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经过几十年的发展,激光距离选通二维成像已有成熟产品,代表性的有加拿大OBZERV公司的Active Range-Gated Camera (ARGC)系列[36]、北京中科盛视公司的Gated Laser Surveillance System (GLASS)系列[37],如图16所示,主要用于安防监控等领域,展现出了在雾雨雪等恶劣天气条件下的破雾雨雪成像能力。此外,以色列Brightway Vision公司面向汽车辅助/自动驾驶应用中全天候视觉感知需求,推出了VISDOM系列[38],基于激光距离选通成像感知车辆前方感兴趣区的图像,并过滤雾雨雪散射噪声影响。在水下成像方面,激光距离选通二维成像技术也发展迅速,具体可见文献[39]。相比激光距离选通二维成像,激光距离选通三维成像仍未形成成熟产品,但是其同时获得高分辨率强度图像和稠密深度图像/三维图像的特点,使得该技术驱动了安防监控、生态监测、避障导航等领域的探索性应用研究,部分应用也日趋成熟[40]。参考技术就绪水平(technology readiness levels,TRL)[41],表1展示了现有激光距离选通三维成像技术的技术成熟度及典型应用研究情况。
3D imaging method TRL Applications Representative institution Time slicing L4-L5 Unreported Technical University of Denmark Max peak finding L5-L7 Marine life observation [43] UTOFIA Linear gain modulation L4-L5 Unreported Zhejiang University Non-linear gain modulation L4-L5 Unreported Harbin Institute of Technology Trapezoidal range-intensity correlation L5-L7 Underwater inspection [44],underwater navigation [45],remote
surveillance [46]French-German Institute of Saint Louis Triangular range-intensity correlation L5-L7 Marine life observation [47],underwater obstacle avoidance [48],
vegetation measurement [49],remote surveillance [50]Institute of Semiconductors, Chinese
Academy of SciencesDeep learning range-intensity correlation L5-L7 Automatic driving [32-33] DENSE Table 1. Technology readiness levels(TRL) of laser range-gated 3D imaging
从实时性来看,步进延时扫描三维成像最差,但是,随着延时寻峰扫描三维成像等新方法的提出,该技术的实时性也得到提高。图17为欧盟UTOFIA计划基于所提出的延时寻峰扫描三维成像研制的UTOFIA系统,并将该技术用于水下生态监测[42-43],开展了水下鱼类尺寸原位测量等应用研究。UTOFIA计划致力于研制下一代水下摄像机,具备视频帧频三维成像功能,相比传统水下成像工作距离提升2~3倍,填补水下摄像机(空间分辨率高但作用距离近)与水下声呐(作用距离远但空间分辨率低)的技术盲区[17]。
Figure 17. UTOFIA system and its application in the UTOFIA project[43]
从表1的技术就绪水平来看,整体上距离能量相关三维成像技术的成熟度较高,普遍达到TRL5-7级,其原因主要是:距离能量相关三维成像充分利用了选通图像中目标距离和图像强度的关联信息,能够通过较少的信号采集次数,实现超距离分辨率的三维成像,在成像实时性上具有优势,同时近年来深度学习技术的应用使得距离分辨率得到进一步提升,并逐渐不再依赖于完美的梯形或三角形距离能量包络,提高了系统设计的灵活性和实用性。
图18(a)给出了梯形距离能量相关三维成像技术代表性研究机构法德圣路易斯研究院研制的水下SeaLVi系统[51]。2014年,法德圣路易斯研究院利用水下SeaLVi系统开展了水下详查[44]和水下导航[45]等海上应用研究。图18(b)中,左图是基于19幅选通图像利用延时切片扫描获得的海星三维图像,右图是基于两幅选通图像利用梯形距离能量相关获得的海星三维图像。图19是德国弗劳恩霍夫光电、系统技术及图像处理研究所(IOSB)在2017年基于梯形距离能量相关三维成像技术开展的复杂背景下约2.45 km距离下人员监控应用研究[46],利用三维图像中目标和背景的空间差异,可有效发现在亭子里和亭子外的人。
Figure 19. Person detection from background in the Fraunhofer IOSB, Germany [46]
图20给出了三角形距离能量相关三维成像技术代表性研究机构中国科学院半导体研究所研制的激光选通三维成像系统及其应用情况[47−49]。海洋生物激光原位三维观测仪“凤眼”可用于mm级到cm级海洋生物原位观测,并可基于三维图像实现生物尺寸测量等功能,该系统2018年搭载“凤凰号”深海着陆器在1070 m水深下获得的水母强度图像和三维图像[47] 。冠层微细立体结构三维观测仪“CanoMIS”可视为一种新型的植被测量激光雷达,可同时获得冠层高水平分辨率的强度图像和稠密点云数据,用于植被结构精细测量,图20(b)是2020年在中国科学院清原森林生态系统观测研究站观测塔上CanoMIS对千金榆原位观测结果,相比传统成像技术,基于激光选通的三维成像技术可直接过滤背景,实现感兴趣目标测量。图20(c)和(d)是2024年在烟台夜间大雾天气条件下海上监控应用研究结果。图20(c)是“耕海1号”海洋牧场综合体平台观测结果:夜间连续近红外(CW NIR)图像受雾气影响难以看清目标;中波红外(MWIR)和长波红外(LWIR)图像可透雾成像,且轮廓清晰,但是“耕海1号”等文字纹理信息丢失;而激光选通三维成像获得的近红外选通图像可以读取“耕海1号”文字信息,并且通过三维图像可以分辨“海星”造型甲板的三个触角结构。在图20(d)中,利用激光选通三维成像系统对长波红外图像中感兴趣的艇和渔船进行成像和定位,其中近红外选通图像可获得船舷号等纹理信息,三维图像可获得目标的距离和形貌信息,通过三维空间信息分清交叠目标,如渔船3和渔船4。此外,中国科学院半导体研究所还开展了透玻璃、透烟雾等激光选通三维成像应用研究[50]。
2019年,戴姆勒股份公司(2022年更名为梅赛德斯-奔驰集团股份公司)联合加拿大Algolux公司、德国乌尔姆大学和美国普林斯顿大学,在欧盟DENSE计划支持下,针对汽车辅助驾驶和自动驾驶基于Gated2Depth技术开发了一款实时稠密激光雷达[33]。该激光雷达采用了以色列Brightway Vision 公司的选通相机作为图像传感器,采用了波长808 nm的VCSEL激光器作为照明光源,与传统扫描激光雷达、双目立体视觉等技术进行了4000多km的实测数据对比分析,如图21所示。对比结果显示,Gated2Depth激光雷达可以实现远距离稠密点云数据的获取,实现远场语义解析,将传统的激光雷达点云密度提高两个数量级以上,并可获得高清的纹理图像,同时不依赖环境光、具有破雾雨雪成像能力[33]。DENSE计划是由戴姆勒股份公司牵头,聚焦汽车自动驾驶应用中雾雨雪等恶劣天气条件下传感器性能降低甚至失效问题,研发新型的全天候传感器,实现感兴趣交通信息及障碍物的高可靠探测感知。
Figure 21. Gated2Depth-based high-resolution flash LiDAR in the DENSE project[33]
对于增益调制三维成像技术,目前未见其应用研究报道,其技术就绪水平为TRL4-5级,相比其他两类激光距离选通三维成像技术而言,技术成熟度相对较低。从工作原理上看,相对于距离能量相关三维成像,增益调制三维成像需要调制选通门的增益,增加了系统的复杂度和控制难度。当存在环境光干扰时,增益调制三维成像获得的两幅选通图由于系统增益的不同而导致干扰光背景以及成像器件的噪声均不相同,这增加了该方法降噪的难度。此外,虽然增益调制三维成像降低了对激光脉形方波特性的要求,但需要激光脉宽远小于选通门宽[23],提高了对激光窄脉冲特性的要求。这些问题或许影响了增益调制三维成像技术在应用研究方面的进程。但是,需指出的是:增益调制的方式增加了激光距离选通三维成像的可调节参量的维度,在未来研究中仍值得借鉴。
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从激光雷达的发展趋势来看,由机械扫描激光雷达到混合固态激光雷达,再到纯固态激光雷达,激光雷达正朝着远距离、快速、大景深、高分辨率的方向发展。从利用脉冲激光作为信息载体实现周围环境三维感知的技术特点来看,激光距离选通三维成像本质上可视为一种激光雷达,但是,又区别于传统的激光雷达。
传统激光雷达可获取三维场景的点云数据,但是往往难以获得高质量强度图像,因此,通常采用激光雷达与摄像机复合的技术方案即通过激光雷达感知三维空间信息,利用摄像机获得场景高清纹理图像。然而,这种复合技术方案存在异源数据融合问题,特别是恶劣天气或低/强照度条件下两种传感器的工作距离存在差异,因此,易出现性能降低或失效的问题。
激光距离选通三维成像采用基于CMOS的门控面阵图像传感器使其能够获得远高于传统激光雷达点云密度的稠密点云,且能同时获得目标场景高质量的强度纹理图像,而其距离选通的工作机制可过滤传输介质散射噪声,实现透散射成像。
因此,不同于传统激光雷达与摄像机复合获得点云数据及纹理图像的技术方案,我们把借助主动光照明,不依赖环境照度,利用单一传感器同时获得反映目标辐射特性和纹理特征的高分辨率强度图像,以及反应目标和所处场景的三维空间信息的稠密点云数据/三维图像,并具备一定的抗介质散射远距离工作能力的技术,称为激光相机雷达技术。激光相机雷达单一传感器的工作特点将解决传统的摄像机与激光雷达复合技术方案中的异源数据融合问题,特别是实现在雾雨雪天气条件下以及水下等传输链路中存在严重散射的情况时有效工作。因此,激光选通三维成像便是一种门控激光相机雷达,其同时获得高分辨率二维纹理图像和三维点云数据的特点使其在安防监控、生态监测、避障导航等领域具有巨大应用潜力。顺应人工智能时代对传感器集成化、多功能化、智能化、小型化的发展趋势,从激光雷达Light Detection and Ranging(LiDAR)到激光相机雷达Light Ranging and Imaging(LiRAI)必将是激光雷达的发展方向。
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1)雾、雨、雪、烟、尘及水体等条件下远距离成像
对于主动光学成像技术,由成像系统发出的照射光以及被目标反射的信号光,在成像系统和目标之间传输过程中会经过大气、水等传输介质,光能量会被介质吸收,同时被介质中的散射颗粒,如雾、雨、雪、烟、尘及水体等散射,导致成像距离变近、图像变模糊。虽然激光距离选通三维成像可以通过距离选通的工作方式过滤不在选通切片区域内的后向散射噪声,但是选通切片内的散射噪声仍会进入成像器件,引起图像降质,从而影响三维距离解算精度,限制三维成像的作用距离。如何进一步提高激光距离选通三维成像的透散射介质成像能力是该技术增强技术竞争力的关键,也是挑战。近年来,许多新技术被用于减少介质散射造成的不利影响,但大多基于采集到的图像做后处理操作,缺乏基于物理模型的系统级方案或新成像机制,因此,提升效果有限。
2)快速、大景深、高分辨率三维成像
激光距离选通三维成像本质是一种基于时间飞行法的三维成像技术,目标场景的距离值通过转化为光传输的往返时间确定,其成像速度、景深大小和距离分辨率是互相制约的性能指标。步进延时扫描三维成像通过采集目标场景的大量不同延时的选通图像序列,生成目标场景的三维图像,其三维成像的速度较慢,实时性较差,但其景深大小可以通过调整延时切片的数量调节。增益调制和距离能量相关三维成像通过将光传输的往返时间转换为接收光能量或光电信号的强度,利用能量域的细分实现相应飞行时间域的细分,最少只需要两幅选通图像便可实现高距离分辨率三维重建,因此,三维成像速度快,实时性好,但若想实现更大的景深范围的三维成像,则需要牺牲距离分辨率。如何实现快速、大景深、高分辨率的三维成像是未来激光距离选通三维成像的研究重点之一。
3)高性能彩色激光相机雷达
目标场景的彩色信息维度是目标检测、识别、定位和距离估计等许多计算机视觉任务的重要信息输入,彩色图像也更符合人眼的视觉特征,能够为人类观测者提供更多信息,便于做出相关决策。现有的激光距离选通三维成像通常只能获取目标场景的灰度图像,彩色信息丢失,降低了信息维度。发展彩色门控面阵图像传感器,集高分辨率彩色成像与稠密点云数据获取功能于一身,实现高性能彩色激光相机雷达是激光距离选通三维成像的下一步发展方向。
Advances of laser range-gated three-dimensional imaging (invited)
doi: 10.3788/IRLA20240122
- Received Date: 2024-03-15
- Rev Recd Date: 2024-04-02
- Publish Date: 2024-04-25
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Key words:
- range-gated imaging /
- 3D imaging /
- LiDAR /
- light ranging and imaging /
- range-intensity correlation
Abstract: