超表面与AOD级联 | 实现激光雷达大视场角

原文信息

原文标题:“Metasurface-enhanced light detection and ranging technology”

第一作者:Renato Juliano Martins

通讯作者:Patrice Genevet

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激光雷达(LiDAR)相关背景

激光雷达如今受到广泛关注,这与近年来智能驾驶的快速发展密切相关。其概念最早诞生于上世纪 60 年代,当时麻省理工学院的科学家向月球表面发射光辐射时探测到回波信号。激光雷达的探测原理丰富,既有 ToF 这种较为直接的方式,也包括调幅、调频连续波(AMCW、FMCW)等相对复杂的类型。若将其看作一个视觉系统,拥有宽广的视野(大视场角 FOV)和快速的感知能力(高成像速度)是其理想的性能表现。

超表面在激光雷达中的应用及局限

超表面可通过表面的微纳结构实现对光线的调控。理论上,若将光学特性可调的材料设计成超表面单元,并配合控制电路,能够实现激光雷达系统所需的光学扫描功能。但由于现有工艺能力和效率的限制,这种设计方法存在一定局限性。

文章提出的创新方案

在本次研读的文章中,作者提出了一种创新设计:将一块超表面与 AOD(声光偏转器,acousto-optic deflector)进行级联。通过这种方式,光被投射到超表面的不同区域,进而导向空间特定位置。该设计既利用了 AOD 扫描速度快的优势,又借助超表面实现了 150°×150° 的大视场角。

系统结构说明

这套系统的结构如图 1 所示。AOD 可实现 2° 视场角的扫描,搭配一块特殊设计的超表面后,投射到超表面不同位置的光线会产生不同角度的偏转,从而使系统获得 150°×150° 的大视场角。当光照射物体产生回波后,通过透镜和探测器收集回波,以此实现三维成像。

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图1 超表面加持的激光雷达系统

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图2 一维TOF成像测试效果

系统测试结果

图 2 展示了一维 TOF 成像效果,测试场景为桌子上的三个移动物体。从成像结果和探测到的脉冲数据可知,该系统能够感知这三个物体的位置。

图 3 呈现了三维广角成像测试结果,在该场景中,身穿反光服人员在不同位置的动作被系统准确探测到。

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图3 三维广角成像测试

OAS 光学软件的超表面设计功能非常便捷,该功能将构建更为高效、精准的超表面设计流程,进一步推动光学领域的发展。OAS 光学软件已在超表面设计中展现卓越效能,为科研人员和工程师提供技术保障。

基于51单片机,实现对直流电机的调速、测速以及正反转控制。项目包含完整的仿真文件、源程序、原理图和PCB设计文件,适合学习和实践51单片机在电机控制方面的应用。 功能特点 调速控制:通过按键调整PWM占空比,实现电机的速度调节。 测速功能:采用霍尔传感器非接触式测速,实时显示电机转速。 正反转控制:通过按键切换电机的正转和反转状态。 LCD显示:使用LCD1602液晶显示屏,显示当前的转速和PWM占空比。 硬件组成 主控制器:STC89C51/52单片机(AT89S51/52、AT89C51/52通用)。 测速传感器:霍尔传感器,用于非接触式测速。 显示模块:LCD1602液晶显示屏,显示转速和占空比。 电机驱动:采用双H桥电路,控制电机的正反转和调速。 软件设计 编程语言:C语言。 开发环境:Keil uVision。 仿真工具:Proteus。 使用说明 液晶屏显示: 第一行显示电机转速(单位:转/分)。 第二行显示PWM占空比(0~100%)。 按键功能: 1键:加速键,短按占空比加1,长按连续加。 2键:减速键,短按占空比减1,长按连续减。 3键:反转切换键,按下后电机反转。 4键:正转切换键,按下后电机正转。 5键:开始暂停键,按一下开始,再按一下暂停。 注意事项 磁铁和霍尔元件的距离应保持在2mm左右,过近可能会在电机转动时碰到霍尔元件,过远则可能导致霍尔元件无法检测到磁铁。 资源文件 仿真文件:Proteus仿真文件,用于模拟电机控制系统的运行。 源程序:Keil uVision项目文件,包含完整的C语言源代码。 原理图:电路设计原理图,详细展示了各模块的连接方式。 PCB设计:PCB布局文件,可用于实际电路板的制作。
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点进行了系统建模控制策略的设计仿真验证。通过引入螺旋桨倾斜机构,该无人机能够实现全向力矢量控制,从而具备更强的姿态调节能力和六自由度全驱动特性,克服传统四旋翼欠驱动限制。研究内容涵盖动力学建模、控制系统设计(如PID、MPC等)、Matlab/Simulink环境下的仿真验证,并可能涉及轨迹跟踪、抗干扰能力及稳定性分析,旨在提升无人机在复杂环境下的机动性控制精度。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的研究生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师,尤其适合研究先进无人机控制算法的技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解全驱动四旋翼无人机的动力学建模方法;②掌握基于Matlab/Simulink的无人机控制系统设计仿真流程;③复现硕士论文级别的研究成果,为科研项目或学术论文提供技术支持参考。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码Simulink模型进行实践操作,重点关注建模推导过程控制器参数调优,同时可扩展研究不同控制算法的性能对比,以深化对全驱动系统控制机制的理解。
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