Get 新技能 | PAVO激光雷达硬核技术—HQPC

SIMINICS单线TOF激光雷达PAVO，在自动驾驶、机器人、AGV、数字多媒体等诸多领域获得广泛应用。

何为点云？

通俗的说，激光雷达的图像都是由一个个点组成的，每个点代表一次有效的距离测量，一长串的点连起来，就形成了周围环境的轮廓图像。而点云质量包括测距精度、点云稳定性、点云密度等一系列的综合指标，这些特性在图像上呈现出的效果就是：测直墙时图像直不直？测直角墙面是不是比较准确的90°？小细节是否能准确捕捉到？这些直观的问题。

作为一个测距设备，点云质量可以说是激光雷达最基础和最重要的特性。研发PAVO测距特性的改善，以提供点云质量更佳的雷达。

自2019年初起，星秒雷达均搭载了星秒的HQPC 技术。

这项技术让雷达的点云质量可以说上升到了一个全新的高度。

HQPC厉害在哪里呢？下面请听小编娓娓道来。

      HQPC即高质量点云技术（HighQuality Point Cloud），提起这项技术就不得不提星秒的LIDAR TOF芯片解决方案，我们通过对芯片底层链路的控制以及专利算法，可以实现片内的精确时间测量，目前这项技术能够实现16ps的时间分辨，多线（16线）并行测量，脉宽测量以及自校准功能。这项技术已经在星秒的时间测量仪产品上获得众多航天及国防应用的验证。掌握了TOF测时能力，研发不断优化单点测距的算法，从而让单个点云的精度和一致性都有了质的提升，同时结合多点云关联，于是诞生了HQPC技术。

      俗话说，是驴子是马拉出来遛遛，下面小编结合几个常见的特征场景和测量实例，向大家展示一下搭载HQPC技术的PAVO表现如何。

我们测试了PAVO对于3m外墙壁的测量，采用HQPC技术的PAVO可以实现±1cm的精度，点云抖动也非常小。相比没有搭载HQPC的雷达，点云质量得到肉眼可见的提升。请见下图：

PAVO优势一 高精度和高稳定度点云

  

标题无 HQPC （网格宽度5cm）

标有 HQPC （网格宽度5cm）

      从上图对比我们可以看出，是否搭载HQPC技术的两个雷达，对同一墙面的测量结果有明显区别，具备HQPC的点云图像具有更高的精度、一致性和稳定性。HQPC助力PAVO实现了激光雷达最核心的基础性能提升。

PAVO优势二 点云图像密度

      点云密度对激光雷达的影响，就类似像素对摄像头的影响一样。更高的点云密度可以获得更精细的图像。得益于SIMINICS的TOF芯片的高处理速度，提供业内最高的0.08°角分辨率和最高4500点的单帧采样率。从而使雷达获得更清晰的环境图像。

上图的测试展示了PAVO对于5m外细杆（上图红框线处，宽度3cm）的测量，高点云密度（0.08°下）的PAVO可以实现对目标的（图中白圈处）准确宽度识别。此外对周围环境也呈现出更多细节。

PAVO优势三 材质识别能力

      随着智能设备的应用越来越丰富，场景也越来越复杂，比如服务机器人工作的商场、酒店、写字楼等环境，装修使用了大量的透明玻璃，高反镜面，此外还包括对低反射目标的测量，激光雷达要实现对这些材质的正确识别，具有很大挑战。需要保证雷达在材质识别率上也有优秀的表现，从而让自动驾驶小车和机器人能够在复杂场景下可靠工作。

     上图展示了PAVO对于透明玻璃的测量，雷达放置在距离玻璃门约1.5米处。点云图中，黄色框线内是玻璃的图像，可以有效的对玻璃进行识别。以上就是激光雷达硬核技术—HQPC的讲解了。