环境感知MEMS激光雷达固态与全景成像关键问题研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61775048
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    65.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0510.空间、大气、海洋与环境光学
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

With the development of intelligent mobile robot and autonomous vehicle technology, it is urgent to solve the problem of the solid state of the existing environmental perception lidar, which is lidar can be truly integrated into the vehicle through removing the heavy mechanical rotating parts. Mechanical rotating lidar plays an important role in the autonomous driving concept car, but it only could be solid by the sacrifice of the detection distance. Optical phased array laser radar is an ideal solid state technology route, but enslaved to the diffraction effect, the detection distance can only be more than ten meters. This project proposes a solid and panoramic imaging technology route, which has advantages of both mechanical and optical phased arrays: MEMS micro mirror is placed inside the omnidirectional optical system to solve the problem of solid state, which is also known as mixed solid; MEMS micro mirror spiral omnidirectional scanning, which has rotating 360 degrees horizontal field of view, and the number of turns to achieve more than 20 degrees vertical field of view. Problems to be solved: dynamic analysis and tracking control method of electrostatically actuated MEMS micro mirror driven by external parameters; helix high frame rate and high filling ratio of omnidirectional scanning technology of MEMS micro mirror; high sensitivity detection technique for speckle suppression; digital processing method of pulse echo centroid timing and time interpolation measurement; optimizing the parameters of each subsystem of the MEMS lidar. Finally, the key technical issues to be solved will be demonstrated.
随着智能移动机器人自主驾驶车技术的发展,迫切需要解决现有环境感知激光雷达的固态化难题,即去除笨重的机械旋转部件,将其真正集成到整车当中。机械转式激光雷达在自主驾驶概念车中发挥了重要作用,但要想固态化,只能牺牲探测距离。光学相控阵激光雷达曾是一种理想的固态化技术路线,但受制于衍射效应,探测距离目前也只能做到十几米。本项目提出的固态化与全景成像技术路线,兼有机械转式和光学相控阵的优点:MEMS微镜置于全景光学系统内部,解决固态化难题,亦称为混合固态;MEMS微镜螺旋线全景扫描,旋转实现360度水平视场,旋转圈数实现20度以上垂直视场。拟解决:外参数激励静电驱动MEMS微镜动力学分析与追踪控制方法;MEMS微镜螺旋线高帧频高填充比全景扫描技术;抑制散斑效应的高灵敏度探测技术;脉冲回波形心定时与时间内插测时数字处理方法;优化环境感知MEMS激光雷达各子系统参数。最终演示解决的关键科技问题。

结项摘要

本项目以人工智能系统的环境感知为需求背景,开展了激光雷达固态化和全景成像等科学问题研究,解决了外参数激励静电驱动MEMS微镜动力学分析与追踪控制、MEMS高帧频高填充比大角度扫描、抑制散斑效应的高灵敏度激光探测、脉冲回波形心定时与测时的激光测距信号处理等若干关键科学与技术问题,研制出大视场MEMS环境感知激光雷达样机。.1.主要研究内容.(1)外参数激励静电驱动MEMS微镜动力学分析与追踪控制.建立静电驱动MEMS扭转动力学模型,在外参数指令信号激励下,MEMS扫描镜扭转状态经历阻尼运动、周期、倍周期和混沌等动力学过程,其中周期运动存在着一个较大的参数控制范围。根据 Lyapunov稳定性理论,设计了一种连续混沌系统追踪控制器,受控的MEMS扫描镜扭转状态收敛任意期望的指令信号。.(2)MEMS高帧频高填充比大角度扫描.提出上下双层结构全景扫描光学系设计方法, MEMS螺旋轨迹指令控制实现了水平全景扫描,上下双层结构实现了大角度垂直扫描;提出MEMS微镜块扫描组合设计方法,实现了大角度高质量线性准静态扫描。.(3)抑制散斑效应的高灵敏度超宽带激光探测.建立大尺度留数散斑理论模型,逼近真实场景地仿真出激光束传输和反射特性;小尺度接收光学系统组合设计,抑制近场散斑效应,提高探测灵敏度;阵列式探测器芯片靶面设计方法,构建较大面积探测器芯片,大视场探测,小面积芯片单元超宽带,纳秒量级脉冲波形保真,高精度定时与测时信号处理。.(4)脉冲回波形心定时与测时的激光测距信号处理.提出了一种自适应波形心定时算法,结合机器学习选择斜率和寻峰,计算出波形的质心,在信噪比10的条件下,定时精度高达83ps;采用光触发和时间数字转化测时电路,测时精度高达130ps,测距精度约为2cm。.2.重要成果.该项目已完成计划任务书中所规定的全部研究内容,发表期刊论文28篇(国外期刊论文26篇,国内期刊论文2篇,其中包括国际顶刊论文2篇)、授权国家发明专利4项、出版译著2本。毕业答辩博士生1名、硕士生4名。部分研究成果已实现转化。研制的大视场MEMS激光雷达样机,探测距离150m、测距精度5cm、视场50度*25度、角分辨率0.1度*0.5度、帧频15Hz。

项目成果

期刊论文数量(28)
专著数量(2)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(4)
TanhExp: a smooth activation function with high convergence speed for lightweight neural networks
TanhExp:轻量级神经网络的高收敛速度的平滑激活函数
  • DOI:
    10.48550/arxiv.2003.09855
  • 发表时间:
    2020-01-01
  • 期刊:
    ArXiv preprint
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Liu, X.;Di, X
  • 通讯作者:
    Di, X
A study of correction method to the pincushion distortion based on dual galvanometer LiDAR scanning system
基于双振镜激光雷达扫描系统的枕形畸变校正方法研究
  • DOI:
    10.1016/j.ijleo.2018.12.054
  • 发表时间:
    2019-03
  • 期刊:
    Optik - International Journal for Light and Electron Optics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yunxi Li;Tianxiang Cui;Qingyan Li;Bin Zhang;Yuru Bai;Chunhui Wang
  • 通讯作者:
    Chunhui Wang
Optical design of a new folding scanning system in MEMS-based lidar
基于 MEMS 的激光雷达新型折叠扫描系统的光学设计
  • DOI:
    10.1016/j.optlastec.2019.106013
  • 发表时间:
    2020-05-01
  • 期刊:
    OPTICS AND LASER TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Lee, Xiaobao;Wang, Chunhui;Li, Shengqing
  • 通讯作者:
    Li, Shengqing
EMD and VMD-GWO parallel optimization algorithm to overcome Lidar ranging limitations
EMD 和 VMD-GWO 并行优化算法克服激光雷达测距限制
  • DOI:
    10.1364/oe.415287
  • 发表时间:
    2021-01-18
  • 期刊:
    OPTICS EXPRESS
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Qi, Baoling;Yang, Guohui;Wang, Chunhui
  • 通讯作者:
    Wang, Chunhui
Pulsed LiDAR’s Distance-intensity Image Strategy Based on The Double-scale Intensity-weighted Centroid Algorithm
基于双尺度强度加权质心算法的脉冲激光雷达距离强度图像策略
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Remote Sensing
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Shiyu Yan;Guohui Yang;Qingyan Li;Bin Zhang;Yu Wang;Yu Zhang;Chunhui Wang
  • 通讯作者:
    Chunhui Wang

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其他文献

多普勒振镜正弦调制多光束激光外差二次谐波测量微冲量
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王春晖;王春晖;孙剑锋;孙剑锋
  • 通讯作者:
    孙剑锋
基于软件多版本演化提取克隆谱系
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    计算机应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    涂颖;张丽萍;王春晖;侯敏;刘东升
  • 通讯作者:
    刘东升
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    热加工工艺
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    武东杰;王志军;赵震;王春晖
  • 通讯作者:
    王春晖
胃癌患者手术前后CD4+CD25+调节性T细胞的变化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    中国普外基础与临床杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王春晖
  • 通讯作者:
    王春晖
六角棱镜分束增加三维成像激光雷达系统探测器有效孔径和接收视场的研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Optics Express
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    李小宝;王肖伊;崔天祥;王春晖
  • 通讯作者:
    王春晖

其他文献

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AI技术路线图

王春晖的其他基金

大视场高维度环境感知激光外差干涉仪
  • 批准号:
    62027823
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
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  • 项目类别:
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提高MEMS扫描红外激光外差干涉仪测量精度的关键问题研究
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    2015
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  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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