降雪環(huán)境對(duì)激光雷達(dá)性能的影響分析與試驗(yàn)研究

何俊南　姜京秀　孫朋朋

摘 要：冬季的環(huán)境條件復(fù)雜，且常伴有降雪，對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的行駛安全提出了嚴(yán)苛的挑戰(zhàn)。本文聚焦于此，利用人工造雪的方式搭建降雪場(chǎng)景，并選取激光雷達(dá)作為研究對(duì)象，對(duì)激光雷達(dá)在不同降雪強(qiáng)度下的信號(hào)覆蓋范圍、有效分辨率和回波反射強(qiáng)度進(jìn)行試驗(yàn)研究。

關(guān)鍵詞：自動(dòng)駕駛汽車 激光雷達(dá) 降雪 環(huán)境適應(yīng)性

1 引言

汽車自動(dòng)駕駛技術(shù)，作為面向未來的戰(zhàn)略型技術(shù)，對(duì)汽車產(chǎn)業(yè)的變革和發(fā)展具有關(guān)鍵性作用。目前，隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展，我國(guó)的自動(dòng)駕駛汽車已經(jīng)走到了一個(gè)新的階段。2021年2月，國(guó)家發(fā)改委等11部委聯(lián)合發(fā)布《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》，標(biāo)志著中國(guó)在智能汽車領(lǐng)域發(fā)起進(jìn)攻，爭(zhēng)當(dāng)智能汽車強(qiáng)國(guó)。《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》指出，2025年實(shí)現(xiàn)有條件自動(dòng)駕駛的智能汽車達(dá)到規(guī)模化生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)駕駛的智能汽車在特定環(huán)境下市場(chǎng)化應(yīng)用。

自動(dòng)駕駛汽車具有廣泛的使用場(chǎng)景，相關(guān)機(jī)構(gòu)如谷歌、蘋果、特斯拉、百度等已陸續(xù)在實(shí)際道路開展測(cè)試，以對(duì)車輛進(jìn)行全面且深入的功能驗(yàn)證。冬季作為典型使用場(chǎng)景之一，環(huán)境條件復(fù)雜，且易出現(xiàn)降雪天氣，為自動(dòng)駕駛汽車的正常工作帶來了嚴(yán)苛的挑戰(zhàn)[1]。針對(duì)于此，本文圍繞自動(dòng)駕駛汽車環(huán)境感知系統(tǒng)在降雪環(huán)境的性能變化，在該領(lǐng)域開展初步的探索性工作，利用人工造雪的方式，進(jìn)行降雪環(huán)境的設(shè)計(jì)和搭建，并選取激光雷達(dá)作為主要研究對(duì)象，進(jìn)行不同降雪場(chǎng)景下的性能研究。

2 降雪對(duì)激光雷達(dá)的影響

環(huán)境感知系統(tǒng)利用外部傳感器采集道路狀況、天氣狀況、駕駛員狀態(tài)等，為自動(dòng)駕駛汽車的安全行駛提供可靠的決策依據(jù)。目前，現(xiàn)有的車載傳感器主要包括激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)和攝像頭等[1]。

激光雷達(dá)是指工作在光波頻段的雷達(dá)，它利用光波頻段的電磁波先向目標(biāo)發(fā)射探測(cè)信號(hào)，然后將其接收到的同波信號(hào)與發(fā)射信號(hào)相比較，從而獲得目標(biāo)的位置（距離、方位和高度）、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)（速度、姿態(tài)）等信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的探測(cè)、跟蹤和識(shí)別[2]。激光雷達(dá)探測(cè)范圍廣、分辨率高、信息量豐富，可探測(cè)路面場(chǎng)景中的其他車輛、行人和障礙物等，但不能識(shí)別交通標(biāo)志和交通信號(hào)燈，多用于行人保護(hù)系統(tǒng)、自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)、車道偏離預(yù)警系統(tǒng)、自動(dòng)緊急制動(dòng)系統(tǒng)等。

激光雷達(dá)的功能會(huì)因降雪天氣而受限，因?yàn)榘l(fā)射的光脈沖遇到雪花會(huì)反射回來，激光透過率隨著降雪密度以及傳輸距離的增加而下降，甚至?xí)崖湎碌难┗ㄕ`認(rèn)為是需要躲避的物體，干擾自動(dòng)駕駛汽車對(duì)周圍環(huán)境的正確判斷[1]。

3 降雪場(chǎng)景構(gòu)建

3.1 人工造雪技術(shù)

自然界的降雪主要是由于云中的冰晶之間或冰晶與過冷水滴之間的相互碰撞，使部分冰晶迅速增大，當(dāng)冰晶能夠克服空氣阻力和浮力時(shí)，便從空中落下，在空氣溫濕度、氣流、降落高度等因素的影響下，最終形成了各種形狀的雪花。

目前，常用且高效的造雪方法是使高壓水與空氣混合霧化結(jié)晶進(jìn)行造雪，人工造雪原理圖見圖1。其工作流程是：首先使來自高壓水泵的高壓水與來自空氣壓縮機(jī)的高壓空氣在噴嘴處混合，霧化形成小水滴，然后將水滴分散到空氣中，使空氣與水滴充分接觸，利用水自然蒸發(fā)和壓縮空氣體積膨脹帶走的熱量使水滴凝結(jié)成冰晶，最后在低溫環(huán)境下，使冰晶落地成雪。

3.2 降雪場(chǎng)景設(shè)計(jì)與布置

本研究的降雪場(chǎng)景構(gòu)建地點(diǎn)為中國(guó)汽車技術(shù)研究中心冬季汽車試驗(yàn)場(chǎng)，選取的造雪機(jī)為牡丹江市安格士旅游設(shè)備廠生產(chǎn)的雪霸王造雪機(jī)，具體技術(shù)參數(shù)見表1。該造雪機(jī)為三輪可移動(dòng)式設(shè)備，水平方向可旋轉(zhuǎn)360°，具備電加熱器自動(dòng)預(yù)熱控制功能，并具備多排閥門可調(diào)控降雪強(qiáng)度，設(shè)備實(shí)景圖見圖2。

為滿足測(cè)試要求，降雪場(chǎng)景尺寸為120m*6m，采用4臺(tái)造雪機(jī)，以滿足降雪量要求，布設(shè)方案見圖3。

4 試驗(yàn)方案

4.1 激光雷達(dá)選型

本研究選用Velodyne公司生產(chǎn)的型號(hào)為ULTRA Puck VLP-32的三維激光雷達(dá)，該雷達(dá)擁有32個(gè)通道，每秒能夠產(chǎn)生約120萬個(gè)三維點(diǎn)云坐標(biāo)，并采用雙回波模式，具備200米的有效測(cè)量范圍，以及360°水平視場(chǎng)和40°的垂直視場(chǎng)，實(shí)物圖如圖4所示。為了確保試驗(yàn)過程中，激光雷達(dá)能達(dá)到最大的感知視野，將三維激光雷達(dá)安裝在試驗(yàn)車輛的頂部，并且雷達(dá)軸垂直于地面，如圖4所示。

4.2 試驗(yàn)工況設(shè)計(jì)

本研究以假人為目標(biāo)物，測(cè)試在3種不同的降雪條件下，激光雷達(dá)距離目標(biāo)物不同距離時(shí)的識(shí)別效果。圖5為降雪場(chǎng)景實(shí)際圖，包括無雪場(chǎng)景、I檔降雪場(chǎng)景和II檔降雪場(chǎng)景。

5 試驗(yàn)結(jié)果分析

5.1 降雪對(duì)激光雷達(dá)覆蓋范圍的影響

安裝激光雷達(dá)的測(cè)試車停在距離目標(biāo)物20m遠(yuǎn)處，實(shí)時(shí)采集無雪、I擋降雪和II擋降雪三種場(chǎng)景下的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，以反射強(qiáng)度的形式進(jìn)行編碼后，形成鳥瞰圖如圖6所示。由圖可見，隨著降雪量的增加，激光雷達(dá)的覆蓋范圍逐漸減小。

5.2 降雪對(duì)激光雷達(dá)有效分辨率的影響

隨著試驗(yàn)的進(jìn)行，激光雷達(dá)周圍逐漸被一些雪花所覆蓋，如圖7所示。雪覆蓋后的激光雷達(dá)輸出的點(diǎn)云分布圖如圖7所示。由圖可見，在激光雷達(dá)周圍產(chǎn)生了大量的噪點(diǎn)，極大降低了點(diǎn)云的有效分辨率，嚴(yán)重?fù)p害了激光雷達(dá)的性能[3]。

5.3 降雪對(duì)激光雷達(dá)回波反射強(qiáng)度的影響

安裝激光雷達(dá)的測(cè)試車停在距離目標(biāo)物30m遠(yuǎn)處，實(shí)時(shí)采集無雪、I擋降雪和II擋降雪三種場(chǎng)景下的激光雷達(dá)回波反射強(qiáng)度，如圖8所示。從“無雪”到“有雪”，激光雷達(dá)的回波反射強(qiáng)度大幅下降，且隨著降雪量的增加，回波反射強(qiáng)度持續(xù)下降，直至趨近于零。

6 結(jié)語

本文針對(duì)于車載激光雷達(dá)在降雪環(huán)境下的適應(yīng)性進(jìn)行了初步探索與嘗試，以期為相關(guān)研究提供有效參考。同時(shí)，在降雪場(chǎng)景構(gòu)建過程中，也發(fā)現(xiàn)了一些難點(diǎn)：如降雪強(qiáng)度和均勻度的控制受溫度、濕度和局部陣風(fēng)的影響較大；人工造雪的雪質(zhì)和落雪方式相比于自然落雪，仍存在一些差距。目前，自動(dòng)駕駛汽車在降雪場(chǎng)景下的測(cè)試還有很多未知的盲區(qū)，需要從業(yè)者繼續(xù)探索和研究，隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的迭代升級(jí)，在該類復(fù)雜氣象環(huán)境下的測(cè)試需求定會(huì)逐漸增加。

參考文獻(xiàn)：

[1]何俊南，郭瑞玲，吳昊，殷振華.淺談自動(dòng)駕駛汽車環(huán)境感知系統(tǒng)在冬季面臨的挑戰(zhàn)[J].汽車實(shí)用技術(shù)，2020，24：22-24.

[2]郝俊.自動(dòng)駕駛環(huán)境感知系統(tǒng)研究[J].時(shí)代汽車，2018，300（09）：16-17.

[3]Sun Pengpeng， Sun Chenghao， Wang Runmin， Zhao Xiangmo. Object Detection Based on Roadside LiDAR for Cooperative Driving Automation： A Review[J]. Sensors （Basel），2022，22（23）：9316.