3-外文翻译-汽车防碰撞预警执行系统的设计.pdf

基于数字信号处理的脉冲激光测距技术汽车 防撞应用的方法 王志辉* 北京理工大学航天科学与工程学院 中国北京市中关村南街 5 号，100081 简介：简介： 针对汽车防碰撞应用设计并实施了 1.55m 数字激光雷达系统。 为了减少 有雾，多雨和多雪的天气对激光检测的影响，采用了数字信号处理方法。 多脉 冲相干平均算法用于将回声的信噪比提高 N 倍。 采用相关检测算法来估计飞行 时间。 多时间延迟相关方法用于改善飞行时间估计分辨率。 实验结果表明，本 文的数字信号处理方法可以减少恶劣天气条件的影响，并获得高范围精度。 关键词关键词：汽车防碰撞，距离测量，激光测距，激光雷达，飞行时间估计，数字 信号处理，弱信号检测，相关检测 1.1.介绍介绍 交通事故频繁发生， 随着汽车数量和速度的增加。 安全驾驶越来越受到关注， 汽车防撞系统的研究也变得越来越热。 汽车防碰撞系统采用毫米波雷达或激光雷 达检测前进车辆，障碍物，行人和测量物体的距离。当距离小于安全距离时，系 统自动警告驾驶员或制动器。因此，在恶劣的天气条件例如雨天，雪天，雾气中 的驾驶安全性增强，并且可以避免交通事故。与毫米波雷达相比，激光雷达的主 要优点是更成熟，可靠，更便宜。然而，激光雷达的缺点是其不能穿透雨和雾， 并且还存在关于使用高功率脉冲激光器的眼睛安全的问题， 因此激光雷达长时间 没有遇到汽车制造商的良好意见。最近，随着激光二极管，光电探测器以及信号 处理技术的制造技术的进步，汽车激光雷达的弱点被克服。一些公司如 IBEO， 欧姆龙汽车电子， 大发已经开发了先进的汽车激光雷达， 它们的性能与 mm 波雷 达一样好 1-3。 本文针对汽车防碰撞应用设计并实现了 1.55m 数字激光雷达系统。 通过 比较 1.55m 激光和 0.9m 激光，1.55m 激光对眼睛是安全的，其检测和穿 透雾的能力更强。 系统采用高速模数转换器（ADC）对脉冲回波信号进行采样， 然后采用数字信号处理方法进行信号预处理和飞行时间估计。 实验结果表明， 弱回波信号的检测能力增强，系统的测距精度提高。 因此，数字激光雷达系统 在恶劣天气条件下的性能得到提高。 2.2.汽车激光雷达系统概述。汽车激光雷达系统概述。 2.12.1 工作原理工作原理 汽车激光雷达系统的工作原理如图 1 所示。 当前方车辆 R 的距离小于 S1 （报 警范围）时，系统警告驾驶员减速; 当范围 R 小于 S2（制动范围）时，系统警 告驾驶员自动制动或制动。 图 1.汽车激光雷达系统的工作原理 基于激光脉冲的发送之间的经过时间计算前行车辆 R 的行驶距离 接收反射光 4。 已知激光脉冲以光速 c（m / s）行进并测量激光脉冲t 的飞 行时间，范围 R（m）由下式给出 R=c t/2(1) 激光雷达测距方程是设计系统和评估系统性能的基础。 假设目标大于光束并且 具有朗伯反射分布，则等式为 5 Pr= ? ? ? (2) 注解：Pr=以瓦为单位接收的功率Pt=以瓦特为单位传输的功率 t=传输光学效率r=接收光学效率 =反射率D=入口瞳孔直径以米为单位 a=大气透射系数（单程）= exp(-R), =大气衰减系数，单位为 km -1 R=范围以米为单位 从等式（2）可以看出，几个因素影响激光雷达系统的性能。 一般来说，什 么时候研究性能; 激光雷达测距方程通常以信噪比（功率）的形式表示： 信噪比=( ? ?t?) 2=( ? ?t?) 2(?th?t?t?t ? )2(3) 注解：NEP 是以瓦特为单位的噪声等效功率，它被解释为加性噪声的高斯分布的 标准偏差。 NEP 通过检测器和前置放大器中的噪声组合在一起 NEP= ?t? ? ? ?t?h?h浔? ? (4) 注解：NEPdetector=检测器的噪声等效功率 NEPpreamplifier=前置放大器的噪声等效功率 等式（3）将信噪比（SNR）与给定硬件参数，天气条件和目标特性的范围相关联。 SNR 是评估激光雷达系统的性能的重要参数。 检测的概率是另一个重要参数，基于使用匹配滤波器的白噪声中的脉冲检测，检 测的概率是 Pd= ? ? ? ? ? ? ?t? ? t (5) 注释：Pd=检测概率 erf（x）=单向误差函数 TNR=阈值 - 噪声比，表示如下： TNR=t ?浔? ?t?t(6) 注释：=脉冲宽度，FAR=平均误报率= Pfa.PRF, Pfa=单脉冲误报率，PRF=激光脉冲重复频率 2.22.2 0.90.9m m 和和 1.551.55m m 激光雷达之间的比较激光雷达之间的比较 通常，0.9m 激光雷达仅在良好的可见度条件下具有协作障碍才表现出良 好的性能; 为了检测非合作障碍并改善恶劣天气条件下的性能， 需要 I 类以外的 设备 6，并且引起眼睛安全的问题。 与 0.9m 激光器相比，1.55m 激光器对 眼睛安全，雾化能力更强; 因此允许的发射激光脉冲能量增加，并且提高了低可 见度的检测能力。 从等式（2）可以看出，大气效应限制了激光雷达系统的性能。 双向大气透射系 数 Ta7 Ta=? ?=exp(-2R) (7) 注解：大气衰减系数为 7 = ?th? ? ? ? ?t t -q (8) 注解：=激光波长（m） RV=可见距离（km） q=散射颗粒的尺寸分布 =1.6 高可见度（Rv 50 公里） =1.3 对于平均可见度（6km Rv50km） =0.585V 1/3低可见度（R v6 公里） 图 2 示出了对于 0.9 和 1.55m 激光器的双向大气透射因子对范围的图， 因 为可见距离 R v 为 0.5km，这表示中度有雾的天气条件。 从图 2 可以看出，1.55 m 激光的雾能力比 0.9m 激光强。 比较 0.9 和 1.55m 激光雷达之间的检测能力， 以检测低反射的行人在中度有雾 的天气条件（可见距离 Rv= 0.5km）中具有高概率（Pd= 0.999，Pfa= 10-13）。 如激光脉冲宽度= 100ns， 激光脉冲重复频率 PRF = 10KHz， 从公式（5） 和式（6） ， 所需的 SNR 为计算，SNR12dB。 如图 3 所示，水平线是实现高概率所需的信 噪比。 Si-APD 和 InGaAs-APD 分别用作 0.9 和 1.55m 激光雷达的检测器。 噪声等效功率的 APD（NEP 检测器）为 8 NEPdetector=NEPHZ?(9) 注释：NEPHZ 是以 Hz 为单位的 APD 的噪声等效功率，B 是以 Hz 为单位的噪 声带宽。 前置放大器（NEP 前置放大器）的噪声等效功率为 9 NEPpreampl= ?t? ?t (10) 注释：k=玻尔兹曼常数T=温度以开尔文计 N=前置放大器的噪声因子Res=APD 的响应性 RL=负载电阻= 1 /2BC,B=噪声带宽（Hz）C=APD 的电容 从公式 （3）（4）（8）（9）（10），可以得到 0.9 和 1.55m 激光雷达 系统的 SNR，具有以下参数： Pt=50 W；; = 0.15(0.9 m)或 0.25 (1.55 m) 基于行人为目标； D =0.04 m; Rv=0.5 km; k =1.3810 -23 J / K ; T=295 K (22C); N=2; C= 1 pF; B=35 MHz; NEP Hz =10 -14 W/?/( Si-APD) 或0.1510 -15 W/?/ (InGaAs-APD) Res=9.4 A/W (Si-APD)或 9 A/W (InGaAs-APD); 图 3 是出于对 0.9 和 1.55m 激光雷达系统的 SNR 范围的图， 其中可见距离 R v = 0.5km。以概率（Pd= 0.999，Pfa= 10 -13），所需的 SNR12dB; 从图中可以看 出，最大检测 0.9m 激光雷达系统的射程约为 150m，而对于 1.55m 激光雷达 系统则为 200m。 理论比较结果表明，在恶劣的天气条件下，1.55m 激光雷达 的检测能力更强。 所以，开发 1.55m 激光雷达可以提高低能见度的性能，如雾 条件，如果先进行采用信号处理方法，可以进一步提高性能。 2.32.3 1.55m 数字激光雷达系统施工数字激光雷达系统施工 如图 4 所示，1.55m 数字激光雷达系统由以下三个部分组成：变送器驱动 脉冲参考信号并发射脉冲激光; 接收器，其聚集反射光，经历光电对话和弱脉冲 信号放大; 信号处理系统， 其通过高采样脉冲回波信号并通过数字信号处理方法 进行信号预处理和飞行时间估计。信号处理系统基于现场可编程门阵列（FPGA） 和数字信号处理器（DSP）。 FPGA 用于完成时序控制功能，如激光脉冲参考 信号生成，高速 ADC 采样，数据缓冲和中断信号产生。 DSP 用于实现信号预处 理和飞行时间估计算法。 图 4. 1.55m 数字激光雷达系统框图 1.55m 数字激光雷达系统的工作原理如下： DSP 启动 FPGA 产生脉冲参考信号， 脉冲宽度为 100 ns，重复频率为 10 KHz，激光驱动电路放大脉冲参考信号控制 二极管激光器发射脉冲激光， 然后传输光学器件成形激光光束窄波束和向前传输。 接收光学器件会聚从反射物体反射回来的光， 光电检测器将其转换为电流脉冲信 号， 然后跨阻抗放大器转换弱电流脉冲信号转换成电压脉冲信号，可变增益放大 器进一步放大适合的电压脉冲信号 ADC 的输入电压范围。在产生激光脉冲参考 信号的同时，ADC 采样脉冲回波信号在 200 MHz 等效频率下在 FPGA 的控制下， FPGA 将数据存储在其内部随机存取存储器 （RAM） ， 当需要采集数据时， FPGA 中断 DSP; DSP 响应中断并读取数据，并实现多脉冲相干平均算法以增加脉冲 的 SNR 回波信号，然后采用相关检测方法估计飞行时间，进一步提高分辨率通过 多次延迟相关法来估计飞行时间。 3.3.脉冲回波信号采样脉冲回波信号采样 采用了具有 10 位分辨率和 100 MHz 采样频率的双通道 ADC。 脉冲回波信 号被采样交替地由通道 A 和 B 在反相时钟的控制下，并且等效采样频率加倍 200MHz。 工作原理如图 5 所示。 交替采样对时钟的时间序列是严格的，交替采样的反相时钟信号是由 FPGA 产生。 然后采样的数据存储在 FPGA 的内部 RAM 中。 抽样控制原则和数据通 过 FPGA 的缓冲如图 6 所示，并且该过程由 Verilog-HDL 语言编程实现。 如如 图 6 所示，FPGA 的输入时钟频率为 50 MHz; 两个 100 MHz 反相时钟由片上产 生锁相环 （PLL） 。双通道 ADC 的时钟和数据连接到 ADCLOCKA， ADCLOCKB， DBA，和 DBB。 采样的数据存储在 FPGA 的两个 RAM 中。 因为双通道 ADC 工作或者，采样数据应当由总线控制器重新组合。 当总线地址为偶数时，数据 为输出通道 A; 当总线地址为奇数时，输出通道 B 的数据。 图 5.双时钟并行采样示意图 图 6.并行高速 ADC 控制原理图 4.4.多脉冲相关平均多脉冲相关平均 从图 2 和图 3 可以看出，尽管 1.55m 激光雷达在有雾天气下的性能优于其 0.9m 激光雷达，随着距离的增大，大气衰减变得严重，脉冲回波信号弱有时甚 至淹没在噪音。 为了提高脉冲回波信号的 SNR，多脉冲相干平均算法。 多脉 冲相干平均算法的基本原理是：对多个脉冲回波进行采样高速 ADC，然后对应 于它们的相对位置累积采样值。 脉冲回波信号可表示如下： x(t)=As(t)+w(t)(11) 注释： s(t)= 归一化脉冲信号 A=脉冲回波信号的幅值 W(t)= 零均值高斯白噪声及其均 方根值. N 个脉冲回波被采样，如果每个回波中有 M 个采样点，采样间隔为t，则值为 脉冲回波 i（i = 0,1，.，N-1）中的采样点 j（j = 0,1，.，M-1） t ? ? ? tt ? ? ? ? ?t (12) 注释： ti是脉冲回波 i 的采样开始时间，并且需要不同脉冲回波的采样开始时间 同样， （12）可以简写为： t? t? ?（13） 当 N 时， 脉冲回波的 M 个采样值分别与最后脉冲回波的 M 个采样值相加并相加 脉冲回波已被采样和累积，点 j 的相干平均值为 ? ? ? ?t? t? t ? ? ?t? t? ? ? ? ?t? ?(14) 等式（14）可以进一步写为 ? ? ? ?t? t? tt? ? ? t? (15) 图 7。 多脉冲相干平均算法的实验结果 输入 SNR（功率）定义为 SNRi= t? t? (16) 然后输出 SNR（功率） SNR0=NSNRi（17） 从等式（17），可以看出脉冲回波信号的 SNR 在多脉冲处理后提高 N 倍相干平 均算法。 多脉冲相干平均算法的实验结果如图 7 所示; （a）是高速 ADC 采样的 脉冲回波信号图，噪声高; （b），（c）和（d）是处理结果当相干平均时间 N = 10,50,100 时，从图 7 可以看出，脉冲回波信号的 SNR 得到改善逐渐作为相干平 均次数增加。 然而，处理时间随着相干时间变长增加。 因此，选择相干平均时 间是 SNR 改进和处理时间之间的折衷。 5.5.飞行时间估计飞行时间估计 5.15.1 相关检测相关检测 从等式（1），可以看出目标范围是基于飞行时间估计来计算的。 和测距精 度主要取决于飞行时间估计精度。 有几种飞行时间估计方法：前沿检测，过零 检测，峰值检测，恒定分数检测和相关检测 10-11。 与其他检测方法相比，相关 检测是性能最好的，受影响较小噪声 12。 在本文中，相关检测方法用于估计飞 行时间。 脉冲回波信号的数学模型可以表示为 t?=Asn-n0+wn0? ? ? ? t ?(18) 注释： n0是时间延迟上的采样点，M 是采样长度，其他参数与公式（11）相同。 相关检测方法使用互相关函数 r（k）的峰值位置作为估计? ?0 ? ? 0=arg maxr(k) r(k)= ? ?t? t ? t?t ?(19) 计算范围 R=? ? ? ? ? ? ? ?0 (20) 注释：t 是飞行时间估计，是采样间隔。 从等式（20）可以看出，通过相关检测方法的测距分辨率取决于采样频率的 ADC，高采样频率提供更好的范围分辨率。 在本文中使用 200 MHz ADC，飞行 时间估计分辨率为 5ns，测距分辨率为 0.75m。 以提高测距分辨率此外，采用具 有更高采样频率的 ADC 是一种选择，但问题是电路变的复杂了，难以实施，成 本高。 因此本文提出了多次延迟相关方法以改进测距分辨率而不使用较高采样 频率 ADC。 5.25.2 多时延相关法多时延相关法 通过相关检测方法的飞行时间估计是计算互相关峰的位置。 什么时候飞行 时间是采样间隔的整数倍，可以采样互相关峰值; 否则，邻居的峰值被采样， 并且产生飞行时间估计误差。如果互相关峰延迟了峰值可以被采样的某些时间， 则延迟的特定时间可以修改由以下引起的飞行时间估计误差采样。 延迟互相关 函数是 r(k+d)= ? ?t? t ? t?t ? ?t? = ? ?t? t?t ? t ? t ?(21) 注释：d 是一定时间延迟，并且小于采样间隔。 从等式（21）可以看出，计算延迟互相关函数，只需要延迟参考信号为 a 一定时间 d，然后计算互相关。 Sdn=sn-d和 rd(k)=r(k+d), 那么方程 （21）可以表示如下： rd(k)= ? ?t? t ? t?t ?（22） 当 d=0, 延迟参考信号为 如图 8 所示。 图 8 多时延相关法原理图 延迟互相关函数是 ? ? ? ? ? ?t? t ? t? ?t ? ? ? ? ? ? ? ?t? t ? t? ?t ? ? ? tt? ? ? ? ?t? t ? t? ?t?t ? ?(23) 如果延迟互相关函数的最大值为, 则飞行时间估计t 为 t= ? ? 0+a ? ? (24) 从等式 （24） 中可以看出， 基于相关性将飞行时间估计分辨率提高 K 倍检测方法。 在本文中， 使用了 5 个延迟参考信号， 并且飞行时间估计分辨率为提高 5 倍。 当 ADC 的采样频率为 200 MHz 时，采样间隔= 5 ns，然后是飞行时间通过多时延 延相关法提高的估计分辨率为 1ns，测距分辨率提高到 0.15m。 6.6.当前实验结果当前实验结果 目前， 已经进行了室内短程测量实验来验证多脉冲相干平均值算法和飞行时 间估计算法，目标是白墙。 如图 9 所示，结果是显示在德州仪器 DSP 集成开发 环境 CCS。 在每个图中，上面是激光脉冲由 ADC 采样的回波信号; 中间是多脉 冲相干平均算法的结果; 较低的是结果的飞行时间估计和距离计算。在图 9 中， 从左到右， 真实范围是 0.5m， 1.0m， 1.5m 和 2.0m; 计算范围分别为 0.25m， 1.15m， 1.75m 和 1.9m; 最大范围误差为 0.25 m。 所采用的算法也减小了脉冲回波振幅 和形状变化对测距的影响准确性。 图 9.测距的当前实验结果 7.7.结论结论 本文设计并实现了 1.55m 数字激光雷达系统，在脉冲激光测距技术中采用 了数字信号处理方法，以提高弱信号的检测能力，提高测距精度。介绍了汽车激 光雷达的基本工作原理，比较了 0.9 和 1.55m 激光雷达的结果表明后者在恶劣 的天气条件下具有更好的性能。结构和工作原理为 1.55m 数字激光雷达系统。 200 MHz 等效采样频率通过双通道并行实现采样到采样激光脉冲回波信号。 采用 多脉冲相干平均算法来提高 SNR 脉冲回波信号 N 次。通过相关检测方法估计飞 行时间，距离分辨率为理论上通过多次延迟相关法进一步提高到 0.15m。室内实 验结果测距表明最大距离误差为 0.25 m， 采用的算法增强了弱脉冲的检测能力并 减小脉冲回波振幅和形状变化对测距精度的影响。 和室外在不同的天气条件下进 行中程测量实验将在不久的将来完成。 参考文献参考文献 1 www.ibeo- 2 3 4 Manabu, S., Tetsuo, S., Ikuhiro, M. and Hiroshi,E., “Design method for an automotive laser radar system and futureprospects for laser radar,” Proc. IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 120-125 (1992). 5 Broome, K.W., Carstens, A.M., Hudson, J.R. and Yates, K.L., “Demonstration of advanced solid state ladar,” Proc.SPIE 3065, 148-157 (1997). 6 A ndrea, P ., “ Outlook of 1.55 m laser radars for collision avoidance in automotive applications ,”Proc. SPIE 3707,604-615 (1999). 7 Isaac, I. K., Bruce, M. and Eric, K., “Comparison of laser beam propagation at