在機器人領域，如果要使設計出的移動機器人能夠完全自主地應對復雜、未知的環(huán)境，使機器人具備精細的環(huán)境感知能力就顯得至關重要。激光雷達傳感器從最初提出就受到廣大研究人員的關注，經(jīng)歷了飛速的發(fā)展，目前，已經(jīng)基本實現(xiàn)了模塊化、小型化，且由于其應用范圍廣并適合戶外未知環(huán)境使用，在幫助機器人精細感知外部環(huán)境方面逐步展現(xiàn)出巨大的優(yōu)勢，成為了移動機器人領域的傳感器明星。不過，有個現(xiàn)實的問題，激光雷達傳感器通常都不便宜，且三維激光雷達傳感器要比二維激光雷達傳感器貴出不少，如果手頭只有二維激光雷達，如何去感知三維環(huán)境？

解答:

        毫無疑問，針對二維激光雷達，只要想辦法將缺失的維度通過其他方法補上，就能變相實現(xiàn)三維激光雷達的效果。而事實上，這也正是大部分三維激光雷達的實現(xiàn)原理。為此，了解了如何通過二維激光雷達去感知三維環(huán)境，對今后直接使用三維激光雷達也大有幫助。不過，需要預先指出的是激光雷達傳感器只是眾多感知外部環(huán)境手段中的一種，為了拓寬大家的眼界，同時也幫助大家加深理解，本文會先跟大家介紹一下當前主流的環(huán)境感知手段（主要是非接觸式方式）。

        1、已有環(huán)境感知方法總結：

        非接觸式感知環(huán)境基本上有兩大類方法：主動式與被動式。二者的主要區(qū)別集中在觀測傳感器是否主動向環(huán)境發(fā)出探測光?；诒粍佑^察環(huán)境的方法的典型例子如立體視覺技術。要實現(xiàn)立體視覺，通常需要兩個及以上的攝像頭在不同的位置獲取環(huán)境圖像，在攝像頭之間相對位置已知的情況下分析不同攝像頭返回的圖像并進行像素匹配，以此獲得場景的深度信息。整個過程類似于人的雙眼觀察并解釋場景中的物體遠近。典型的立體視覺相機及經(jīng)立體視覺算法處理的場景深度圖像圖。

        主動式觀測環(huán)境的方法要求觀測傳感器能向環(huán)境中發(fā)出已知屬性的光掃描場景信息并接收來自場景中物體的反射光。這種方法又可以被細分為光學三角測量法、結構光法及飛行時間法。有興趣的讀者可以自己去找各種方法對應的文獻做個詳細的了解，此處限于篇幅，不對每種方法詳細展開討論，而是簡略地比較一下各個方法的特點并在此基礎上著重介紹一下激光雷達傳感器。

      （1）光學三角測量法

        使用三角形法通常需要將經(jīng)過校準的激光發(fā)射器和接收攝像頭按一定的幾何關系布置。該方法的工作原理是激光發(fā)射器先將已知的點狀或條狀圖樣模版投影到場景中的物體上，接收攝像頭通過觀察投影模版并按一定的幾何關系解算，即可獲得場景中特定物體的遠近，如下圖所示。

        光學三角測量法最初提出開始就有不少針對此法的研究，大多集中在提高測試速度和測距可靠性方面，例如有學者專門研究了大理石紋路表面對光學三角測量法可靠性的影響，還有學者試圖通過空間-時域分析方法提高測距可靠性，并給出了光學三角測量法的誤差模型。然而，總體來看，這種方法仍存在擾動大，可靠性較低，測試范圍小的缺點。特別是當被測對象距離變遠、位置接近掃描范圍邊緣時傳感器返回的距離信息不確定性明顯增大。鑒于此，光學三角測量法比較適合在室內(nèi)、已知環(huán)境下使用。

      （2）結構光法

        結構光法可以認為是光學三角測量法的推廣。與光學三角測量法一次僅照射場景中幾個點或條紋相比，結構光法一次性向場景中投射致密的圖樣模版，傳感器對應的接收相機觀察到場景反射的圖樣后進行密集關聯(lián)運算，最終一次性確定出一大片場景深度信息。微軟公司推出的新一代Kinect體感設備，代表了該方法當前能達到的最先進水平。

        結構光法最先提出后，就出現(xiàn)了大量致力于提高測試速度及魯棒性的研究。譬如有學者通過增加相機數(shù)量來提高立體視覺分析效果；還有學者則研究獲取最優(yōu)致密模版的方法；最近的大的突破體現(xiàn)在使用動態(tài)規(guī)劃方法解決致密圖樣模版到深度圖像的匹配問題，以及后續(xù)開發(fā)出結構光視頻法實現(xiàn)了對場景的三維重建。

        與光學三角測量法類似，結構光法適用于室內(nèi)已知環(huán)境的掃描。掃描距離受投射出的致密模版所限制，一般較?。幢闶俏④浀腒inect，要獲得較好的測試效果，最好將測試距離限定在4m范圍內(nèi)），且測距精度隨距離的增大逐漸減小。

      （3）飛行時間法

        這種方法一般可以通過聲學或光學原理來實現(xiàn)，考慮到聲學實現(xiàn)存在噪聲大，掃描點存在錐度角發(fā)散等缺點，本文主要考慮基于激光的實現(xiàn)方式，而這種傳感器一般稱為激光雷達（LADAR，取自LAser Detection And Ranging）。掃描時激光雷達會定向發(fā)出一束激光脈沖（或經(jīng)調(diào)幅、調(diào)頻的激光束），通過光速及接收到反射信號的時間，即可測出環(huán)境中物體的距離。如果激光雷達一次性獲得許多距離點，那一般把這些距離點稱為三維點云。與結構光法相比，采用激光雷達測試精度要略低一些，但由于其測試周期短，測距范圍大，魯棒性較好，故而這種方法適用于戶外，未知環(huán)境。目前，輪式機器人的研究中已經(jīng)大量使用激光雷達輔助機器人的避障導航，考慮到使用成本，一般二維激光雷達使用較多，如下圖。由于只能掃描一個平面，如果想用二維激光雷達獲取環(huán)境三維點云，則需要通過移動機器人或加裝機械結構提供第三個維度的支持。

        激光雷達掃描時可以想象成將超聲波傳感器發(fā)出的聲波替換為激光并高速回轉掃描，如此就能大概構建出附近的物體輪廓，這個過程非常像潛艇上使用聲納探測周圍物體。當然，由于激光雷達使用激光而不是聲波，它的探測過程不僅極短，而且能彌補聲波廣角發(fā)散的缺點（激光不易發(fā)散，錐度角很?。?。激光雷達工作時會先在當前位置發(fā)出激光并接收反射光束，解析得到距離信息，而后激光發(fā)射器會轉過一個角度分辨率對應的角度再次重復這個過程。限于物理及機械方面的限制，激光雷達通常會有一部分“盲區(qū)”。使用激光雷達返回的數(shù)據(jù)通?？梢悦枥L出一幅極坐標圖，極點位于雷達掃描中心，0-360°整周圓由掃描區(qū)域及盲區(qū)組成。在掃描區(qū)域中激光雷達在每個角度分辨率對應位置解析出的距離值會被依次連接起來，這樣，通過極坐標表示就能非常直觀地看到周圍物體的輪廓，激光雷達掃描范圍示意圖。

        激光雷達通常有四個性能衡量指標：測距分辨率、掃描頻率（有時也用掃描周期）、角度分辨率及可視范圍。測距分辨率衡量在一個給定的距離下測距的精確程度，通常與距離真實值相差在5-20mm；掃描頻率衡量激光雷達完成一次完整掃描的快慢，通常在10Hz及以上；角度分辨率直接決定激光雷達一次完整掃描能返回多少個樣本點，對大多數(shù)激光雷達這個指標在500個點以上；可視范圍指激光雷達完整掃描的廣角，可視范圍之外即為盲區(qū)。激光雷達一般由固定的廠商生產(chǎn)，目前機器人領域使用最廣泛的激光雷達由德國的SICK公司和日本的Hokuyo生產(chǎn)。這些公司生產(chǎn)出的激光雷達在測距范圍、性能、功耗及成本上各異，基本能涵蓋一般的使用需求。