留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

激光雷达距离估计技术

夏文泽 韩绍坤 曹京亚 王亮 翟倩

夏文泽, 韩绍坤, 曹京亚, 王亮, 翟倩. 激光雷达距离估计技术[J]. 红外与激光工程, 2016, 45(9): 906005-0906005(6). doi: 10.3788/IRLA201645.0906005
引用本文: 夏文泽, 韩绍坤, 曹京亚, 王亮, 翟倩. 激光雷达距离估计技术[J]. 红外与激光工程, 2016, 45(9): 906005-0906005(6). doi: 10.3788/IRLA201645.0906005
Xia Wenze, Han Shaokun, Cao Jingya, Wang Liang, Zhai Qian. Ladar range estimation technology[J]. Infrared and Laser Engineering, 2016, 45(9): 906005-0906005(6). doi: 10.3788/IRLA201645.0906005
Citation: Xia Wenze, Han Shaokun, Cao Jingya, Wang Liang, Zhai Qian. Ladar range estimation technology[J]. Infrared and Laser Engineering, 2016, 45(9): 906005-0906005(6). doi: 10.3788/IRLA201645.0906005

激光雷达距离估计技术

doi: 10.3788/IRLA201645.0906005
基金项目: 

国家自然科学基金(61275018);国家部委研究基金(9140A07040913BQ01104);国际科技合作项目(2015DFR10830)

详细信息
    作者简介:

    夏文泽(1990-),男,博士生,主要从事激光雷达方面的研究。Email:bitwzxia@163.com

  • 中图分类号: TN591

Ladar range estimation technology

  • 摘要: 距离估计技术一直是激光雷达技术中的核心技术,对整个激光雷达系统性能的优劣性起到决定性作用。提出了一种基于人工神经网络的距离估计算法,使用的人工神经网络由两层网络构成。与交叉相关距离估计算法的对比实验证明:基于人工神经网络的距离估计算法在实际应用中有更高的距离估计精度;对强度像进行了仿真实验,实验结果证明:基于人工神经网络的距离估计算法相比极值判别法能够获得更精准的回波强度信息;对神经网络隐含层中神经元个数与距离估计精度之间的关系进行了实验分析,实验结果证明:过多或过少的神经元个数均会降低距离估计精度。
  • [1] Northend C A, Honey R C, Evans W E. Laser radar for meteorological observations[J]. Review of Scientific Instruments, 1966, 37(4):393-400.
    [2] Wei J S. Imaging technology of streak tube lidar[D]. Harbin:Harbin Institute of Technology, 2013. (in Chinese)
    [3] Allen R J, Evans W. E. Laser radar for mapping aerosol structure[J]. Review of Scientific Instruments, 1972, 43(10):1422-1432.
    [4] Zhao W, Han S K. Cramer-Rao lower bound for the range accuracy of 3D flash imaging lidar system[J]. Transactions of Beijing Institute of Technology, 2014, 34(5):501-505. (in Chinese)
    [5] Li F, Wu S Y, Yang H G, et al. Multi-element array detecting technology of ladar[J]. Infrared and Laser Engineering, 2009, 38(2):295-299. (in Chinese)
    [6] Gelbart A, Redman B C, Light R S, et al. Flash Lidar based on multiple-slit streak tube imaging lidar[C]//Proceedings of Laser Radar Technology and Applications VⅡ. 2003:9-18.
    [7] Buller G S, Wallace A M. Ranging and three-dimensional imaging using time-correlated single-photon counting and point-by-point acquisition[J]. Journal of Selected Topics in Quantum Electronics, 2007, 13(4):1006-1015.
    [8] McMahon J R, Martin R K, Cain S C. Three-dimensional flash laser radar range estimation via blind deconvolution[J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2010, 4(1):043517.
    [9] Richmond R D, Stephen C C. Direct-Detection LADAR Systems[M]. Bellingham:SPIE Press, 2009:15-25.
    [10] Ye J S, Shi R, Tian Y, et al. Time domain characteristics study in laser target echo simulator[J]. Infrared and Laser Engineering, 2015, 44(2):471-476. (in Chinese)
    [11] Zhao H Q, Zeng X P, He Z Y. Low-complexity nonlinear adaptive filter based on a pipelined bilinear recurrent neural network[J]. IEEE Transactions on Neural Networks, 2011, 22(9):1494-1507.
    [12] Hong L, Zhang Y X. Two value image pattern recognizing technology of ANN[J]. Infrared and Laser Engineering, 2001, 30(6):431-437. (in Chinese)
    [13] Zhang F, Zhou Q. Ensemble detection model for profile injection attacks in collaborative recommender systems based on BP neural network[J]. Information Security, 2015, 9(1):24-31.
    [14] Hornik K M, Stinchcombe M, White H. Multilayer feedforward network are universal approximators[J. Neural Networks, 1989, 2(5):359-366.
    [15] Li M, Song Y S, Yu J, et al. High precision laser pulse distance measuring technology[J]. Infrared and Laser Engineering, 2011, 40(8):1469-1473. (in Chinese)
    [16] Sun J F, Wei J S, Liu J B, et al. Target reconstruction algorithm for streak imaging lidar[J]. Chinese Journal of Lasers, 2010, 37(2):510-513. (in Chinese)
  • [1] 张笑宇, 王凤香, 郭颖, 王文娟, 罗永锋, 武文, 侯佳, 姜紫庆, 彭梓强, 黄庚华, 舒嵘.  基于InGaAs单光子探测器的线阵扫描激光雷达及其光子信号处理技术研究 . 红外与激光工程, 2023, 52(3): 20220474-1-20220474-9. doi: 10.3788/IRLA20220474
    [2] 沈法华, 李薛康, 朱江月, 谢晨波, 王邦新, 杨亮亮, 周慧, 徐华.  基于双级联法布里-珀罗干涉仪多纵模测温激光雷达技术 . 红外与激光工程, 2023, 52(5): 20220573-1-20220573-10. doi: 10.3788/IRLA20220573
    [3] 沈法华, 徐菁苑, 范安冬, 谢晨波, 王邦新, 杨亮亮, 周慧, 徐华.  基于双法布里-珀罗干涉仪多纵模米散射多普勒激光雷达技术 . 红外与激光工程, 2023, 52(7): 20220762-1-20220762-10. doi: 10.3788/IRLA20220762
    [4] 王世强, 孟召宗, 高楠, 张宗华.  激光雷达与相机融合标定技术研究进展 . 红外与激光工程, 2023, 52(8): 20230427-1-20230427-14. doi: 10.3788/IRLA20230427
    [5] 冯杰, 冯扬, 刘翔, 邓陈进, 喻忠军.  远距离监视激光雷达动目标快速检测 . 红外与激光工程, 2023, 52(4): 20220506-1-20220506-9. doi: 10.3788/IRLA20220506
    [6] 范伟, 刘博, 蒋贇.  基于体光栅窄带光学滤波的激光雷达收发波长动态匹配技术研究 . 红外与激光工程, 2022, 51(7): 20210639-1-20210639-7. doi: 10.3788/IRLA20210639
    [7] 师恒, 高昕, 李希宇, 雷呈强, 胡蕾, 宗永红, 郑东昊, 唐嘉.  基于激光雷达的火箭主动漂移量测量技术 . 红外与激光工程, 2022, 51(7): 20210636-1-20210636-7. doi: 10.3788/IRLA20210636
    [8] 蒋筱朵, 赵晓琛, 冒添逸, 何伟基, 陈钱.  采用传感器融合网络的单光子激光雷达成像方法 . 红外与激光工程, 2022, 51(2): 20210871-1-20210871-7. doi: 10.3788/IRLA20210871
    [9] 舒嵘, 黄庚华, 孔伟.  空间激光测高技术发展及展望 . 红外与激光工程, 2020, 49(11): 20201047-1-20201047-10. doi: 10.3788/IRLA20201047
    [10] 龚道然, 李思宁, 姜鹏, 刘迪, 孙剑峰.  激光雷达三维距离像超分辨重构方法研究 . 红外与激光工程, 2020, 49(8): 20190511-1-20190511-7. doi: 10.3788/IRLA20190511
    [11] 张楠, 孙剑峰, 姜鹏, 刘迪, 王鹏辉.  激光雷达场景三维姿态点法向量估计方法 . 红外与激光工程, 2020, 49(1): 0105004-0105004(8). doi: 10.3788/IRLA202049.0105004
    [12] 李小路, 曾晶晶, 王皓, 徐立军.  三维扫描激光雷达系统设计及实时成像技术 . 红外与激光工程, 2019, 48(5): 503004-0503004(8). doi: 10.3788/IRLA201948.0503004
    [13] 刘迪, 孙剑峰, 姜鹏, 高尚, 周鑫, 王鹏辉, 王骐.  GM-APD激光雷达距离像邻域KDE重构 . 红外与激光工程, 2019, 48(6): 630001-0630001(6). doi: 10.3788/IRLA201948.0630001
    [14] 陈剑彪, 孙华燕, 赵融生, 孔舒亚, 赵延仲, 单聪淼.  基于距离分辨的激光雷达技术研究进展 . 红外与激光工程, 2019, 48(8): 805007-0805007(14). doi: 10.3788/IRLA201948.0805007
    [15] 华灯鑫, 王骏.  海洋激光遥感技术研究进展(特邀) . 红外与激光工程, 2018, 47(9): 903003-0903003(7). doi: 10.3788/IRLA201847.0903003
    [16] 郑永超, 王玉诏, 岳春宇.  天基大气环境观测激光雷达技术和应用发展研究 . 红外与激光工程, 2018, 47(3): 302002-0302002(14). doi: 10.3788/IRLA201847.0302002
    [17] 郭力仁, 胡以华, 王云鹏.  相干激光探测中微动参数估计的克拉美-罗界 . 红外与激光工程, 2017, 46(7): 706002-0706002(7). doi: 10.3788/IRLA201746.0706002
    [18] 刘玉, 陈凤, 王盈, 黄建明, 魏祥泉.  基于激光雷达的航天器相对位姿测量技术 . 红外与激光工程, 2016, 45(8): 817003-0817003(6). doi: 10.3788/IRLA201645.0817003
    [19] 吕丹, 孙剑峰, 李琦, 王骐.  基于激光雷达距离像的目标3D姿态估计 . 红外与激光工程, 2015, 44(4): 1115-1120.
    [20] 许兆美, 周建忠, 黄舒, 孙全平.  人工神经网络在Al2O3陶瓷激光铣削中的应用研究 . 红外与激光工程, 2013, 42(11): 2957-2961.
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  534
  • HTML全文浏览量:  49
  • PDF下载量:  260
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2016-01-18
  • 修回日期:  2016-02-15
  • 刊出日期:  2016-09-25

激光雷达距离估计技术

doi: 10.3788/IRLA201645.0906005
    作者简介:

    夏文泽(1990-),男,博士生,主要从事激光雷达方面的研究。Email:bitwzxia@163.com

基金项目:

国家自然科学基金(61275018);国家部委研究基金(9140A07040913BQ01104);国际科技合作项目(2015DFR10830)

  • 中图分类号: TN591

摘要: 距离估计技术一直是激光雷达技术中的核心技术,对整个激光雷达系统性能的优劣性起到决定性作用。提出了一种基于人工神经网络的距离估计算法,使用的人工神经网络由两层网络构成。与交叉相关距离估计算法的对比实验证明:基于人工神经网络的距离估计算法在实际应用中有更高的距离估计精度;对强度像进行了仿真实验,实验结果证明:基于人工神经网络的距离估计算法相比极值判别法能够获得更精准的回波强度信息;对神经网络隐含层中神经元个数与距离估计精度之间的关系进行了实验分析,实验结果证明:过多或过少的神经元个数均会降低距离估计精度。

English Abstract

参考文献 (16)

目录

    /

    返回文章
    返回