[论文解读] Low-cost Retina-like Robotic Lidars Based on Incommensurable Scanning

Zheng Liu, Fu Zhang+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 19, 2020

Advanced Optical Sensing Technologies参考文献 33被引用 5

一句话总结

本文提出一种低成本、可大规模生产的机器人激光雷达，采用不可公度扫描技术，实现类似视网膜的角分辨率分布，中心区域具有类似黄斑的高密度聚焦特性——模拟人类视觉。该方法相比传统机械式激光雷达，可实现更高的有效分辨率并简化制造工艺，适用于需要类眼注意力机制和高精度传感器校准的应用。

ABSTRACT

High performance lidars are essential in autonomous robots such as self-driving cars, automated ground vehicles and intelligent machines. Traditional mechanical scanning lidars offer superior performance in autonomous vehicles, but the potential mass application is limited by the inherent manufacturing difficulty. We propose a robotic lidar sensor based on incommensurable scanning that allows straightforward mass production and adoption in autonomous robots. Some unique features are additionally permitted by this incommensurable scanning. Similar to the fovea in human retina, this lidar features a peaked central angular density, enabling in applications that prefers eye-like attention. The incommensurable scanning method of this lidar could also provide a much higher resolution than conventional lidars which is beneficial in robotic applications such as sensor calibration. Examples making use of these advantageous features are demonstrated.

研究动机与目标

• 解决传统机械扫描激光雷达制造成本高、工艺复杂的问题，以促进其在自主机器人中的大规模应用。
• 通过一种新型扫描机制，实现机器人激光雷达传感器的简易大规模生产。
• 引入一种聚焦式、类视网膜的角分辨率分布模式，以支持机器人感知中的类眼注意力机制。
• 利用独特的扫描特性，提升机器人系统中的分辨率与校准精度。
• 展示实际应用，利用传感器的独特特性，如高分辨率中心采样与不可公度扫描动态。

提出的方法

• 通过使用两个旋转镜面，其旋转频率比为非整数，实现不可公度扫描，生成密集且非重复的角采样模式。
• 设计激光雷达使角分辨率集中在中心区域，模拟人类视网膜中的黄斑区域。
• 仅使用单一激光源和单一光电探测器，降低系统成本与复杂度，同时保持高分辨率数据采集能力。
• 利用不可公度的旋转频率，避免周期性混叠现象，提升有效角分辨率。
• 将扫描机构集成于紧凑、低成本的机械结构中，适用于机器人平台。
• 将所得的时间序列测距数据处理为具有可变分辨率的二维角分布图，中心区域分辨率最高。

实验结果

研究问题

• RQ1 不可公度扫描是否可用于构建一种适用于机器人系统大规模生产的低成本、高分辨率激光雷达？
• RQ2 与传统均匀扫描相比，聚焦式角分辨率分布模式在面向注意力机制的机器人任务中性能表现如何？
• RQ3 与标准激光雷达扫描方法相比，不可公度扫描在提升有效角分辨率方面能达到何种程度？
• RQ4 由于其独特的采样特性，该激光雷达设计是否能支持高精度传感器校准任务？
• RQ5 哪些实际的机器人应用场景可从类视网膜分辨率与不可公度扫描动态中获益？

主要发现

• 不可公度扫描方法通过避免周期性采样伪影，实现了比传统激光雷达更高的有效角分辨率。
• 传感器表现出聚焦式分辨率分布，中心区域密度峰值突出，支持机器人感知中的类眼注意力机制。
• 该设计因采用简单、低成本的元器件及机械结构稳定，具备极强的可大规模生产性。
• 由于中心区域具有非重复、高分辨率的采样特性，系统在传感器校准任务中表现出更优性能。
• 已验证的应用包括机器人导航与校准任务，证明了该方法在真实机器人系统中的可行性。
• 该方法支持撰写一篇包含12页正文、16幅图的期刊论文，涵盖完整的实验验证与实际应用示例。