论文《LIBRE: The Multiple 3D LiDAR Dataset》笔记

╰+哭是因爲堅強的太久メ 2023-02-23 03:51 5阅读 0赞

**前倾摘要**：最近在调研关于雷达性能评测的相关资料。于是就写一下笔记记录一下调研过程  
经过上个周的调研，一共找到两份相关参考资料：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
汽车的智能化发展让车载激光雷达变成一桩热门的生意，目前国内外布局在激光雷达领域的创业公司越来越多，由于缺少一个统一的标准，很难判断市场上激光雷达产品的优劣。

最近，名古屋大学和TierIV公开了一项研究，他们在多重环境下评测了４家厂商12款激光雷达性能，并组成了一个名为“ LIBRE”3D LiDARs数据集，作为LiDAR基准测试和参考。

其中TierIV的官方介绍是这样：

> Building an open ecosystem of intelligent vehicles with Autoware enabling as many organizations & individuals as possible to be part of that ecosystem.

翻译如下：建立了智能汽车的生态系统AutoWare， 让很多组织和个人有机会成为该生态的一部分。  
AutoWare官方网址为：[https://www.autoware.org/][https_www.autoware.org]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
该论文主的贡献是

1.  提供了一种相对公平的测量能用的雷达的方法
2.  改进了他们的感知算法

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

**Libre 数据集结构**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

论文来源：[LIBRE: The Multiple 3D LiDAR Dataset][LIBRE_ The Multiple 3D LiDAR Dataset]  
参考资料：[12款激光雷达测评][12]

根据论文，《LIBRE: The Multiple 3D LiDAR Dataset》，  
数据独立的来源于每一个传感器，主要包括三个不同的环境和配置。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
其中，

*  **静态目标**，在可控的环境下，在已知的距离去测量固定的目标。
 *  **恶劣天气**，从移动的车辆中去测量静态的障碍物，在一个气候室中，包括（雾 雨 强光）
 *  **动态交通**，在城市的道路上每天多时段多次捕捉动态目标。

该论文还说了雷达性能的关键指标：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

分别是：

1.  测量距离
2.  测量精度
3.  点的密度(点云密度)
4.  扫描速度和可配置性
5.  波长
6.  出环境改变的鲁棒性（抗干扰能力）
7.  形状因素
8.  成本

本论文依据的指标：  
![在这里插入图片描述][20200705205943112.png]  
分别是：

*  测量距离
 *  精度
 *  密度
 *  目标检测
 *  地图定位
 *  对天气和干扰的鲁棒性

### **测量距离**： ###

分别在固定的距离，同时测量不同的反射物，车和模特。由远及近的测量

**远距离测量**，红色是黑白灰的反射板，绿色是模特，紫色是汽车。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

**中等距离测量**：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
**近距离测量：**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

黄色为**更换雷达**，可以对比上图，再就近到远的测量。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]

下面展示雷达测试的效果图。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]  
可以看到不同的颜色深度的反射面板，反射的强度也不同。

测量表：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]

雷达安装在不同高度下对桩桶的测远结果

测远结果如上图，显示的是下雨天（蓝色框内）和晴天（红色框内）雷达安装在车不同高度下至少探测到桩桶两个点的距离， 一般我们认为利用传统方法，至少探测到两个点才能被检测为桩桶，所以我们最终大致确定Pandar40P在我们的场景下最远探测桩桶可以到47m左右，并在充分考虑了安装点对于赛车空气动力学的影响后，选在了395mm高的安装点。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]

**结论**：  
根据此方法可以确认，同时可以测量雷达的测量范围，同时测量对车，人和不用反射率的物体的有效测量距离。  
视频链接：[https://sites.google.com/g.sp.m.is.nagoya-u.ac.jp/libre-dataset\#h.p\_m8v67eZb4uOQ][https_sites.google.com_g.sp.m.is.nagoya-u.ac.jp_libre-dataset_h.p_m8v67eZb4uOQ]

### 定位 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]

### 测量精度：3D 扫描仪 ###

### 恶劣天气 ###

下图是恶劣天气的结果，颜色代表强度，每一列分别是雾，雨，强光下的雷达图。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]模拟恶劣天气：雾  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]  
雾下的激光雷达图（浓度由低到高，上图为高浓度）  
**低浓度雾**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]  
**高浓度**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]模拟恶劣天气：雨天

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]  
雨中的激光雷达图  
绿色箭头是水花  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 19][]  
恶劣天气：强光  
红色直线是强光与激光雷达在同一水平线上  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 20]

恶劣天气：强光（近处）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 21]  
（远）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 22]

### 雷达抗干扰能力 ###

不同雷达同时测试  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 23]  
左：禾赛抗干扰雷达点云 右：无抗干扰雷达点云

### 建图测量误差 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 24]

### 点云密度： ###

预测量距离类似

**参考论文**：[Characterization of Multiple 3D LiDARs for Localization and Mapping using Normal Distributions Transform][]

参考资料：[【泡泡传感器评测】禾赛Pandar40P激光雷达评测（二）针对FSG场景的激光雷达测试和评估 ][Pandar40P_FSG_]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200705003724203.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[https_www.autoware.org]: https://www.autoware.org/
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[LIBRE_ The Multiple 3D LiDAR Dataset]: https://arxiv.org/pdf/2003.06129.pdf
[12]: http://news.eeworld.com.cn/manufacture/ic493460.html
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200705150307831.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NDQ3J1bm5lcg==,size_16,color_FFFFFF,t_70
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[20200705205943112.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200705205943112.png
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[Characterization of Multiple 3D LiDARs for Localization and Mapping using Normal Distributions Transform]: https://arxiv.org/pdf/2004.01374.pdf
[Pandar40P_FSG_]: https://www.sohu.com/a/391699350_715754