System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 多维激光雷达系统、配置方法、电子设备和存储介质技术方案_技高网

多维激光雷达系统、配置方法、电子设备和存储介质技术方案

技术编号:41206120 阅读:4 留言:0更新日期:2024-05-07 22:32
本发明专利技术揭示了一种多维激光雷达系统、配置方法、电子设备和存储介质,所述配置方法包括:获取第一维度的状态训练数据;利用所述状态训练数据对神经网络模型进行训练,得到损失值;基于所述损失值,更新所述超表面导光元件的配置或更新所述超表面导光元件的配置和所述神经网络模型两者,直至所述神经网络模型收敛,得到超表面导光元件的第一配置,用于配置所述激光雷达系统支持第一维度的状态数据的检测。本发明专利技术提供的多维激光雷达系统,能够支持更多维度的状态数据检测,实现更加准确、全面的感知和识别,系统轻量化并能实现端到端学习,算法复杂度低、实时性、性能和泛化能力强。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及激光雷达,尤其涉及一种多维激光雷达系统、配置方法、电子设备和存储介质


技术介绍

1、激光雷达作为一种远程传感技术,通过发射激光并接收返回的激光信号,能够实现对目标对象位置信息的获取。从而被广泛应用于无人驾驶、机器人、无人机、地形测绘等
在一些现有技术中,激光雷达获取到的位置信息可以是三维点云的形式。

2、但激光雷达具有环境适应性差、数据处理复杂度高和体积大的缺点。激光雷达受到光照条件、目标对象材质的影响较深,且需要处理的数据量较大、体积和成本较高,因此现有技术中仅将其用于检测位置等状态数据,而面对其他维度的状态数据,则无法进行精确、全面的感知和识别,导致激光雷达的应用较为局限,其所具有的分辨率高、抗干扰能力强的优势无法充分发挥。


技术实现思路

1、本专利技术的目的之一在于提供一种多维激光雷达系统的配置方法,以解决现有技术中激光雷达无法对其他维度的状态数据进行检测、感知精度和全面性差,应用场景受限的技术问题。

2、本专利技术的目的之一在于提供一种多维激光雷达系统。

3、为实现上述专利技术目的之一,本专利技术一实施方式提供一种多维激光雷达系统的配置方法,激光雷达系统包括激光发射器、激光接收器和超表面导光元件,所述超表面导光元件用于将来自所述激光发射器的激光导向目标对象,所述激光接收器用于接收目标对象反射的激光信号;所述配置方法包括:获取第一维度的状态训练数据,包括激光接收器接收的激光信号以及对应的第一维度的状态真实数据,或者包括目标对象的第一维度的状态理论数据以及对应的第一维度的状态真实数据,其中,所述状态真实数据表征目标对象在对应维度下的真实状态,所述状态理论数据表征目标对象在对应维度下的理论状态;利用所述状态训练数据对神经网络模型进行训练,得到损失值;基于所述损失值,更新所述超表面导光元件的配置或更新所述超表面导光元件的配置和所述神经网络模型两者,直至所述神经网络模型收敛,得到超表面导光元件的第一配置,用于配置所述激光雷达系统支持第一维度的状态数据的检测。

4、作为本专利技术一实施方式的进一步改进,所述配置方法还包括:根据激光接收器接收的激光信号确定目标对象在第一维度下的状态理论数据;所述利用所述状态训练数据对神经网络模型进行训练,得到损失值,包括:根据所述状态理论数据以及对应的状态真实数据,计算第一损失值。

5、作为本专利技术一实施方式的进一步改进,所述根据激光接收器接收的激光信号确定目标对象在第一维度下的状态理论数据,包括:根据激光发射器发射的激光信号、激光接收器对应接收的激光信号,基于多普勒效应确定所述状态理论数据。

6、作为本专利技术一实施方式的进一步改进,所述根据激光反射器发射的激光信号、激光接收器对应接收的激光信号,基于多普勒效应确定所述状态理论数据,包括:根据激光发射器发射的激光的波长、激光接收器对应接收的激光信号的波长,以及激光接收器对应接收的激光的方向与目标对象运动方向的夹角,确定所述状态理论数据。

7、作为本专利技术一实施方式的进一步改进,所述利用所述状态训练数据对神经网络模型进行训练,得到损失值,包括:根据激光接收器接收的激光信号的信噪比,计算第二损失值;根据所述第一损失值和所述第二损失值,确定最终损失值。

8、作为本专利技术一实施方式的进一步改进,所述根据所述状态理论数据以及对应的状态真实数据,计算第一损失值,包括:根据所述状态理论数据以及对应的状态真实数据的归一化平方误差,确定所述第一损失值;所述根据激光接收器接收的激光信号的信噪比,计算第二损失值,包括:根据激光接收器接收的激光信号的信噪比的对数尺度,确定所述第二损失值;所述根据所述第一损失值和所述第二损失值,确定最终损失值,包括:根据所述第一损失值和所述第二损失值之和,确定所述最终损失值。

9、作为本专利技术一实施方式的进一步改进,所述基于所述损失值,更新所述超表面导光元件的配置,包括:基于所述损失值,更新所述超表面导光元件透射参数配置,或者更新所述超表面导光元件的透射参数配置和所述神经网络模型的权重参数两者。

10、作为本专利技术一实施方式的进一步改进,所述更新所述超表面导光元件的透射参数配置,包括:更新所述超表面导光元件上亚波长圆柱形结构的半径。

11、作为本专利技术一实施方式的进一步改进,所述超表面导光元件用于对来自所述激光发射器的激光的反射角度和反射幅度进行调整。

12、作为本专利技术一实施方式的进一步改进,所述超表面导光元件用于将来自所述激光发射器的激光的波段调窄。

13、作为本专利技术一实施方式的进一步改进,所述配置方法包括:获取n组第一维度的状态训练数据,其中,n组状态训练数据对应n种配置的超表面导光元件,所述超表面导光元件的n种配置根据n种应用条件确定;利用n组状态训练数据对对应的n组神经网络模型进行训练,得到n组损失值;基于n组损失值,分别更新n个超表面导光元件的n种配置,或分别更新n个超表面导光元件的n种配置和对应的n组神经网络模型,直至n组神经网络模型收敛,得到n个超表面导光元件的n种第一配置。

14、作为本专利技术一实施方式的进一步改进,所述应用条件包括天气条件,更新为第一配置的超表面导光元件与对应天气条件下的功能部件关联。

15、作为本专利技术一实施方式的进一步改进,所述激光雷达系统用于检测目标对象第二维度的状态数据,所述第一维度与所述第二维度不同。

16、作为本专利技术一实施方式的进一步改进,所述第一维度的状态数据为目标对象的速度数据。

17、为实现上述专利技术目的之一,本专利技术一实施方式提供一种多维激光雷达系统,包括:激光发射器,用于发射激光;超表面导光元件,根据上述任一种技术方案所述的配置方法确定的第一配置而确定,用于将来自所述激光发射器的激光导向目标对象;激光接收器,用于接收目标对象反射的激光信号;计算单元,用于根据所述激光接收器接收的信号计算目标对象的状态数据。

18、为实现上述专利技术目的之一,本专利技术一实施方式提供一种电子设备,包括:至少一个处理器;存储器,所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时执行如上述任一种技术方案所述的配置方法的步骤。

19、为实现上述专利技术目的之一,本专利技术一实施方式提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时执行如上述任一种技术方案所述的配置方法的步骤。

20、与现有技术相比,本专利技术提供的多维激光雷达系统的配置方法,基于第一维度的状态训练数据进行训练,并更新激光雷达系统的配置,能够使更新配置后的激光雷达系统支持对该第一维度下状态数据的检测,突破传统激光雷达系统支持数据的维度、类型,扩展激光雷达系统为多维度检测,能够实现对目标物体的更加精确、全面的感知和识别;基于超表面导光元件构建激光雷达系统,能够大幅减小系统的尺寸和重量,提高便携性和可安装性;根据训练数据更新的配置是超表面导光元件的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种多维激光雷达系统的配置方法,其特征在于,激光雷达系统包括激光发射器、激光接收器和超表面导光元件,所述超表面导光元件用于将来自所述激光发射器的激光导向目标对象,所述激光接收器用于接收目标对象反射的激光信号;

2.根据权利要求1所述的配置方法,其特征在于,所述配置方法还包括:

3.根据权利要求2所述的配置方法,其特征在于,所述根据激光接收器接收的激光信号确定目标对象在第一维度下的状态理论数据,包括:

4.根据权利要求3所述的配置方法,其特征在于,所述根据激光发射器发射的激光信号、激光接收器对应接收的激光信号,基于多普勒效应确定所述状态理论数据,包括:

5.根据权利要求2所述的配置方法,其特征在于,所述利用所述状态训练数据对神经网络模型进行训练,得到损失值,包括:

6.根据权利要求5所述的配置方法,其特征在于,

7.根据权利要求1所述的配置方法,其特征在于,所述基于所述损失值,更新所述超表面导光元件的配置,包括:

8.根据权利要求7所述的配置方法,其特征在于,所述更新所述超表面导光元件的透射参数配置,包括:

9.根据权利要求1所述的配置方法,其特征在于,所述超表面导光元件用于对来自所述激光发射器的激光的反射角度和反射幅度进行调整。

10.根据权利要求1所述的配置方法,其特征在于,所述超表面导光元件用于将来自所述激光发射器的激光的波段调窄。

11.根据权利要求1至10中任一项所述的配置方法,其特征在于,所述配置方法包括:

12.根据权利要求11所述的配置方法,其特征在于,所述应用条件包括天气条件,更新为第一配置的超表面导光元件与对应天气条件下的功能部件关联。

13.根据权利要求1所述的配置方法,其特征在于,所述激光雷达系统用于检测目标对象第二维度的状态数据,所述第一维度与所述第二维度不同。

14.根据权利要求1所述的配置方法,其特征在于,所述第一维度的状态数据为目标对象的速度数据。

15.一种多维激光雷达系统,其特征在于,包括:

16.一种电子设备,包括:

17.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时执行如权利要求1至14任一项所述的配置方法的步骤。

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【技术特征摘要】

1.一种多维激光雷达系统的配置方法,其特征在于,激光雷达系统包括激光发射器、激光接收器和超表面导光元件,所述超表面导光元件用于将来自所述激光发射器的激光导向目标对象,所述激光接收器用于接收目标对象反射的激光信号;

2.根据权利要求1所述的配置方法,其特征在于,所述配置方法还包括:

3.根据权利要求2所述的配置方法,其特征在于,所述根据激光接收器接收的激光信号确定目标对象在第一维度下的状态理论数据,包括:

4.根据权利要求3所述的配置方法,其特征在于,所述根据激光发射器发射的激光信号、激光接收器对应接收的激光信号,基于多普勒效应确定所述状态理论数据,包括:

5.根据权利要求2所述的配置方法,其特征在于,所述利用所述状态训练数据对神经网络模型进行训练,得到损失值,包括:

6.根据权利要求5所述的配置方法,其特征在于,

7.根据权利要求1所述的配置方法,其特征在于,所述基于所述损失值,更新所述超表面导光元件的配置,包括:

8.根据权利要求7所述的配置方法,其特征在于,所述更新所述超表面导光元件的透射参数配置,包括:

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【专利技术属性】
技术研发人员:段凌风宋凯邱兵
申请(专利权)人:苏州山河光电科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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