三维扫描在无人驾驶技术中的应用

前言
无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。
三维激光扫描凭借着其测距精度高、抗干扰能力强、全角度扫描等优点，越来越广泛的应用在无人驾驶车辆中，成为无人驾驶车辆地形测绘、环境感知、三维目标识别、防碰撞检测的一个利器。

技术原理
无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。它是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。
沪敖项目案例
根据无人驾驶技术原理，需要车载传感系统感知“道路环境”，而三维激光扫描技术作为快速准确“复制”自然环境的“利器”，自然而然地被应用到无人驾驶研究领域。
三维激光扫描是一种先进的全自动高精度立体扫描技术，该技术又被称作“实景复制技术”，它是利用光学测距的原理，通过记录被测物体表面大量的密集的点的三维坐标、反射率和纹理等信息，可快速复建出被测目标的三维模型及线、面、体等各种制图数据。三维激光扫描系统可以密集地大量获取目标对象的数据点，相对于传统的单点测量，三维激光扫描仪获取的数据由大量离散的点组成，三维激光扫描仪采集的数据称之为 “点云”，即大量、高密度的被扫描主体的各种反射信息，其属性信息主要由扫描点的点位坐标，反射强度和灰度信息三部分组成。
如下图为部分“点云”数据具体数值。

无人驾驶设备在道路环境中行驶时，可依靠GPS信息实现实时定位，这要求通过三维扫描技术获取的环境点云数据坐标与大地坐标一致。
在三维扫描现场数据采集时，往往通过现场特征点或标靶纸中心作为控制点，在三维软件中借助三个或三个以上的控制点坐标实现点云数据坐标的转换。
无人驾驶设备通过自身装配的GPS系统获取的控制点坐标：

流程介绍
扫描现场标记控制点：

控制点在点云数据中的体现：

实现坐标转换的三维点云数据：
真彩色视图

高度色阶视图

反射强度色阶视

引用中国科学院光电技术研究所刘博研究员的一句话作为结尾，“未来这种（激光）雷达在空间应用上，比如空间距离感知和三维形态测量，或者是无人驾驶上，都可以大有作为。”

展望
时代发展迅速，当我们还在津津乐道地谈论如何培育和发展汽车文化的时候，一些有远见的公司已经开始酝酿新一代的交通工具了，让人有些应接不暇。
未来是什么样子的?
我们的生活毫无疑问将改变，而且不会按照我们的想象来变化，但可以确定的是，科技将更加倾向于联合化和简单化，就比如过去我们要为车子配备GPS，CD机，录像机~~~~而现在，一部手机就能解决；以往我们要经过重重考验才能获得驾驶资格，甚至有些人还会获得“马路杀手”这个称谓，而大热的无人驾驶技术，能让我们解放身体，更精准的将我们送达目的地。
激光三维扫描技术与无人驾驶的结合，为智能车辆实现自主导航功能的解决提供了一个思路。
本次案例中，沪敖使用大空间三维激光扫描设备获取了环境点云数据坐标，并通过同步控制点坐标实现点云数据与坐标的转换，这项应用是我们目前所知的较新的一个应用方向。
当然，大空间三维激光扫描除以上用途之外，在无人驾驶中亦有其他的应用方向，例如获取无人驾驶车辆前方路线的图像信息，根据障碍物对激光数据的不同特征，检测无人驾驶车辆前方静止的障碍物；利用激光还可直接测量障碍物距离数据的优势，获得障碍物的长宽高等三维信息。
从目前我们已知的信息来看，通过大空间三维激光扫描对障碍物信息获取具有很多优点：
(1 ) 含有直接的距离信息 ；
( 2 ) 以激光作为测距光源，测距时方向性和稳定性好；
( 3 ) 对环境的敏感度更低，工作温度范围大，适合全天候工作；
其实,从汽车诞生之日起，人们就期盼汽车自动化程度能更高一些，人们驾驶汽车的初衷是为了能快速到达目的地，并非想控制一堆钢铁，随着各项科学技术的发展，驾驶这种苦差事交给程序来解决指日可待。