在機器人領（lǐng）域，如（rú）果要使設（shè）計（jì）出的移動機器人能夠完全自主地（dì）應對複雜、未（wèi）知的環（huán）境（jìng），使機器人具備精細的環境感知能力就（jiù）顯得（dé）至關重要。激光雷達傳感器從最初提出就受到廣（guǎng）大研究人員的關注，經曆了飛速的發展，目前，已經基本實現了模（mó）塊化、小型化，且（qiě）由於其應用範圍廣並適合（hé）戶外未知環（huán）境使用，在幫助機器人精細感知外部（bù）環境方（fāng）麵逐（zhú）步展現出巨（jù）大的優勢（shì），成為了移動（dòng）機器人領域的傳感器明星。不過，有個現實的問題，激光雷達傳感器通常（cháng）都不便宜，且三維激光雷達傳感（gǎn）器要比二維激光雷達傳感器貴出不少，如果手頭隻有二維激光雷達，如何（hé）去感知三維環境？

解答:

        毫無（wú）疑問，針對（duì）二維激光雷達，隻要想辦法將缺失的維度（dù）通過其他方法補上，就能變（biàn）相實現（xiàn）三維激光（guāng）雷達的效果。而（ér）事實上，這也正是大部分三（sān）維激光雷達的（de）實現原理。為此，了（le）解了（le）如（rú）何通過二維激光雷達去感知三維環境，對今（jīn）後直接使用三（sān）維激光雷達也大有幫助。不過，需要預先指出的是激光雷達傳感器隻是眾多感知（zhī）外（wài）部環境手段中的一種，為了拓寬大家的眼界，同（tóng）時也幫助大（dà）家加深理解，本文會先跟大家介紹一下當前主流的環（huán）境感知手段（主要是非接觸式方式）。

        1、已有環境感知方法總結：

        非接觸式感（gǎn）知環境基本上有兩大類方法：主動式與（yǔ）被動式。二者的主要區別集中在觀測傳感器（qì）是否（fǒu）主動向環（huán）境發出探測光。基於被（bèi）動（dòng）觀察環境的方法的典型例子如立體視覺技術。要實現立體視覺，通常需要兩個及以上的攝像頭（tóu）在不同的位置獲取（qǔ）環境圖像，在攝像頭之間相對位置已知的情況下分析不（bú）同攝像頭返回的圖像並進行像素匹配，以此獲得場景的深度信息。整個過（guò）程類似於人的雙眼觀察並解釋場（chǎng）景中的物體（tǐ）遠近。典型的立體視覺相機及（jí）經立體視覺算法處（chù）理的場景深度圖像圖。

        主動式觀（guān）測環境的方法要求觀測傳感器能向環境中發出已知屬性的光（guāng）掃描場景信息並接收來（lái）自場景中物體的反射光。這種（zhǒng）方法又可以被細分（fèn）為光學三角測量法（fǎ）、結構光法及飛（fēi）行時間法。有興趣的讀者可以自己去找各種方法對應的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（jiǎn）略地比較一下各個方法的特點並在此基礎上著（zhe）重介（jiè）紹一下激光雷（léi）達（dá）傳（chuán）感器。

      （1）光學（xué）三角測量（liàng）法

        使用（yòng）三角形法通常需要將經過校準的激光發（fā）射器和接收攝像頭按（àn）一定的幾何關（guān）係布置。該方法的工作原（yuán）理是激光發射器先（xiān）將（jiāng）已知的點狀或條狀（zhuàng）圖樣模版投影到場（chǎng）景中的物體（tǐ）上，接收攝像頭通過觀（guān）察投影模（mó）版（bǎn）並按一定的幾何（hé）關係解算，即可獲得場景中特（tè）定物體的遠近，如下圖所示。

        光學三角測量法最初（chū）提出開始就有不（bú）少針對（duì）此法的研（yán）究，大多集中在提高測試速度和測距可（kě）靠性方麵，例如有學者專門研究了大理石（shí）紋路表麵對光學（xué）三角測量（liàng）法可靠性的影（yǐng）響，還有學者試（shì）圖通過空間-時域（yù）分（fèn）析（xī）方法提高（gāo）測距可靠性，並（bìng）給出了光學三角測量法的誤差（chà）模型。然而，總體來看，這種方法仍存在擾動大，可靠性較低，測試範圍小的缺點（diǎn）。特別是當被測對象距離變遠、位置接近掃描範圍邊緣時傳感器返回的距離信息不確定性明顯增大。鑒於此，光學三角測（cè）量法比較適合在室內、已知（zhī）環境（jìng）下使用。

      （2）結構光法

        結構光法可以認為是光學三角測量法的推廣。與光學三角測量（liàng）法一次僅照射場景中幾個點或條紋相比，結構光（guāng）法一次性向場景（jǐng）中投射致密的圖樣模版，傳感器對應的接收相（xiàng）機觀察到場景反射的圖樣後進行密集關聯運算，最終一次性確定（dìng）出一大片場景深度信息。微軟公司推出的新一代Kinect體感設備（bèi），代表了該方法（fǎ）當前能達到的最先進水平（píng）。

        結構光法最先提出後，就出現了大量致力於提高測（cè）試（shì）速度及魯棒性的研究。譬如有（yǒu）學者通過增加相機數量來提高立體視覺分析效果；還有學者則研究獲取最優致密模版的方法；最近（jìn）的大的突破體現在使用動態（tài）規（guī）劃方（fāng）法解決致密圖樣模版到深度圖像的匹配問（wèn）題（tí），以及後續開發出結構光（guāng）視（shì）頻法實現了對場景的三（sān）維重建。

        與光學（xué）三角測（cè）量法（fǎ）類似，結構光法適用於室內已知環境的掃描（miáo）。掃描距離受（shòu）投射（shè）出的致密模版所限製，一般較小（即（jí）便是微軟的Kinect，要獲得較好的測（cè）試效（xiào）果，最好將測（cè）試距離限定在4m範圍內），且測距精度隨距離的增大逐漸減小。

      （3）飛行時間法

        這種方法一般可（kě）以通過（guò）聲學或光學原理來實現，考慮到聲學實現存在噪聲大，掃描點存在錐度角發散等缺點，本文主要考慮基於激光的實現方式，而這種傳感器一般稱（chēng）為（wéi）激光雷達（LADAR，取自LAser Detection And Ranging）。掃描（miáo）時（shí）激光雷達會定向發出一束激光脈衝（或經調幅、調頻的激光束），通過光速及接收到反射信號的時間，即可測（cè）出環境中物體的距（jù）離。如果激（jī）光雷達一次性獲（huò）得許多距離點，那一般把這些距離點稱為三維點雲。與結構光法相（xiàng）比，采用激光雷達測試精度（dù）要略低一些，但由於其測試周期（qī）短，測距範圍大，魯棒性（xìng）較好，故而這種（zhǒng）方法適用於戶外，未知環境（jìng）。目前，輪式機器人的研究中（zhōng）已經（jīng）大量使用激光雷達輔助機器人的避障導航，考慮到使用成本，一（yī）般二維激光雷達使用較多，如下圖。由於隻能掃描一個平麵，如果（guǒ）想用二維激光雷達獲取（qǔ）環境三維點雲，則需要通（tōng）過移動機器人或加裝（zhuāng）機械結構（gòu）提供第三個維度的支持。

        激光雷達掃描時可以（yǐ）想象成將（jiāng）超聲波傳感器發出（chū）的聲波替（tì）換（huàn）為激光並高速回轉掃描，如（rú）此就能大概構建出附近的物體輪廓，這個過程非常像潛艇上使用聲納探測周圍物體。當然，由（yóu）於激光雷達使用激光而不是聲波，它的探測過程不僅極短，而且能彌補聲波廣（guǎng）角發散的（de）缺點（激光不易發散，錐度角很小）。激光雷達工作（zuò）時會先在當前位置發出激光（guāng）並接收（shōu）反射光束，解析得到距離信息，而後激光發射器會轉過一個角度分辨率對應的角度再（zài）次重複這個過程。限於物理及機械方（fāng）麵的限製，激光雷達通常會（huì）有一部分“盲區”。使用激光雷達返回的數據通常可以描繪出一幅極坐標（biāo）圖，極點位於雷達掃描中心，0-360°整周圓由掃（sǎo）描區（qū）域及盲區組成。在掃描區域中激光雷達在每個角度分辨率對應位置解析出的距離值（zhí）會被依（yī）次連接起來，這樣，通過極坐標（biāo）表（biǎo）示就能非常直觀地看到周圍物體的輪廓，激光（guāng）雷達掃描範圍示意圖。

        激光雷達通常有四個性能衡量指標：測距分辨率、掃描頻率（有時也用掃（sǎo）描周（zhōu）期（qī））、角度分辨率及（jí）可視範圍。測距分辨率（lǜ）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（shí）值相差在5-20mm；掃（sǎo）描（miáo）頻率（lǜ）衡量（liàng）激光雷達完（wán）成（chéng）一次完整掃描的快慢，通常在10Hz及以上；角度分辨率直（zhí）接決定激光（guāng）雷達一次完整掃描能返回多少個樣本點，對大多數激光雷達這個指標在500個（gè）點以（yǐ）上；可視（shì）範圍指激光雷達完整掃描的廣角，可視範圍之外即為盲區。激光雷達（dá）一般由固定的廠（chǎng）商生產，目前機（jī）器人領域使用最廣泛的激光雷達由德（dé）國的SICK公司和日本的Hokuyo生產。這些公司生產出的激光雷達（dá）在測距範圍、性能、功耗及成（chéng）本上各異，基本能涵蓋一般的使用需求。