在機器人領域，如果要使設計出的移動機器人能夠完全自主地應對複雜、未知的環境，使機器人具備精細的環境感知能力就顯得至（zhì）關重要。激光雷達傳感器從最（zuì）初提出就受到廣大研究人員（yuán）的關注，經曆（lì）了飛（fēi）速的發展，目前，已（yǐ）經（jīng）基本實現了模塊化、小型（xíng）化，且由於其應用範圍廣並適合（hé）戶外未知環境使用，在幫助機器人精細感知外部環境方麵逐步展現出巨大的優勢，成為（wéi）了移動機器人領（lǐng）域的傳感器明星（xīng）。不過，有個現實的問題，激光雷達傳（chuán）感器通常都不便宜（yí），且三維激光雷達傳感器要比二維激光雷達傳感器貴出不（bú）少，如果手頭隻有二維激光雷達，如何去感知三維環境？

解答:

        毫無疑問，針對二維（wéi）激光雷達，隻要想辦法將缺失的維度通過（guò）其他方法補上，就能變相實（shí）現三維激光雷達的效果。而事實上，這也正是大部分三維激光（guāng）雷達（dá）的實現原理（lǐ）。為此（cǐ），了解了如何通過二維激光雷達（dá）去感知三維環境，對今後直接使用三維激光雷達也（yě）大有幫助。不過（guò），需要預先指出的是激光雷達傳感器隻（zhī）是眾多感知（zhī）外部環境手段中的一種，為（wéi）了拓寬大家的眼界，同時也幫助大家加深理解，本文（wén）會先跟大（dà）家介紹一（yī）下當前主流的環境感知手段（主要是非接觸（chù）式方式）。

        1、已有環境感知方法總結：

        非接觸（chù）式（shì）感（gǎn）知環境基本上有兩大類（lèi）方法：主動式與被（bèi）動式。二者的主（zhǔ）要區別集中在觀測傳感器是否主動向環境發出探測光。基於被動觀察環境的方法的典型（xíng）例子如立體視覺技術。要實現立體（tǐ）視覺，通常（cháng）需要（yào）兩個及（jí）以上的攝像頭在不同的位置獲取環境圖像，在攝像頭之間相對位置已知的情況下分析不同攝像（xiàng）頭返回的圖像並進行像素匹配，以此獲得場景的深（shēn）度信息。整（zhěng）個過程類似於（yú）人的雙眼觀察並解釋場景中的物體遠近。典型的立體（tǐ）視覺相機及經立體視覺算法處理的場景深度圖像圖。

        主動式觀測環境（jìng）的（de）方法要（yào）求觀測傳感器能（néng）向環境中發出（chū）已知屬性的光掃描場景信息並接收來自場景中物體（tǐ）的反（fǎn）射光。這種方（fāng）法又可以被細分為光學三角測量法、結構光法及飛行時間法。有興趣的讀者可以自己去找各種方法對應的（de）文獻做個詳細的了解，此處限於篇幅，不對每種方法詳細展開討論，而是簡略地比較一下各（gè）個方法的特點（diǎn）並在此基（jī）礎上著重介紹一下激光（guāng）雷（léi）達傳感器。

      （1）光學三角測（cè）量法

        使用（yòng）三角形法通常需（xū）要將經過校準的激（jī）光發射（shè）器（qì）和接收攝（shè）像頭按一（yī）定的幾（jǐ）何關係布置。該方法的工作原理是激光發射器先將已（yǐ）知的點狀或（huò）條狀圖樣模版（bǎn）投影到場景中的物體上，接收攝像頭通過觀（guān）察投影模版（bǎn）並按一定的幾何關係解算，即可獲得場景中特定物體的遠近，如下圖所示。

        光學三角測量法最初提出開始就（jiù）有不少針對此法的研究，大多集中在提高測試速度和測距可靠性方麵，例如有學者專門研（yán）究了大（dà）理石紋路表麵（miàn）對光學三角測（cè）量（liàng）法可靠性的影響，還有學（xué）者（zhě）試圖通過空間-時域分析方法提高（gāo）測距可靠性，並給出了光學三角測量法的誤差模型。然而，總體來看，這種方法仍存（cún）在擾動大，可（kě）靠性較低（dī），測試範圍小的缺（quē）點。特別是當被測對象距離變遠（yuǎn）、位置接近（jìn）掃描範圍邊緣時傳感器返回的距離信息不確定性（xìng）明顯增（zēng）大。鑒於（yú）此，光學三角測量法比較適（shì）合在室內、已知環（huán）境下使用。

      （2）結構光法

        結（jié）構光法可以認為是光學三角（jiǎo）測量法的推廣。與光學三（sān）角測量法一次僅照射場景中幾個點或條紋相比，結構光法一次性向場景中投射致密的圖樣模版，傳感器對應的接收相機觀察到場景反射的圖樣後進行密集關聯運算，最（zuì）終一次性確定出一（yī）大片場景深度信息。微軟（ruǎn）公司推出的新（xīn）一代Kinect體感設備，代表了該方法當前能達到的最先進水平。

        結構光法最先（xiān）提出後，就出現了大量致力於（yú）提高測試速度及魯棒性的研究。譬如有學者通過增加相（xiàng）機數量來提高（gāo）立體視覺分析效果（guǒ）；還有學者則研究獲取最優致密模版的方法；最（zuì）近的大的突破體現在使用動態規（guī）劃方法（fǎ）解決致密圖樣模版到深度圖像的匹配問題（tí），以及後續開發出結構光視頻（pín）法實現了對場景的三維（wéi）重建。

        與光學三角測量法類似，結構光法適（shì）用於室內（nèi）已知環境的掃描。掃描距離受投射出的致密模版（bǎn）所限製，一般較小（即便是微軟的Kinect，要（yào）獲得較好（hǎo）的測試效果，最好將（jiāng）測試距離限定在（zài）4m範圍內），且測（cè）距精度隨距離的增大逐漸減小。

      （3）飛（fēi）行時間法

        這種方（fāng）法一般可以通過聲學或光學原理來實（shí）現，考慮（lǜ）到聲學實現存在噪聲大，掃描點存在錐（zhuī）度（dù）角（jiǎo）發（fā）散等缺（quē）點，本文主要考慮基於激光的實現方式，而（ér）這種傳感器一般稱為激光雷達（LADAR，取自LAser Detection And Ranging）。掃描時激（jī）光雷達會定向發出一束激光脈衝（或（huò）經調幅、調頻的（de）激光束），通過光速及接收到反射信號（hào）的時間（jiān），即可測出環（huán）境中物（wù）體的（de）距離。如果激光雷達一次性獲得許多（duō）距離點，那一般把（bǎ）這些距離點稱為三維點雲。與結構光法相比，采（cǎi）用激光（guāng）雷（léi）達測試精度（dù）要略低一些，但由於其測試周期短，測距範圍大，魯棒性較好，故而這（zhè）種方法（fǎ）適用於戶外，未知環境。目前，輪式機器（qì）人的研究中已經大量使用激（jī）光雷（léi）達輔助機器人的避障導（dǎo）航，考慮到使（shǐ）用成本，一般二維激光雷達使用較多，如下圖。由於隻能（néng）掃描一個平麵，如果想用二維激光雷達（dá）獲取環境三維點雲，則需要通過移動（dòng）機器人（rén）或加裝機械結構提供第（dì）三個維度的支持。

        激光雷達掃描時可以想象成將超聲波傳感器發出的聲波替換為激光並高速回轉掃描，如此就能大概構建出附近的物體輪（lún）廓，這個（gè）過程非常像潛艇上使用聲納（nà）探測周圍（wéi）物體。當然，由於激光雷達使用激光而不是聲波，它的探測過程不僅極（jí）短，而且能彌補聲波廣角發散的缺點（激光不易發散，錐度角很小）。激光雷達工作時會先在當前位（wèi）置發出激光並接收反（fǎn）射光束，解析得到（dào）距離信息，而後激光發射器會（huì）轉過一個（gè）角度（dù）分辨率對應的角度再次重複這個過程。限於物理及機械方麵的限製，激光雷（léi）達通常會有一部分“盲區”。使用激光雷達返回的數據通常可以描繪出（chū）一幅極坐標圖（tú），極（jí）點（diǎn）位於雷達掃描（miáo）中心（xīn），0-360°整周圓由掃描（miáo）區域及（jí）盲區組成。在掃描（miáo）區域中激（jī）光雷達在每個角度分辨率對應位置解析出的（de）距離值（zhí）會被依次連接起來，這樣，通過極坐標表（biǎo）示就能非常直觀地看到周圍物體的輪廓，激（jī）光雷達掃描範圍示意圖。

        激光雷達通常有四個性能衡量指標：測距分（fèn）辨率（lǜ）、掃描頻率（有（yǒu）時也用掃描周（zhōu）期）、角度（dù）分辨（biàn）率及可視範圍。測距分辨率衡量在一個給定的距離下測距的精確程度，通常與距離真實值相差在5-20mm；掃描頻率衡量激光（guāng）雷達完成一次完整掃描的快慢，通常在10Hz及以上；角度分辨率直接決（jué）定激光雷達一次完整掃描能返回多少個樣本（běn）點，對大多數激光雷達這個指標在500個點以上；可視範圍指激光雷達完整掃描的廣（guǎng）角，可視範圍之外即為盲區。激光雷達一般由固定的廠商生產，目前機器人領域使用最廣泛的激光雷達由德（dé）國（guó）的SICK公司和日（rì）本的Hokuyo生產。這些公司生產出的激光雷達在測距範圍、性能、功耗及成（chéng）本上各異，基本能涵蓋一般的（de）使用（yòng）需求。