自动驾驶中激光雷达检测障碍物理论与实践
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激光雷达是利用激光束来感知三维世界，通过测量激光返回所需的时间输出为点云。它集成在自动驾驶、无人机、机器人、卫星、火箭等许多领域。
本文从自动驾驶汽车的角度解释它是如何工作的，然后将探讨如何处理点云，使用三维边界盒检测障碍物，并实时分割可行驶区域。
激光雷达-一种三维激光传感器
激光雷达传感器利用光原理进行工作，激光雷达代表光探测和测距。它们可以探测到300米以内的障碍物，并准确估计它们的位置。在自动驾驶汽车中，这是用于位置估计的最精确的传感器。
激光雷达传感器由两部分组成：激光发射（顶部）和激光接收（底部）。发射系统的工作原理是利用多层激光束，层数越多，激光雷达就越精确。层数越多，传感器就越大。激光被发射到障碍物并反射，当这些激光击中障碍物时，它们会产生一组点云，传感器与飞行时间（TOF）进行工作，从本质上说，它测量的是每束激光反射回来所需的时间。如下图：
当激光雷达的质量和价格非常高时，激光雷达是可以创建丰富的三维环境，并且每秒最多可以发射200万个点。点云表示三维世界激光雷达传感器获得每个撞击点的精确（X，Y，Z）位置。
激光雷达传感器可以是固态的，也可以是旋转的，固态激光雷达将把检测的重点放在一个位置上，并提供一个覆盖范围（比如FOV为90° ）。在后一种情况下，它将围绕自身旋转，并提供360度旋转。在这种情况下，一般把它放在设备顶上，以提高能见度。
激光雷达很少用作独立传感器。它们通常与相机或雷达结合在一起，这一过程称为传感器融合。融合过程可分为早期融合和后期融合。早期融合是指点云与图像像素融合，后期融合是指单个检测物的融合。
激光雷达的优缺点？
缺点：
激光雷达不能直接估计速度。他们需要计算两个连续测量值之间的差值。
激光雷达在恶劣的天气条件下工作不好。在有雾或者下雨的情况下，激光会击中它，使场景变得混乱。
激光雷达的价格虽然在下降，但仍然很高。
优点：
激光雷达可以精确地估计障碍物的位置。到目前为止，还没有更准确的方法。
激光雷达处理点云。如果我们看到车辆前方的点云，即使障碍物检测系统没有检测到任何东西，我们也可以及时停车。这是一个很大的安全保证，车辆将不仅依赖于图像的神经网络和概率问题。
基于激光雷达如何进行障碍物检测？
激光雷达进行障碍物的步骤通常分为4个步骤：
点云处理
点云分割
障碍聚类
边界框拟合
点云处理-体素网格
为了处理点云，我们可以使用最流行的库PCL（point cloud library）。它在Python中可用，但是在C++中使用它更为合理，因为语言更适合机器人学。它也符合ROS（机器人操作系统）。PCL库可以完成探测障碍物所需的大部分计算，从加载点到执行算法。这个库相当于OpenCV的计算机视觉。因为激光雷达的输出很容易达到每秒100000个点，所以我们需要使用一种称为体素网格的方法来对点云进行下采样。
什么是体素网格？
体素网格是一个三维立方体，通过每个立方体只留下一个点来过滤点云。立方体越大，点云的最终分辨率越低。最终，我们可以将点云的采样从几万点减少到几千点。
体素网格
滤波完成后我们可以进行的第二个操作是ROI（感兴趣区域）的提取，我们只需删除不属于特定区域的每一些点云数据，例如左右距离10米以上的点云，前后超过100米的点云都通过滤波器滤除。现在我们有了降采样并滤波后的点云了，此时可以继续进行点云的分割、聚类和边界框实现。
三维点云的分割-RANSAC
点云分割任务是将场景与其中的障碍物分离开来，其实就是地面的分割。一种非常流行的分割方法称为RANSAC（RANdom Sample consenses）。该算法的目标是识别一组点中的异常值。点云的输出通常表示一些形状。有些形状表示障碍物，有些只是表示地面上的反射。RANSAC的目标是识别这些点，并通过拟合平面或直线将它们与其他点分开。
原始点云
为了拟合直线，我们可以考虑线性回归。但是有这么多的异常值，线性回归会试图平均结果，而得出错误的拟合结果，与线性回归相反，这里的ransac算法将识别这些异常值，且不会拟合它们。
如上图所示我们可以将这条线视为场景的目标路径（即道路），而孤立点则是障碍物。它是如何工作的？
过程如下：
随机选取2个点
将线性模型拟合到这些点计算每隔一点到拟合线的距离。如果距离在定义的阈值距离公差范围内，则将该点添加到内联线列表中。
因此需要算法一个参数：距离阈值。
最后选择内点最多的迭代作为模型；其余的都是离群值。这样，我们就可以把每一个内点视为道路的一部分，把每一个外点视为障碍的一部分。RANSAC应用在3D点云中。在这种情况下，3个点之间的构成的平面是算法的基础。然后计算点到平面的距离。
下面点云上RANSAC算法的结果。紫色区域代表车辆。
RANSAC是一个非常强大和简单的点云分割算法。它试图找到属于同一形状的点云和不属于同一形状的点云，然后将其分开。
点云聚类-欧氏聚类与KD tree
RANSAC的输出是障碍点云和地面带你。由此，可以为每个障碍定义独立的簇。它是如何工作的？
聚类是一系列机器学习算法，包括：k-means（最流行）、DBScan、HDBScan等。这里可以简单地使用欧几里德聚类，计算点之间的欧几里德距离。
过程如下：
选取两个点，一个目标点和一个当前点
如果目标和当前点之间的距离在距离公差范围内，请将当前点添加到簇中。
如果没有，选择另一个当前点并重复。
点云欧式聚类算法就是将一组点云按其距离进行分割。聚类算法以距离阈值、最小聚类数目和最大聚类数目作为输入。通过这种方式，可以过滤“幽灵障碍物”（一个单点云在空间中是没有理由存在的），并定义一个封闭的障碍物距离。如下图这里用不同颜色来代表聚类后的障碍物点云簇
计算KD树
在进行点云聚类问题时，由于一个激光雷达传感器可以输出几万个点云，这将意味有上万次的欧几里德距离计算。为了避免计算每个点的距离，这里使用KD树进行加速。
KD树是一种搜索算法，它将根据点在树中的XY位置对点进行排序，一般的想法-如果一个点不在定义的距离阈值内，那么x或y更大的点肯定不会在这个距离内。这样，我们就不必计算每一个点云。
以上面的场景为例，底部的橙色点是不小于距离阈值。我们可以删除这个橙色点右侧的每个点，因为我们确定它们不会在距离阈值内。然后我们可以取另一个点，计算距离并重复。所以KD树能够在计算欧式聚类算法中的计算量大大减少。再加上聚类算法，两者是能够有效获取独立障碍物的有利算法。
边界框
最终的目标是围绕每个点云簇创建一个三维边界框。因为我们没有对点云簇进行任何分类，所以我们必须将边界框与点云相匹配。主成分分析（PCA）是一种有助于拟合边界框的算法。
PCA应用在2D边界框实例
使用PCA，我们可以绘制一个与点云簇精确对应的边界框。通过结合以上三种算法，我们得到了一种基于激光雷达点云的障碍物检测算法！
github仓库：
https://github.com/4artit/SFND_Lidar_Obstacle_Detection.git
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