快速高分辨率激光雷達三維成像方法研究.pdf

1、目前，獲取目標(biāo)深度信息最常用的方法之一，是激光雷達測距技術(shù)。為了獲取目標(biāo)的3-D圖像，激光雷達系統(tǒng)需要通過光柵掃描的方式，對目標(biāo)場景中的每個空間像素點進行逐點探測，并估計其深度信息;然后，根據(jù)所有像素點的深度信息，重構(gòu)出目標(biāo)的3-D圖像?？梢钥闯?，深度估計是獲取目標(biāo)3-D圖像的關(guān)鍵，特別是在低光子計數(shù)率的探測條件下。本文主要研究在低光子計數(shù)率的條件下，如何快速、準(zhǔn)確估計目標(biāo)的深度信息，獲取目標(biāo)的高精度3-D圖像。
　　為了準(zhǔn)確估計

2、目標(biāo)的深度信息，本文首先深入研究了光電探測器的光子計數(shù)過程，并考慮了激光光斑內(nèi)目標(biāo)深度函數(shù)的影響后，建立合理的目標(biāo)回波數(shù)學(xué)模型，并將光電探測器接收到的目標(biāo)回波信號描述為發(fā)射激光脈沖信號和目標(biāo)的響應(yīng)函數(shù)的卷積積分。然后，在此基礎(chǔ)之上，為了解決傳統(tǒng)激光雷達無法處理激光光斑內(nèi)存在不同距離分布的多個目標(biāo)回波的問題，本文著重研究了兩種時下較為主流的基于馬爾科夫鏈的全波形分析算法——可逆跳馬爾科夫蒙特卡洛算法和模擬回火馬爾科夫蒙特卡羅算法，用于提取

3、激光光斑內(nèi)完整的目標(biāo)回波信息。其中，后者是對前者在算法運行時間性能方面的改進。
　　最后，本文針對傳統(tǒng)的基于最大似然估計算法的成像模型的固定采樣積分時間、均勻等掃描的逐點規(guī)則掃描成像方式，在目標(biāo)特性未知的情況下，無法直接準(zhǔn)確估計每個像素點所需要的累積采樣積分時間或是激光光斑掃描步長問題，提出一種基于光子計數(shù)的快速自適應(yīng)深度成像方法，并通過概率理論模型分析和實驗結(jié)果兩方面證明，即使是在高背景噪聲水平條件下，該自適應(yīng)成像方法仍能夠更快