激光雷达技术与应用

2019年，第46卷，第7期Editorial

激光雷达技术与应用

——专题导读

激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，得益于激光方向性好、能量集中等优点，激光雷达探测具有较高的精度与分辨率，在宇宙空间探测、海洋深地探测、森林、大气探测、地质测绘、行动机器人等军事或民用领域发挥着十分重要的作用。激光雷达技术涵盖面相当广泛，诸如激光辐射、光电测量、目标跟踪与检测、系统设计与制造等技术一直是国内外科研团队研发的热点，现今智能革命的爆发也为激光雷达带来了新的机遇和挑战。综述类文章中，《频率调制连续波激光雷达技术基础与研究进展》根据实现频率调制连续波的激光光源方案进行分类，介绍了近十几年来调频连续波雷达的研究进展；《激光雷达探测及三维成像研究进展》总结和梳理了国内外单点扫描、线阵推扫以及面阵三维成像激光雷达系统的发展现状，同时对比分析了它们在星载、机载、车载等不同应用领域的技术特点；《智能驾驶车载激光雷达关键技术与应用算法》以激光雷达扫描方式及相关技术为切入点对智能驾驶车载激光雷达硬件关键技术和车载激光雷达应用算法进行了归纳总结；《固态激光雷达研究进展》介绍了面向智能感知应用的面阵泛光、相控阵激光雷达的基本原理和典型实现方法。以激光雷达硬件系统设计与制造为主题的文章中，《Golay编码差分吸收相干激光雷达研究》研究了一种用于大气成分和风场探测的基于Golay脉冲编码的差分吸收相干激光雷达及其解码方法，改善了系统的信噪比；《应用于脉冲TOF成像LADAR系统的高性能CMOS全差分放大器设计》设计了一种应用于脉冲飞行时间(TOF)成像激光雷达探测系统的高带宽、低噪声全差分放大器(FDMA)；在激光雷达数据处理技术方面，《颗粒物激光雷达硬件故障数据的识别》采用模糊逻辑算法对雷达回波数据进行处理与分析，以检测颗粒物雷达的硬件故障。最后，我们还选择了激光雷达应用方面的6篇文章，其中4篇都属于无人驾驶领域的应用：《基于优化DBSCAN算法的激光雷达障碍物检测》提出了能同时对近距离和远距离目标有效聚类的优化DBSCAN算法；《基于激光雷达和相机信息融合的目标检测及跟踪》实现了基于点云聚类和图像颜色融合信息的智能车辆周围目标跟踪与检测；《基于无损卡尔曼滤波的车载双雷达目标位置估计方法》利用无损卡尔曼滤波器实现了无人驾驶车辆双雷达系统目标位置估计的算法；《扫描线段特征用于三维点云地面分割》研究了从三维激光雷达点云中准确实时分割出地面的方法。其他应用方面，《基于AlexNet卷积神经网络的激光雷达飞机尾涡识别研究》构建了AlexNet神经网络模型提取大气风场中的尾涡速度云图的图像特征；《装车机器人激光雷达测量系统及其标定方法》搭建了基于二维激光雷达的车体尺寸及位置智能测量系统，并重点研究了该系统的标定方法。

希望此次推出的“激光雷达技术与应用”专题，通过综述目前激光雷达相关技术发展的核心与热点问题，展现创新的激光雷达关键技术，探讨未来激光雷达相关技术的发展趋势；通过分享激光雷达技术应用成果，为广大同行在从事激光雷达相关系统设计、应用算法等研究时，发挥抛砖引玉之效，促进激光雷达技术与应用研究领域的交流与进步。同时，推动激光雷达技术的更新换代，使之更好的服务于人类生产与生活的各个领域。

专题特邀组稿人：

天津大学蔡怀宇教授

天津大学陈晓冬教授

浙江大学时尧成教授

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/1qae.html