lds激光測距傳感器:10米 YDLIDAR導航避障掃地機LDS——激光雷達測距傳感器模塊X4

2021/11/27 00:35 · 傳感器知識資訊 ·  · lds激光測距傳感器:10米 YDLIDAR導航避障掃地機LDS——激光雷達測距傳感器模塊X4已關閉評論
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lds激光測距傳感器:10米YDLIDAR導航避障掃地機LDS——激光雷達測距傳感器模塊X4原標題:10米YDLIDAR導航避障掃地機LDS——激光雷達測距傳感器模塊X4YDLIDARX4激光雷達是一款360度二維測距產品(以下簡稱:X4)。本產品基于三角測

lds激光測距傳感器:10米 YDLIDAR導航避障掃地機LDS——激光雷達測距傳感器模塊X4

原標題:10米 YDLIDAR導航避障掃地機LDS——激光雷達測距傳感器模塊X4

YDLIDAR X4 激光雷達是一款 360 度二維測距產品 (以下簡稱:X4)。本產品基于三角測距原理,并配以相關光學、電學、算法設計,實現高 頻高精度的距離測量,在測距的同時,機械結構 360 度旋轉,不斷獲取角度信息,從而實現 了 360 度掃描測距,輸出掃描環境的點云數據。

5000次/s測距頻率 10米測距半徑 39mm核心高度

360°全方位掃描

產品特性

? 360 度全方位掃描測距

? 測距誤差小,測距穩定性好,精度高

? 測距范圍廣,不低于 10m

? 抗環境光干擾能力強

? 功耗低,體積小,性能穩定,壽命長

? 激光功率滿足 Class I 級別的激光器安全標準

? 電機轉速可調,掃描頻率為 6Hz~12Hz

? 高速測距,測距頻率可達 5Khz

CLASS I激光器安全標準

應用場景

? 機器人導航及避障

? 機器人 ROS 教學、研究

? 區域安防

? 環境掃描及 3D 重建

? 家用服務機器人/掃地機器人的導航及避障

最高可達10米的測距半徑

接口定義

X4 對外提供了 PH2.0-8P 母座接口,該接口有系統供電、數據通信和電機控制的功能接口。 返回搜狐,查看更多

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lds激光測距傳感器:LDS激光測距傳感器加持!讓掃地機器人睜開眼

10月24日消息,毫無疑問,智能家居已經進入尋常百姓家,智能電視、智能空調、掃地機器人等產品,成為新一代家居產品。不過,目前市面上掃地機器人,都還普遍存在打掃不夠干凈、無法清潔死角、避障能力不夠等問題,讓人看了干著急,只能把掃地機器人搬到有灰塵的地方進行清理,讓人頗感無奈。

而米家在2016年推出的米家掃地機器人則是改變了以上缺點,其使用了激光導航技術,在推出之期就以優秀的性能和實惠的價格受到許多用戶的追捧,并在2017年拿下德國iF設計獎。

但他們并沒有停止腳步,米家掃地機器人研發團隊石頭科技很快就推出了第二代產品——石頭掃地機器人。并且在此前的基礎上新增了拖地功能,內置了水箱和拖布,實現邊清掃灰塵,邊拖地。

石頭掃地機器人配備了自研的LDS激光測距傳感器,能以 5×360°/ 秒的速度掃描房間,獲取距離信息后通過SLAM算法,實時構建房間地圖,規劃先沿邊后Z字形的清掃路徑。而且其采用ST意法半導體激光TOF測距模塊,相比米家掃地機器人的紅外測距模塊,新的傳感器可以實現毫米級精準測距,從而實現機器人在清掃墻邊時和墻保持合適的距離。

簡單來說,石頭掃地機器人配備的LDS激光測距傳感器,讓掃地機器人擁有了眼睛。

上圖的地圖是由石頭掃地機器人利用LDS激光測距傳感器快速掃描房間獲取距離信息,然后再通過SLAM算法,實時構建而成。

得益于LDS激光測距傳感器,石頭掃地機器人在第一次清掃時,就能一邊清掃房間并繪制房間的地圖,手機上會同步顯示房間的結構。當繪制完成一個區域后,石頭掃地機器人就會開始照著繪制的地圖按Z字形清掃,而且有著激光TOF測距模塊加持,保障其不會碰到障礙物,實現全房間覆蓋率100%清掃。

而且,石頭掃地機器人配備了全新的全向壓力傳感器,可以全方面感應輕微碰撞,防止機器人上方碰撞卡住。即使碰撞也無妨,官方資料顯示石頭掃地機器人可承受撞機次數不低于10萬次。

整體來看,石頭掃地機器人不僅是米家掃地機器人的升級版本,它還是一個全新的掃地機器人,尤其是擁有著LDS激光測距傳感器以及SLAM算法,掃地清潔更徹底,完全能夠達到100%的清掃面積覆蓋,值得點贊。特別是在如今的掃地機器人市場中,憑借著以上特點,有著獨特的優勢。

文章來源:搜狐科技

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lds激光測距傳感器:會滿地跑的監控頭!Trifo Lucy Pet掃地機器人開箱測試

【前言】
不知從什么時候開始,原本扁平的掃地機器人額頭多了個凸起——LDS激光測距傳感器,盡管在當時帶來更為精確的地圖繪制和路徑規劃特性,但降低了在復雜場景的通過能力,尤其很難進入低矮的沙發、床鋪之下。自動打掃完畢仍需人工用吸塵器二次清掃,很麻煩。那么目前市面上是否有機身輕薄,卻仍具備出色空間識別的產品呢?
最近本人收到一款Trifo Lucy Pet掃地機器人,高度僅有84mm,最大特點在于以ToF深度攝像頭+1080P高清攝像頭組成的雙攝系統取代LDS激光測距傳感器。早先iPhone 12 Pro之所以能夠實現拍照3D建模,就是依靠類似的解決方案。應用到掃地機器人之后,相比LDS激光測距傳感器優勢在于可感知三維空間物體而非特定高度的距離,捎帶進行視頻監控,未來若算法進一步升級,掃地時順道給房間建個模都毫無壓力。
本人10.1假期要外出游玩,家中的Trifo Lucy Pet掃地機器人正巧派上用場,利用遠程清掃,定時把地面落的灰塵清掃干凈,到家之后神清氣爽;待機充電狀態自動監測運動物體,如有異常推送手機,再借助雙向通話,大喊一聲“干嘛那!”震懾小偷??芍^打掃衛生、看家護院小幫手,除此之外還有什么創新之處呢?下面逐一揭曉。
【開箱曬物】
Trifo Lucy Pet包裝盒為深色系設計風格,正前方取景的產品藝術照,顯露出來的兩個攝像頭,想必為了突出雙攝系統的賣點。型號中PET的含義是寵物加強版,附件增加毛發吸取器,號稱提升33%的吸力。
Trifo成立于2016年,是一家硅谷科技家庭機器人國際公司。Trifo團隊已經從功能、技術和形態上重新定義了家庭機器人。其制造的產品在海外也受到了熱捧,銷量逐年增加;Trifo在全球機器人領域技術領先,在國外站穩腳跟之后,Trifo開始把目光投向了中國市場,近期面對國內市場推出了Trifo Lucy Pet掃地機器人。通過“Works with alexa”標簽和商品詳情頁了解到,除Trifo自有APP還可接入到Amzon alexa和天貓精靈智能家居生態,跨平臺聯動。
包裝內含有:Trifo Lucy Pet掃地機器人主體、充電座、電源適配器、水箱拖地組件、毛發吸取器、一次性拖布以及說明書。
區別于傳統白色外觀產品,黑金配色的Trifo Lucy Pet掃地機器人顯得格外高端大氣上檔次,尤其中央區域的大金圈,更加具有辨識度,讓人印象深刻。
正前方由VCSEL激光發射器、ToF深度攝像頭、1080P HDR高清攝像頭組成雙攝系統。配合內部陀螺儀,實現地圖繪制和路徑規劃,同時兼職移動監控頭,在手機APP中輕松查看家中情況。
掀開掃地機器人面板,內部暗藏WiFi狀態指示燈、重置按鈕、USB充電口。本來想說能夠接個監控頭什么的,可已經集成了還能接什么?本人倒是有個大膽想法,連個無線充電板,再對無人機軟硬件稍加改造,成為室內無人機的無線充電停機坪。(PS:想法有點瘋狂,瘋子和天才不是也只差一步么,吼吼吼)
底部配備單側旋轉毛刷+滾刷的組合。在轉向輪和兩個驅動輪的前后側位置,共安置了6枚懸崖傳感器,以防止從高處意外摔落。值得一提的是,旋轉毛刷在3根長刷的基礎上又增加3根短刷,令灰塵無所遁形。
滾刷加入全向浮動結構,掃地時更貼合地面將瓷磚縫、地板縫的塵土卷出。滾軸為橡膠、毛刷交替波浪式防纏繞設計,并且可以拆卸輕松清理毛發。配合4000Pa大吸力,絕大多數類型的顆粒均能吸進去。
Trifo Lucy Pet掃地機器人自帶的塵盒容積高達600ml,輕松裝下多天運行收集的灰塵,拯救懶癌晚期的用戶,不用頻繁拿出清潔。后方配有HEPA濾網,防止在清掃過程中對室內空氣造成二次污染。
水箱拖地組件通過邊緣滑槽和魔術貼固定一次性拖布,安裝便捷結合牢靠,拖布用臟即扔。水箱容積100ml,清潔200多平米的小豪宅不在話下。
毛發吸取器用于替換浮動滾刷,進風口收緊至一條縫,在不改變內部風機功率的情況下,使用簡單的物理手段達到提升吸力的目的。
【使用體驗】
Trifo Lucy Pet掃地機器人支持Trifo Home和天貓精靈雙平臺APP接入,家中要是有天貓精靈藍牙音響推薦安裝后者,能夠進行語音控制。綁定過程毫無難度,根據提示一步一步即可成功,WiFi網絡可用5GHz頻段,手機配置無需切換網絡。
在本人無暇收拾略顯雜亂的地下室測試,地圖繪制的速度雖不及基于LDS激光測距技術的產品,但范圍和準確度優勢明顯,甚至標注出疑似物體的名稱。原本進不去的沙發底部來去自由,消除衛生死角。
4000Pa的吸力著實了得,就連用米粒模擬的大顆?;覊m也不例外,展現出摧枯拉朽之勢。換裝毛發吸取器,吸力更進一步增強,所到之處寸草不生。建議在日常使用時,僅需開啟中檔吸力即可。
Trifo Lucy Pet掃地機器人的最大亮點是雙攝系統的多功能性,清掃過程開啟視頻圖像全程直播,這種以第一人稱視角觀看工作狀態蠻新鮮,結合夜間紅外夜視、雙向對講、手動遙控功能,直接化身移動的監控頭。
同時解鎖遠程哄娃新姿勢,本人孩子還將它視作高級遙控玩具車,玩的不亦樂乎。(PS:紳士們千萬不要有大膽的想法哦)
傳統基于LDS激光測距技術的產品短板在于應對高度低、阻力弱的小物件,既無法被LDS傳感器感知,也不能觸發碰撞傳感器。最終結果要么將小物件一直推到屋子的角落,要么卷入底部被卡住。Trifo Lucy Pet掃地機器人在清掃過程中,能正確識別并繞開小汽車,換做之前早就不知所蹤了。
Trifo Lucy Pet掃地機器人的水箱拖地組件為常見的滲水原理,結構簡單無故障風險,掃拖同時進行,節省清潔時間。出水均勻覆蓋面大,由于一次性拖布不及厚實的常規拖布,會有輕微的水漬出現。
像是越障、防跌落這種小兒科的基礎功能自然毫無壓力——2厘米高的坎隨便上,狹窄的兒童學習桌掉不下來。
【全文總結】
套用郭德綱的老話,不會當“監控頭”的“遙控車”不是好的“掃地機器人”。Trifo Lucy Pet掃地機器人的跨界功能令人眼前一亮,在以創新技術做好本職工作的同時,高清攝像頭、雙向對講、語音控制等特性的加入,擴展出多種多樣的兼職身份:清潔保姆、巡崗門衛、兒童玩具、互動工具......在這個10.1假期無論你是宅家躺平、外出游玩、陪娃娛樂,Trifo Lucy Pet掃地機器人均能起到很好的幫助。
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lds激光測距傳感器:激光雷達(LDS)技術原理解釋及實現過程

一、激光雷達(LDS)簡介

1.激光雷達應用舉例:
現在自主移動機器人領域非?;鸨?,無人車、無人飛機、水下機器人、倉儲機器人、掃地機等應用層出不窮。激光雷達傳感器是地面移動機器人的標配,一些空中機器人也必須使用激光雷達。

2.國內市面上激光雷達舉例:
樂行天下(Inmotion)的激光雷達IMLidar,官方網址是

。其性能穩定可靠,國內前列。具體數據見下圖。

圖1.1 產品圖

圖1.2 雷達參數

二、測距模組原理分析及設計

1.三角測距原理

三角測距測量模型如下圖。

圖2.1 三角測距模型

從測距模型,根據相似三角形原理,我們可知,

其中,q為實測距離,s為激光頭與鏡頭的距離,f為鏡頭的焦距,x與s對應;x該變量假設了角 度β是一個常量。

角度β和q的關系如下,

對函數(1) 求導,可得,

2.測距模塊設計

測距模塊的設計需要考慮多種因素。

我們測距模塊設計的評價函數(標準)是:系統分辨率、測距的最小值和最大值。

評價函數對應的關鍵可控變量有:鏡頭焦距(圖2.1中的f)、測距模塊機械尺寸(圖2.1中的s)、激光頭中軸線與鏡頭中軸線夾角(圖2.1中角度β的余角);除了關鍵變量外,還有比如鏡頭視場角、透光率、光圈,感光芯片的尺寸、分辨率等等。

先介紹一個概念,系統分辨率:一個像素的平移,對應的實測距離變化量。

由公式(3)可知, 當dx為一個像素大小時,dq就是系統分辨率,即系統分辨率 r = -k*q*q/(fs)。

下圖中,綠色的線代表系統分辨率,藍色的線代表最小測量距離,即盲區。

圖2.2 系統分辨率與測距函數

圖中的曲線對應的感光芯片的參數是:752個像素,每個像素6微米。

我們期望最小測距不大于20cm,那么f*s就得不大于900;系統分辨率在6m處不大于30cm,那么 f*s就得大于700;因此我們選擇了 f*s = 800??紤]到鏡頭焦距的標準情況,以及激光雷達尺寸不能太大,我們選擇f = 16mm,s = 50mm。

至于夾角β,取決于感光芯片的尺寸和分辨率,即

圖2.3 IMLidar測距模塊

三、測距模組工程實現

1.模組校準

測距模組的主要誤差來源是系統分辨率和校準誤差。

校準的目的是把實際模組盡可能匹配理想模型。見圖2.3,激光頭的指向角度、鏡頭的指向角度、鏡頭畸變都是需要調整的關鍵部分。其中,激光頭和鏡頭可由機械裝置調節達到理想位置。對于鏡頭的畸變,我們分兩步處理:a、定位激光點的成像像素到亞像素級別。b、對于不同的實測距離,我們進行相應的距離補償,適配曲線 1/x (詳見公式(1))。

圖3.1 校準曲線

圖3.2 校準誤差與測量距離的函數

從圖3.2可知,測量距離越遠,誤差就越大。

以上講到的校準方法是基于一個基本前提:熱應力和機械振動都比較小。

實際實現過程中,熱應力和機械振動都不可忽視。我們設計的時候需要選擇剛性比較好、熱應力影響小的材料。

2.測距算法

我們知道,光斑的能量分布可近似為一個高斯模型。因此,為了減小誤差,我們選擇灰度質心法來估算光斑成像點的像素位置。

以下是使用了該算法的測距效果:STD

圖3.3 REVO測距效果

3.環境光干擾
我們使用了650nm的紅激光做實驗。選擇激光的時候需要考慮:

a、對人眼的危害情況。b、測距信噪比。c、對環境光的抗干擾能力。

我們對IMLidar做了實測。IMLidar的激光安全等級是class-I。激光的功率越大,測距的信噪比就越高(有上限)。直視太陽光,IMLidar失效;但在非直視太陽光的室外、普通室內的環境下,環境光對測距效果沒影響。

對于環境光的影響,我們通常采用兩種方式處理,一是時間濾波,二是窄帶濾波。

圖3.4 激光功率

上圖體現了激光脈寬與最大允許光強的關系。選擇參數是一個博弈的結果,需要多方面權衡利弊。

4.
硬件邏輯

激光雷達的工作流程是:

a、發射激光,同時感光芯片曝光。

b、讀取像素數據。

c、計算出像素的中心(質心)位置。

d、把c中的計算結果(像素位置)換算成距離信息。

硬件的邏輯詳見下圖:

圖3.5 LDS硬件邏輯

5.測距性能

REVO測距性能情況如下:10%反射率和90%反射率的條件下的測距效果。

圖3.6 REVO測距性能

針對IMLidar,我們測試發現它穩定工作后,誤差可保持在測量距離的1%以內。

四、激光雷達掃描工程實現

1.
雷達旋轉掃描

我們定義雷達測距的參考點為雷達的旋轉中心。

圖4.1 雷達旋轉

由圖4.1,我們可知:

也就是說,雷達旋轉起來后,測距的參考點與原來不轉的測距模組的參考點不同。因此,我們需要對測距數據做一個公式(6)的換算處理。
2.
角度與測距同步

激光雷達傳感器對外提供的數據是距離和角度信息,也就是一個極坐標信息。

角度獲取與測距需要同步,才能反映環境信息。

3.
壽命問題

以前的低成本激光雷達都采用滑環的方式給旋轉體供電和通信?;h的壽命比較短,只有大概 1000個小時,因此導致整個雷達的壽命受到影響。IMLidar采用無線供電方式,因此壽命會比較長。具 體數據難以實測。

4.
實測表現

下面是REVO的實測結果。IMLidar的性能實測更好。

圖4.2 雷達實測

五、總結

文章主要參考了ICRA上的一篇論文“A Low-Cost Laser Distance Sensor”。

IMLidar的核心設計思想估計也是如此。從原理模型設計到消費級產品,這個過程非常艱難,但相信也很有意思。

作者:李少海。聯系方式:QQ。

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