具体实施方式

下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本申请的技术方案。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

由图1、图2所示，一种激光雷达系统，包括测距装置1、终端控制器2、终端3、输出装置4，

所述的测距装置1用于分时采集局部数据或全局数据，并将数据发予终端控制器2；

所述的终端控制器2与测距装置1、终端3、输出装置4、外网信息连通，用于分时接收局部数据或全局数据，并调用终端3或外网进行计算、处理，将计算结果发予输出装置4；

所述的终端3用于计算处理局部数据，外网用于计算处理全局数据，并将计算结果发予终端控制器2；

所述的输出装置4用于分时输出结果。

分时的工作方式是：终端控制器2交互式地向测距装置1提出不同的触发模式的命令请求，测距装置1响应每个终端控制器2触发的命令，采用时间片轮转方式处理服务请求，并通过交互方式向终端控制器2传输相应结果。其中时间片是指，终端控制器2将时间划分成若干个片段，每个片段为一个时间片。终端控制器2以时间片为单位，轮流为每个触发命令服务，调用终端3计算处理局部数据或调用外网计算全局数据，并将终端3、外网传回的数据发予输出装置，输出装置4输出局部数据或全局数据结果，完成一个流程，每个流程使用一个时间片，而使每个触发命令并不会受到别的流程的影响。

本申请通过测距装置1分时采集数据，终端控制器2分时接收数据，并将数据处理后分时输出，使激光雷达可在一个时间片内采用全局模式或局部模式工作，不需要采取 1台测距模式激光雷达 加 1台全像素模式激光雷达进行全局测量、局部测量模式的切换，解决了现有装置成本高，操作复杂的问题。

所述的分时为完全分时，即采集、接收、输出局部数据或全局数据的时间段完全不重合。

如在第一个时间片内采集、接收、输出局部数据，第二个时间片内采集、接收、输出全局数据，第一个时间片和第二个时间片的时间段完全不重合。

所述的局部数据为测距装置1对预先设定的目标区域进行测距扫描得到的数据，设定的目标区域范围为2-6行，测量帧率30-60fps；局部数据只涉及目标区域数据，一般用于检测前方障碍物，此时数据量相对全局数据小，采用系统内置的终端3进行计算，加快对点云的计算和处理，能够及时检测到障碍物。

所述的全局数据为在测距装置量程范围内的所有点云数据，测距装置的量程范围为4行*4列到240行*320列，扫描帧率为5-120fps。全局数据一般对量程范围内所有的点进行采集、过滤、补偿、校准、匹配，用于形成全局的点云地图信息，数据全面，计算量较大，因此采用计算能力较强的外网进行计算。

所述的测距装置1包括TOF芯片和传感器阵列，所述的ToF芯片与传感器阵列连接。其中TOF芯片、传感器阵列为现有技术。

如图2所示，所述的终端控制器2包括数据采集单元5、数据融合单元6、控制单元7，所述的数据采集单元5用于分时接收测距装置1采集的局部数据或全局数据，所述的数据融合单元6用于对终端3、外网的数据计算结果进行融合，控制单元7用于控制数据采集单元5、数据融合单元6，调用终端3或外网进行计算、处理。

当测距装置1将感兴趣区域内的测距数据，即局部数据发送到终端控制器2后，终端控制器2的数据采集单元5接收局部数据，并调用终端3的GPU或DSP处理器进行计算，对获取的点云数据进行过滤、补偿、校准、匹配，得到前方障碍物的距离信息，只返回一个距离信息至终端控制器2即可；

当测距装置1将全像素扫描的数据，即全局数据发送到终端控制器2后，终端控制器2的数据采集单元5接收全局数据，将此数据发送到外网进行计算，待外网计算完毕后，将形成的点云地图发送回至终端控制器2。

所述的数据采集单元5对接收测距装置1采集的局部数据或全局数据分时接收，控制单元7调用终端3或外网分时进行计算、处理。

终端控制器2的数据融合单元6对终端3、外网的数据计算结果，即前方障碍物的距离信息和点云地图进行融合。

所述的数据融合单元6对终端3、外网的数据计算结果的融合包括：剔除冗余噪声、对点云进行聚类并提取轮廓。

冗余噪声是指全局数据和局部数据融合后，会有多余的数据来论证或支持点云，以增强点云的稳定性，同时也会带来多余的噪声数据，而这些噪声需要剔除。

点云聚类是指形成物体的点云是会固定的一定空间范围内，如，点和点之间距离小于5mm的点为一个物体，则形成了一类一类的物体。现有技术是按照点间距离进行聚类，形成各个不同的点云类别。

提取轮廓是指点云聚类完成后，一个个聚类之间就区分开来，从而轮廓也就可以提取出来。

剔除冗余噪声、对点云进行聚类并提取轮廓为现有技术。

所述的终端3对局部数据的计算处理包括：KALMAN及中值滤波；环境光、温度和距离的补偿；光轴及光学校准；剔除离群点；屏蔽杂散光。

其中Kalman滤波是指在数据采集过程中将过程误差进行平滑处理。在激光雷达数据中使用kalman滤波主要将噪声进行过滤，去除较大误差，将采集过程中的误差进行平滑，使采集过程数据更加接近理想值。

中值滤波是将激光雷达采集的数据中跳变的点删除。若突变的跳点出现时，通过中值滤波会将这些点进行过滤，不影响激光雷达的正常测距。

环境光补偿：由于激光雷达是850nm的光波，故在室外时会收到环境光各种光波的干扰，需要对光波造成的干扰进行校正和补偿，例如，若环境光光强20-75klux区间内对激光雷达的干扰为线性分布的，即环境光越强干扰越大（测距偏差越大/越小），则可对激光雷达进行线性补偿，根据增长关系（即不同距离不同光强的不同偏移，如10米75klux光强下距离偏移为10.5米，则误差偏移就是50cm，做环境光补偿时就在10米的距离在75klux条件下减去50cm的偏移）来进行修正。

测试在室外光照情况下，依然可以工作正常。使用照度计记录当前的室外光强，然后将上述不同材质的障碍物沿着样机的中心轴线根据不同距离以一定步长向后移动，对比不同材质的测距与真实距离的差异。

温度和距离的补偿：根据激光雷达随温度的变化而发送的变化即温漂，即可得到激光雷达测距随温度的变化而发生的变化（发生的偏移），根据因温度而造成的激光雷达的偏移，得到温度补偿列表，即在不同距离不同温度下造成的偏移列表，从而可以通过将温度补偿表的数据带入激光雷达距离计算的过程中，实现激光雷达的温度补偿。

光轴及光学校准：通过采集激光雷达的数据，得到当前整帧图片（灰度图和点云图），通过查看当前中心行和中心列的方法，查看光轴是否有偏移。

屏蔽杂散光：固态ToF雷达在测距时，除了物体1 反射的光进入镜头内，靠近雷达的物体2、物体3的散射光也会进入镜头内。此类杂散光会导致物体1的测距有偏差，需要进行屏蔽。

KALMAN及中值滤波；环境光、温度和距离的补偿；光轴及光学校准；剔除离群点；屏蔽杂散光为现有技术。

所述的外网对全局数据的计算处理包括：点云拼接、多帧点云合并、点云匹配及生成经过路径的地图。

点云拼接是指当前帧的点云和上一帧的点云根据点云的空间相对位置来进行计算是否是同一点云在不同时刻的变化，即类似动画中的前后帧关系，将其拼接起来才能形成整个动画。

不同时刻的点云经过拼接之后就完成了多帧点云合并为一个场景；

点云匹配指防止多个很像的场景出现了误匹配，如长走廊，就容易出现错误匹配的情况，此处的点云匹配就可以通过多帧匹配以出现闭环，防止误匹配出现；

点云拼接、多帧点云合并、点云匹配及生成经过路径的地图为现有技术。

所述的输出装置4的分时输出结果包括：全局数据结果为全像素点云图像，帧数为15-20fps；局部数据结果为局部测量距离，帧数为30-60fps。

其中全局数据结果的帧数15-20帧是经过kalman滤波，修正列表补偿、环境光补偿、温度补偿等处理之后得到的数据；帧数较全局数据5-120帧有所降低。

所述的激光雷达系统，还包括用于信息连通测距装置与终端控制器的转接器8，所述的转接器8为基于CPLD/FPGA的MIPI转多路DVP接口。

转接器8是一个网桥设备，它通过并行端口接口将mipi数据从相机等设备传输到应用处理器。所有内部寄存器都可以通过I2c访问。此转接板分为两端，一端为对接数据源（lidar类传感器）；一端对接终端控制器2。对接终端控制器2的驱动模式为两种，一种为局部数据采集模式；一种为全局数据采集模式。

以上结合具体实施例描述了本申请的技术原理。这些描述只是为了解释本申请的原理，而不能以任何方式解释为对本申请保护范围的限制。基于此处的解释，本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本申请的其它具体实施方式，这些方式都将落入本申请的保护范围之内。