背景
在科技高速发展的今天，汽车智能化已是必然的趋势，自动驾驶汽车的研究在世界范围内进行的如火如荼。而在ADAS测试与开发中，激光雷达由于其性能优越且精度高，占据着极其重要的地位，是ADAS测试与开发中必不可少的组成。
激光雷达介绍
激光雷达原理
全称：激光雷达（英文Lidar），英文全称为Laser Detecting and Ranging，即激光探测和测距。
探测原理：激光发射器发射激光脉冲，计时器记录发射时间；脉冲经物体反射后由接收器接受，计时器记录接受时间，距离。d=(∆t*c)/2
再通过水平旋转扫描来测角度，并根据角度和距离这两个参数建立二维的极坐标系，再通过获取不同俯仰角度信号获得三维中的高度信息，由此可探测到周围环境的空间三维位置，并根据探测到的信息进行三维建模。
高频激光可在一秒内获取大量（约150万个）的位置点信息（称为点云），除了获得位置信息外，激光信号的反射率可以区分目标物质的不同材质。
主流激光雷达品牌
Velodyne
特点：精度高，范围广、可360°探测，抗干扰能力强。性能卓越，但价格昂贵。以全球第一激光雷达制造厂商Velodyne为例：
Ibeo
特点：可识别障碍物类型，如行人/汽车/大卡车等。可输出障碍物俯视图轮廓、目标物体位置及运动信息参数。
激光雷达数据
在实际的无人驾驶系统中，每一帧的数据都会有时间戳，根据时间戳进行后续和时间有关的计算。因此N线激光雷达的点云数据结构如下图。
激光雷达在ADAS测试中的应用与作用
激光雷达在无人驾驶运用中拥有几个核心作用。周围环境3D建模、高精度定位以及障碍物检测与分类识别。
障碍物的检测和分类
激光雷达在扫描的过程中，先识别障碍物，知道这个障碍物在空间中的位置，再根据存在的障碍物做分类。比如车、人，我们将这些障碍物分割成为独立的个体，通过分割出来独立的个体再去匹配，从而进行障碍物的分类和物体的跟踪。而跟踪的过程，首先是分割点云，通过点云做关联目标，我们知道上一桢和下一桢是否属于同一个物体，再进行目标跟踪，输出目标跟踪信息。
高精度电子地图制图与定位
利用多线激光雷达的点云信息与地图采集车载组合惯导的信息，进行高精地图制作。自动驾驶汽车利用激光点云信息与高精度地图匹配，以此实现高精度定位。
激光雷达数据采集、存储与分析
激光雷达数据采集
在ADAS测试中，一般一辆车上需装载多个激光雷达，多个毫米波雷达，多个摄像头组成，这些数据将通过以太网或CANFD等数据类型输出。风丘科技的ADAS测试方案可同时对多路雷达、视频、车辆总线、数采等多种数据进行采集，在线显示与存储。
硬件：高性价比工控机
- 配置：inter i7-8700T CPU 、 32GB RAM 、Win10 操作系统
- 接口：3 Video、6USB；
3*1GB ETH 2 RS-232；
8 I/O Audio 1CAN；
可扩展的Pcle接口（CAN、LIN）。 - 工作温度：-40℃—70℃
- 2个可热插拔的移动硬盘卡槽
- 单个硬盘可支持1TB存储
- 支持WIFI、4G、LTE等无线通讯
- 9-48V车载供电
软件：Q-Vision
- 支持CAN/LIN/CANFD/ETH等多种信号采集
- 支持雷达点云图/雷达俯视图/地图轨迹/视频/CAN总线/y-t等多种视图显示
- 支持Kvaser/Vector/Softing/NI等多种CAN硬件
- 支持Velodyne/Ibeo/等主流雷达传感器
- 支持车辆测试、ECU标定，UDS诊断等多种用途
- 支持XCP/CCP，UDS，J1939，OBDⅡ等多种协议
- 支持特定功能开发
激光雷达数据存储
激光雷达以及其他传感器输出的以太网等数据可由数据记录仪记录存储在硬盘中，再将硬盘中的数据通过高速读取上传设备上传到云数据管理中心，并将数据标签化管理，以便查找。
硬件：高速硬盘读取器
- 可同时读取8个硬盘
- 单个硬盘可支持1TB
- 单个读取速度：1135MB/s
- 100V-240V供电
- 尺寸：W427×D230×H95
云数据中心：HighQsoft
- 可根据测试项目，测试日期，测试场景等将数据标签化管理以及预处理
- 提供ODS数据接口，可直接访问数据库内容