[论文解读] An Optimal LiDAR Configuration Approach for Self-Driving Cars

Shenyu Mou, Yan Chang+2 more|ArXiv.org|May 20, 2018

Robotics and Sensor-Based Localization参考文献 5被引用 24

一句话总结

本文提出了一种广义优化框架，用于在自动驾驶汽车上配置多个激光雷达，以在最小化冗余和成本的同时最大化三维环境感知能力。通过将激光雷达感知建模为稀疏性和离散化，采用基于格点的方法和基于圆柱体的近似，将非线性配置问题转化为可解的优化模型，实现了最少盲区的最全面覆盖。

ABSTRACT

LiDARs plays an important role in self-driving cars and its configuration such as the location placement for each LiDAR can influence object detection performance. This paper aims to investigate an optimal configuration that maximizes the utility of on-hand LiDARs. First, a perception model of LiDAR is built based on its physical attributes. Then a generalized optimization model is developed to find the optimal configuration, including the pitch angle, roll angle, and position of LiDARs. In order to fix the optimization issue with off-the-shelf solvers, we proposed a lattice-based approach by segmenting the LiDAR's range of interest into finite subspaces, thus turning the optimal configuration into a nonlinear optimization problem. A cylinder-based method is also proposed to approximate the objective function, thereby making the nonlinear optimization problem solvable. A series of simulations are conducted to validate our proposed method. This proposed approach to optimal LiDAR configuration can provide a guideline to researchers to maximize the utility of LiDARs.

研究动机与目标

• 解决自动驾驶汽车中缺乏广义的最优三维激光雷达配置方法的问题。
• 通过优化激光雷达的布局，在高分辨率环境感知与成本及冗余之间取得平衡。
• 考虑激光雷达感知的离散性和稀疏性，这与连续的相机传感有本质不同。
• 为激光雷达俯仰角、滚转角和位置的非线性多变量优化问题，开发一种计算上可行的解决方案。
• 通过仿真验证该方法，并证明其在最大化视场覆盖方面的有效性。

提出的方法

• 基于激光雷达的物理属性（包括光束扩散角和探测范围）构建感知模型，以捕捉其稀疏性和离散采样特性。
• 采用基于格点的方法将配置空间划分为有限的子空间，将连续优化问题转化为离散搜索问题。
• 引入基于圆柱体的近似方法来建模激光雷达的视场，从而实现对三维空间中覆盖范围的高效计算。
• 将优化目标定义为最小化未观测区域内最大内接球的半径，从而实现最大覆盖。
• 使用二元逻辑约束（与、或、若-则-否则）来建模立方体相对于激光雷达和子空间的可见性条件。
• 将完整配置参数化为位置、俯仰角和滚转角的向量，并通过混合整数非线性规划方法探索解空间。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在自动驾驶汽车上实现多个激光雷达的最优三维配置，以最大化环境感知覆盖？
• RQ2 如何在三维传感器配置优化框架中有效建模激光雷达点云的离散性和稀疏性？
• RQ3 基于格点的离散化和基于圆柱体的近似能否使原本难以求解的非线性优化问题变得可处理？
• RQ4 与现有配置相比，该方法在视场完整性与盲区减少方面表现如何？
• RQ5 当激光雷达和激光束数量增加时，计算与可扩展性之间的权衡是什么？

主要发现

• 所提出的方法成功识别出一种激光雷达配置，其能最小化最大未观测球体的半径，表明实现了最大覆盖和最少盲区。
• 基于格点的方法实现了对连续配置空间的离散近似，使优化问题能够通过现成求解器求解。
• 基于圆柱体的近似方法有效建模了激光雷达的圆锥形视场，提高了覆盖估算的计算效率和准确性。
• 仿真结果验证了模型的有效性，表明优化后的配置相比基线布局实现了最具信息量的感知。
• 该方法在处理复杂配置时表现出鲁棒性，但随着激光雷达和激光束数量的增加，计算时间显著上升。
• 该方法具有可推广性，为研究人员在最小化冗余和成本的同时最大化激光雷达利用率提供了指导。