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      基于FPGA的激光雷達SLAM測繪設(shè)計與實現(xiàn)

      2020-03-13 08:11:21楊旭
      科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2020年8期
      關(guān)鍵詞:現(xiàn)場可編程門陣列激光雷達

      楊旭

      摘? 要:SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)測繪技術(shù)作為近年來新興技術(shù),正受到越來越多的研究者青睞,文章針對激光雷達回波信號強度弱、數(shù)據(jù)量大、實時性要求高等特點,設(shè)計了以現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)為控制核心的高速數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),利用該系統(tǒng)結(jié)合全新的路徑導(dǎo)航算法設(shè)計出自主導(dǎo)航小車,可在復(fù)雜環(huán)境下自主巡航并繪制地圖,測試結(jié)果表明,小車在不同光照度條件下,可實現(xiàn)較好的導(dǎo)航和測繪效果。

      關(guān)鍵詞:激光雷達;視覺導(dǎo)航;現(xiàn)場可編程門陣列

      中圖分類號:P412.25? ? ? ? ?文獻標(biāo)志碼:A? ? ? ? ?文章編號:2095-2945(2020)08-0015-03

      Abstract: SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) surveying and mapping technology, as a new technology in recent years, is favored by more and more researchers. Aiming at the characteristics of weak signal strength, large amount of data and high real-time requirements of LiDAR echo, a high-speed data acquisition system based on field programmable gate array (FPGA) is designed, and an autonomous navigation car is designed using this system combined with a new path navigation algorithm. It can cruise and map independently in complex environment. The test results show that the car can achieve better navigation and mapping effect under different illuminance conditions.

      Keywords: LiDAR; visual navigation; field programmable gate array

      引言

      激光雷達技術(shù)是伴隨激光器和雷達技術(shù)的發(fā)展而產(chǎn)生的一種新型主動式的光學(xué)遙感技術(shù),具有數(shù)據(jù)信息量大、測量范圍廣、時空分辨率高、在復(fù)雜環(huán)境下抗干擾能力強等特點,廣泛應(yīng)用在航空航天、大氣監(jiān)測、無人駕駛、地圖測繪等領(lǐng)域。

      在常見的激光雷達數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中,大多是利用國外生產(chǎn)的通用數(shù)據(jù)采集芯片來實現(xiàn)[4-6],一方面由于芯片封裝完整,底層數(shù)據(jù)不對用戶開放接口,無法根據(jù)實際情況改變數(shù)據(jù)采集方式,無法升級采集芯片;另一方面此類數(shù)據(jù)采集卡價格極其昂貴,售后維護不方便。面對國內(nèi)日益增長的需求,我們采用由上海思嵐科技有限公司生產(chǎn)的A2激光雷達作為測繪工具,為進一步保證激光雷達數(shù)據(jù)采集的實時性和準(zhǔn)確性,采用現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)作為主控芯片,傳統(tǒng)單片機(DSP、ARM)普遍時鐘頻率較低、僅可在軟件方面對單片機進行編程,無法滿足激光雷達高實時性的要求,而FPGA時鐘頻率非常高,內(nèi)部延時低,且可在硬件層面控制門電路邏輯結(jié)構(gòu),具有很高的靈活性,利用其強大的編程HDL語言(Verilog或VHDL)及仿真工具,方便對結(jié)果進行驗證,可大幅度改進系統(tǒng)的采集速度和采集信號精度,芯片內(nèi)的空余空間,亦可用于日后的系統(tǒng)升級或其相關(guān)數(shù)據(jù)存儲。

      1 激光雷達介紹

      本文采用SLAMTEC Mapper激光雷達進行測繪,套件包括激光雷達和數(shù)據(jù)處理單元。用戶只需接上5V電源,配合以太網(wǎng)或WIFI進行通信即可工作,可進行每秒10次以上的地圖數(shù)據(jù)融合和最大10萬平米地圖數(shù)據(jù)繪制。激光雷達每秒進行7000次的測距動作,最遠測距距離可達20米,通過內(nèi)置處理系統(tǒng)實時進行數(shù)據(jù)處理,輸出高精度的建圖信息和定位信息。

      2 數(shù)據(jù)采集邏輯設(shè)計

      本文根據(jù)激光雷達的高速數(shù)據(jù),設(shè)計了基于FPGA的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示,系統(tǒng)采用自頂向下的設(shè)計方法,以激光器發(fā)出的信號作為觸發(fā)器,來帶動整體時序,在時序電路的控制下,協(xié)調(diào)FPGA芯片、SDRAM(同步動態(tài)隨機存儲器)芯片、USB芯片的工作,對激光雷達輸出的脈沖信號進行高速計數(shù)采集,將采集到的信號數(shù)據(jù)存儲在SDRAM中,待周期采集信號采集完畢,通過USB輸出對應(yīng)結(jié)果到上位機輸出。上位機根據(jù)激光雷達采集到的距離信息進行建模,生成對應(yīng)空間地圖。

      3 巡航路徑規(guī)劃

      小車上的激光雷達是固定的,其探測路徑將隨著小車自身移動進行位置變化,如圖2是小車前進路徑示意圖,其中y軸為前進方向,O為小車前進方向中心點,D為激光雷達探測最遠端路勁中心點,即目標(biāo)點,規(guī)劃路線為通過O和D且與y相切的圓弧路徑,如若小車因車輪、地面摩擦力、障礙物阻擋等因素,偏離路徑,其預(yù)設(shè)的規(guī)劃路線,可指引小車逐漸回歸導(dǎo)航路徑。根據(jù)圖2給出的幾何關(guān)系,可以得出規(guī)劃路徑的曲率半徑R滿足方程:

      在路徑巡航過程中,b值保持不變,只需要測的D點的距離,也就是D的橫坐標(biāo)值,即可根據(jù)(7)式,求出相應(yīng)PWM的占空比,實現(xiàn)對小車路徑規(guī)劃控制。

      4 FPGA實現(xiàn)

      小車控制系統(tǒng)采用FPGA作為控制核心,在算法實現(xiàn)方面,如圖4所示。

      圖4中有4個模塊:圖像數(shù)據(jù)采集模塊、濾波及二值化模塊、路徑識別模塊、小車控制模塊。每一個模塊都對應(yīng)于一個獨立設(shè)計的電路結(jié)構(gòu),由于FPGA的獨特特性,整個系統(tǒng)的不同模塊,是并行工作的。FPGA芯片使用的是Xilinx公司生產(chǎn)的Artix-7,整個系統(tǒng)共使用2489個4輸入的查找表(look-up Table),占用總資源的26%。

      5 系統(tǒng)調(diào)試與實驗結(jié)果

      小車在開窗的室內(nèi)環(huán)境下,進行巡航建圖,其效果如圖5、圖6,實現(xiàn)情況基本符合預(yù)期設(shè)定。

      6 結(jié)束語

      本文介紹了一種基于FPGA的激光雷達SLAM測繪小車系統(tǒng),采用以FPGA門陣列作為處理控制中心,實現(xiàn)對激光雷達采集數(shù)據(jù)的高速處理,實現(xiàn)了在復(fù)雜環(huán)境下的小車導(dǎo)航和Slam測繪。

      參考文獻:

      [1]趙舉,李國斌,姜濤.基于OpenMV的單目視覺二維碼追蹤小車設(shè)計與測試[J].電子設(shè)計工程,2019,27(19):53-58.

      [2]張昭,辛鑫,李志.基于AGV智能小車的通信模塊設(shè)計[J].數(shù)碼世界,2019(1):68-71.

      [3]袁瑞豪,王一豪,孫振涵.基于K66單片機的恩智浦智能小車制作[J].無線互聯(lián)科技,2019(11):122-124.

      [4]Becker W, Bergmann A, Biscotti G L, et al. Advanced time-correlated single photon counting techniques for spectroscopy and imaging in biomedical systems[C]//.2004.

      [5]Granados, M. J, Nava-Guzman, Bravo-Aranda, J. A, et al. Hygroscopic growth of atmospheric aerosol particles based on active remote sensing and radiosounding measurements: selected cases in southeastern Spain[J]. Atmospheric Measurement Techniques,2014,8(2):705-718.

      [6]高健.多普勒激光雷達單縱模穩(wěn)頻激光脈沖鑒別技術(shù)[D].中國科學(xué)技術(shù)大學(xué),2017:57-60.

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