對激光進行檢測的演算法有哪些

A. 激光雷達SLAM包括以下幾種方案:

激光雷達SLAM包括以下幾種方案:

直接法, 直接法的典型代表是ICP和NDT系列，ICP可以直接計算出激光的位姿，多幀可以構成聯合優化，這種方案比較簡單但是比較有效，常用於激光雷達的多程對齊。

基於特徵的匹配(LO)，該方案的典型代表是LOAM和後續的改進方案A-LOAM/F-LOAM,該方案通過尋找線面特徵，並通過特徵匹配來計算幀間的位姿，多個位姿可以做BA優化。

多感測器融合的方案。該方案的典型代表是LIO-Mapping,LINS和LIO-SAM.LIO-Mapping演算法借鑒VINS-Mono的預積分和後端優化，前端視覺里程計改成激光里程計。

基於柵格的，該方案的代表是谷歌開源的cartography，這種方案在室內的機器人定位比較有優勢。

基於面元，該方案的典型代表是suma。

基於語義信息，該方案的典型代表是segmap和suma++。

高精地圖的生產包括語義信息的提取(通常來自視覺，部分也可來自激光),單程LIO(gnss+imu+dmi+lidar/visual odometry),多程對齊。說一下每一部分的難點吧:

圖像語義信息的提取。圖像的語義信息包括車道線，桿狀物體，牌子，地面車信等；在高速場景，物體遮擋較少，物體檢測的准確率是可以做到95%以上的；在城市道路，由於樹木的遮擋(對牌子和桿狀物體的遮擋), 車輛遮擋(對車道線和地面車信的遮擋),目前的檢測是很難做到90%以上的。

點雲的語義信息提取。點雲對於特殊材料反射率較大(如車道線),基本上二分就可以解決很多問題，對於高速場景，車道線磨損並不嚴重，語義信息提取較容易；對於城市道路車道線磨損嚴重，且存在老舊的車道線的干擾，語義信息的提取是很難做到90%以上的。

LIO. 高精採集車一般配備激光雷達，相機，imu, dmi和RTK等設備，對單程軌跡來說，是可以採用多感測器融合的。對於高速場景，建築物遮擋較少，RTK信號較好，後結算的RTK的精度是可以做到30cm以內的(在山區和隧道場景例外)，自動化比較難做，這個和場景有關系。

多程融合。主要看人眼去分辨點雲是否對齊，當然是可以建立小規模數據集進行評測，自動化率非常低。

總的來說，目前高精地圖的生產是很難做到自動化的，主要原因是場景復雜,corner case太多，絕對精度和相對精度都很難滿足要求。

總結一下，目前激光SLAM的直接法比較簡單，可以用於激光里程計的多程對齊或回環檢測; 純LO的演算法目前工業圈很少使用，一般採用多感測器融合的方案，畢竟激光雷達都用了，也不差IMU這樣的感測器。多感測器融合的方案主要用於高精地圖的製作，自動駕駛領域一般採用高精地圖作為先驗來定位，不會同時定位和建圖。基於柵格的可以用於移動機器人，在室內環境柵格假設大多數還是有效的，在室外場景的話，一般會採用NDT Map來存儲地圖。基於語義信息和面元的話，個人不太了解，在工業圈的使用也不多。

B. 關於激光檢測指紋技術的原理

指紋識別技術原理
1、產品構成

對指紋識別技術，目前除了一部分真正的研發人員之外，大部分涉業者或者興趣者都希望有個清晰的了解。在此，先從指紋識別產品的構成說起，也就是由產品構成再展開對技術構成的分析。

指紋識別產品是由基礎構件、中間構件和上層構件組成的，基礎構件是指一個完整的指紋識別（不是指紋採集）產品，包括硬體和軟體，都必須具備的基礎部分。中間構件，簡稱中間件，是向上支持各類軟體系統或者硬體設備，實現指紋注冊和認證功能的獨立部分。上層構件，是指在基礎構件之上，自己實現中間件或者利用中間件建立起來的執行應用的部分，也可以稱為應用構件。

指紋產品基礎構件包括：指紋感測器（指紋 Sensor ）、指紋感測器驅動程序（ Driver ）、指紋感測器底層介面程序（底層 SDK ），以及指紋演算法程序。其中前三個都是作為一個整體對待，籠統的稱為指紋 SENSOR 。指紋基礎構件的這四個部分，對於任何一類的指紋識別產品都是不可缺少的，所以稱之為基礎構件。

指紋產品中間構件，或者叫指紋應用中間件，它專門完成指紋注冊和認證功能，所以它一定包含指紋識別演算法。它屏蔽了應用層對設備層（基礎構件中的 SENSOR 以及 DRIVER ）的直接訪問。它既可以表現為軟體控制項（ ocx ），也可表現為硬體模塊，也就是俗稱的指紋離線模塊。

指紋產品上層構件，它是用戶需求的實現部分，其形態不定，可以是一個完整的指紋應用軟體產品，如指紋文件保護系統、計算機登錄指紋保護系統。也可是指紋考勤機、指紋保險櫃等這類嵌入式硬體產品。

在了解了指紋識別產品的構成要件之後，我們再一層層採用解析的方法來分析每個構件中的技術成份。

2 、指紋產品基礎構件

2.1、基礎構件之指紋SENSOR

從基礎構件層來看，其中的指紋SENSOR，是指紋圖像自動採集和生成部分，是整個指紋識別產品的數據輸入端。絕大多數指紋SENSOR通過光學掃描、晶體熱敏、晶體電容等三種主要感測原理採集指紋圖像。衡量一個指紋SENSOR的質量好壞或者使用的技術的高低，從其使用的採集原理上並不能得出結論，而是主要從以下幾個方面來衡量。

（1）成像質量。成像質量是衡量指紋 SENSOR （指紋感測器）質量的首要標准。成像質量主要表現為對指紋圖像的還原能力，以及去噪能力。

（2）手指適應能力。由於不同手指指紋的 紋路 深淺不同、干濕不同，污漬程度不同。要能夠對所有情況進行有效兼容，是指紋 SENSOR 的適用能力的表現。有時候手指適用能力被歸到成像質量中考慮。

（3）採集速度。採集速度表現為從手指放到 SENSOR 觸面後多長時間內完成一次指紋採集的時間，或者單位時間如 1S 可以採集的次數。速度的快慢直接影響到用戶的使用體驗。

（4）電氣特性。電氣特性是從產品化的角度來看，指紋 SENSOR 是否真正可用於某種產品。電氣特性主要關注三個參數，工作電壓，功耗和 ESD （防靜電能力）。如把指紋 SENSOR 應用到手機上，必然要考慮手機的現在供電方式能否滿足增加了指紋 SENOSR 後的電壓和功耗要求。不過大部分指紋 SENOSR 的電壓都在 3.6V 以下（含）。

（5）硬體介面能力。介面能力也是從產品化的角度來衡量的。介面能力直接影響著指紋 SENSOR 所獲得的指紋圖像數據的傳送方式，影響著與指紋處理模塊之間的通訊方式和通訊速度。比如已具備 USB 介面能力的指紋 SENSOR ，可以直接與 USB HUB 相連。而沒有 USB 介面的，就需要通過 USB 控制器來實現，給產品化增加一道技術門檻。

（6）SDK 能力。 SDK 能力是指指紋 SENSOR 的功能，也就是與指紋 SENSOR 配套使用的程序介面的功能。一般在這些介面中定義了上層應用如何啟動或終止硬體 SENSOR ，以及如何控制指紋 SENSOR 的函數族。比如發送指紋 SENOSR 初始化命令、開始或停止捕獲指紋圖像命令、詢問手指是存在、以及判斷是否是指紋等。對於滑動式（ SWIPE ）晶元來講，還包括指紋重構的命令介面。

作者： 西西里的豬 2007-4-30 13:23 回復此發言

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2 指紋識別技術原理

（7）附加功能。大部分指紋 SENSOR 除了具備指紋圖像採集能力之外，還能夠感知手指的移動方向、手指的點擊方式（單擊雙擊），這被稱之為導航能力。作者見過的一款導航能力非凡的指紋 SENSOR ，可以非常靈活的玩貪吃蛇游戲。另一方面，有的指紋 SENSOR ，如 ATMEL 和 AUTHENTECH 的，可以提供指紋特徵值的模板訪問介面。這些都是除了基本功能之外，指紋 SENSOR 廠商附加開發的功能，這部分功能可以使得，在其它條件相當的情況下，起到提升應用特色的作用。

2.2 、基礎構件之指紋演算法

以上是指紋產品基礎構件層中的指紋 SENSOR 部分的技術構成分析。下面介紹另一部分指紋演算法。全球指紋演算法據稱約有 100 種，不過這三大塊基本是少不了的。一是對指紋圖像進行預處理；二是提取特徵值，並形成特徵值模板；三是指紋特徵值比對。

2.2.1 指紋演算法之指紋圖像預處理

（1）指紋圖像增強 。指紋圖像增強的目的主要是為了減少噪音，增強脊谷對比度，使得圖像更加清晰真實，便於後續指紋特徵值提取的准確性。指紋圖像增強的方法較多，常見的如通過 8 域法計算方向場與設定合適的過濾閾值。處理時依據每個像素處脊的局部走向，會增強在同一方向脊的走向，並且在同一位置，減弱任何不同於脊的方向。這樣使得脊線相對背景更加清晰，特徵點走向更加明顯。

（2）指紋圖圖像平滑處理。 平滑處理是為了讓整個圖像取得均勻一致的明暗效果。平滑處理的過程是選取整個圖像的象素與其周期灰階差的均方值作為閾值來處理的。

（3）指紋圖像二值化。 在原始灰階圖像中，各象素的灰度是不同的，並按一定的梯度分布。在實際處理中只需要象素是不是脊線上的點，而無需知道它的灰度。所以每一個象素對判定脊線來講，只是一個「是與不是」的二元問題。所以，指紋圖像二值化是對每一個象素點按事先定義的閾值進行比較，大於閾值的，使其值等於 255 （假定），小於閾值的，使其值等於 0 。圖像二值化後，不僅可以大大減少數據儲存量，而且使得後面的判別過程少受干擾，大大簡化其後的處理。

（4）指紋圖像細化處理。 圖像細化就是將脊的寬度降為單個像素的寬度，得到脊線的骨架圖像的過程。這個過程進一步減少了圖像數據量，清晰化了脊線形態，為之後的特徵值提取作好了准備。由於我們所關心的不是紋線的粗細，而是紋線的有無。因此，在不破壞圖像連通性的情況下必須去掉多餘的信息。因而應先將指紋脊線的寬度採用逐漸剝離的方法，使得脊線成為只有一個象素寬的細線，這將非常有利於下一步的分析。

2.2.2 指紋演算法之特徵值提取

提取指紋特徵值是從細化過的指紋圖像中，掃描分析出能夠表達某個指紋圖像與眾不同的特徵點的集合。在最初的指紋識別演算法中，經歷以過圖像進行比較的階段，現在的演算法為了安全和確保精準度起見，採用圖像上的特徵點來進行比較，所以才有特徵值提取的說法。

（1）首先來認識一下指紋的特徵。

指紋特徵 ＝總體特徵＋局部特徵

總體特徵：
–紋形：環形、弓形、螺旋形（有的演算法分的更細，如左旋右旋）
–模式區：包含了紋形特徵的區域
–核心點：位於指紋紋路的漸進中心
–三角點：位於從核心點開始的第一個分叉點或者斷點、或者兩條紋路會聚處、孤立點、折轉處，或者指向這些奇異點。
–紋數：指模式區內指紋紋路的數量（脊密度）

局部特徵：指紋上的細節點的特徵。

特徵點：類型、方向、曲率、位置

特徵點類型
–終結點（ Ending ），一條紋路在此終結
–分叉點（ Bifurcation ），一條紋路在此分開成為兩條或更多的紋路
–分歧點（ Ridge Divergence ），兩條平行的紋路在此分開
–孤立點（ Dot or Island ），一條特別短的紋路，以至於成為一點 –環點（ Enclosure ），一條紋路分開成為兩條之後，立即有合並成為一條

作者： 西西里的豬 2007-4-30 13:23 回復此發言

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3 指紋識別技術原理
–短紋（ Short Ridge ），一端較短但不至於成為一點的紋路

（2）指紋特徵點的表示

認識到指紋包含以上特徵點之後，如何對指紋的特徵點進行描述？就像通過描述一個的特點不同於另一個人時，我們一般會採用儲如 「男性」「身高 170 」「偏白」等詞彙一樣，描述指紋的特徵點也有一系列的維度。如特徵點類型、位置坐標、方向、曲率等。甚至可以增加組合特徵描述。指紋處理是一個幾何域的問題，所以對這些特徵點的描述無外乎與幾何參數有關。

（3）指紋特徵點提取

對指紋的特徵信息（總體和局部的）進行選擇、編碼，形成二進制數據的過程。指紋特徵點的提取方法是演算法中的核心。一般採用 8 鄰域法對二值化、細化後的指紋圖像抽取特徵點，這種方法將脊線上的點用 「1」 表示，背景用 「0」 表示，將待測點（ x ,y ）的八鄰域點,進行循環比較，若 「0」 ， 「1」 變化有六次，則此待測點為分叉點，若變化兩次，則為端點。通過這個過程可以記錄下來一個指紋的所有特徵點。通常一個指紋的特徵點在 100~150 之間，在形成指紋特徵值模板（也就是特徵值的有序集合）時，盡量多的提取特徵點對於提高准確性是有很大幫助的。

2.2.3 指紋演算法之特徵值比對

指紋特徵值比對過程是把當前取得的指紋特徵值集合與事先存儲的指紋特徵值模板進行匹配的過程。匹配是一個模式識別的過程，判定的標准不是等與不等，而是相似的程度。這個程度判定依賴於某個閾值，以及與判定時比較的特徵點的個數有關。閾值取的合理，特徵點取的越多，誤判的機率就越小。理論一般認為只要 7 個特徵點不同就可以區別開兩枚指紋。實際在程序實現中，多採用 14 個或以上的特徵點作匹配。匹配的方法很多，包括基於特徵點的匹配、脊模式的匹配、以及線對（兩個特徵點的連線）匹配方法。匹配的過程還要處理如手指旋轉、壓力導致的伸縮及平移等情況。一般演算法的誤識率（ FAR ）為 0.001% 時，其拒認率（ FRR ）為 0.75 - 5% 。

在指紋識別演算法這一部分 補充說明一下 指紋識別和驗證的區別。

識別與驗證並不是指紋識別演算法領域的問題，而是指紋識別系統的問題。指紋識別就是指 1 ： N 模式下匹配指紋特徵值。它是從多個指紋模板中識別出一個特定指紋的過程。其結果是，有或者沒有。有時會給出是誰的信息。

指紋驗證是指在 1 ： 1 模式下匹配指紋特徵值。它是拿待比對的指紋特徵模板與事先存在的另一個指紋特徵模 板進行一次匹配的過程。其結果是，是不是。在一個系統中即可以採用 1：1模式也可以採用1：N模式，這是取決於應用系統的特點和要求。

從優缺方面比較， 1:1模式要比1：N快些，准確性高些，但方便性會差些。

3 、指紋產品中間件

指紋中間件技術，與一般中間件技術相似。對於指紋軟體中間件來講，主要是提供一系列從應用角度看已經封裝好的介面，一般不會開放指紋特徵值模板及下一級的介面。這些介面的能力表現為資料庫連接和拆線類介面、用戶注冊介面、用戶驗證介面、用戶手指信息、用戶信息訪問介面、用戶管理（增刪改）介面，以及常用的系統管理介面等。這些介面一般以 OCX組件形式提供，適用於以C/S、B/S、N-Tier等多種應用模式。 硬體中間件，一般是指指紋離線模塊。它主要是一個嵌入式指紋識別系統，對外提供兩方面的能力。一是向下能夠接入一定類型數量的指紋 SENSOR；二是向上給應用能夠提供指紋注冊、驗證、識別、指紋存儲等功能。硬體中間件的形態一直在發展和變化中，從板卡形態向晶元形態演變。市場上已經出現指紋識別IC，能夠完成所有指紋注冊驗證的功能。這對於開發嵌入式指紋識別設備，將無疑是一大福音。

4、指紋產品上層構件

指紋產品上層構件，即應用層，目前市場上所見完整的指紋產品形態多種多樣，在此不再累述。只是想說，在應用層，由於行業的不同、需求的多樣性，依然是有很多可以成就的東西。

總結

從以上分析總結來看，基礎構件中的指紋 SENSOR和指紋演算法是關鍵中的關鍵。如果沒有掌握這個關鍵，通過正常的商品交易得到這些，並以此為基礎構造出指紋中間件產品、或者開發出不同行業的不同類型的指紋應用產品（或系統），也會有非常不錯的前景，這也是創新——集成創新。

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C. 激光測距中什麼測量法測程最短但是其精度最高適合近距離室內的測量

三角法測量法測程最短但是其精度最高適合近距離室內的測量。

激光的測量方法大致有三種，脈沖法（激光回波法），相位法，三角反射法。

1、脈沖法測量距離的精度一般是在+/-1米左右。另外，此類測距儀的測量盲區一般是15米左右。( 激光回波分析法則用於遠距離測量。

2、三角法用來測量2000mm以下短程距離（行業稱之為位移）時，精度最高可達1um。

3、相位式激光測距一般應用在精密測距中，精度一般為毫米級。

(3)對激光進行檢測的演算法有哪些擴展閱讀

激光三角測距法主要是通過一束激光以一定的入射角度照射被測目標，激光在目標表面發生反射和散射，在另一角度利用透鏡對反射激光匯聚成像，光斑成像在CCD（Charge－coupled Device，感光耦合組件）位置感測器上。

當被測物體沿激光方向發生移動時，位置感測器上的光斑將產生移動，其位移大小對應被測物體的移動距離，因此可通過演算法設計，由光斑位移距離計算出被測物體與基線的距離值。由於入射光和反射光構成一個三角形，對光斑位移的計算運用了幾何三角定理。

D. 激光測距需要哪些演算法來實現

光速和飛行時間

E. 光學測量方案有哪些

給你介紹幾種常用的：
1、激光三角法測距。
利用激光良好的方向性，以及幾何光學成像的比例特性，將一束激光照射到物體上，在與激光光束成一定角度的位置用光學成像系統檢測照射到物體的光斑，這樣鏡頭-光斑、鏡頭平面到激光光束的連線、光斑到鏡頭平面與激光光束交點構成一三角形，而鏡頭-光斑的像、鏡頭平面以及過光斑的像的激光光束平行線與鏡頭平面的交點成一個與前面所描述的三角形相似的三角形。用光電感測器陣列檢測到光斑的像的位置，則可以根據三角形性質計算出光斑位置。這種測量方法適合距離較短的情況。
目前的激光三坐標測量機（抄數機）一般都採用激光三角法測距。
2、光速法測距。
利用光速不變原理，檢測激光發射與反射光反射回來的時間差，從而計算出距離。為了提高精度，可以將激光調制上一個低頻信號，利用測量反射光的相位差來測得反射時間差。這種方法一般用於遠距離測量。
目前各種激光測距儀一般用這種方法測量。
3、激光干涉法測距。
這是一種相對測量， 它無法測得一個物體離儀器的絕對距離，但可以測得兩被測物體的相對距離。它的原理是一台邁克爾遜干涉儀，利用反射鏡距離變化時干涉條紋的變化來測量，反射鏡從物體A運動到物體B，干涉條紋變化的數量反映了其距離。這種測量要求條件較高，但是可以精確測量，它也是目前所有測量手段中最精確的一種。

F. 激光感測器用於測距的有哪些原理的

激光感測器最大的特點是可以非接觸測量，且精度高，頻率快

德國米銥激光三角反射式感測器原理

快速表面補光技術 Rapid surface compensation
直接使用激光感測器測量，需要采樣若干測量點。而這些測量點所處表面反射特性如果發生變化，就需要對反射光的光強進行調節，以達到最大的信號穩定性。

而調節的速度取決於感測器製造商。如果感測器需要越多時間來調節光強，就意味著越多測量值在被測表面顏色發生變化時，不可用於判斷測量結果。德國米銥提供的實時表面補光技術（RTSC）可以實現最佳補光效果。此外，測量要確保激光感測器的測量范圍內不存在異物干擾。灰塵或者其他小顆粒進入光路，會明顯影響測量結果。另外，被測物體所處位置或移動方向對於感測器探頭安裝的影響不可低估。根據上述測量理論，反射光必須能夠直達感光原件。如果反射光被陰影遮擋，則測量不可完成。因此，感測器安裝位置必須與被測物體運動方向十字交叉。

雖然近些年激光感測器的尺寸日趨小型化，但與電磁類位移感測器相比，激光感測器的尺寸仍然偏大。

採用激光三角反射式測量方法的好處：
- 較小的測量光斑

- 允許較大安裝距離
- 較大的量程
- 幾乎可以測量任何被測物體材料
應用限制：
- 被測表面的性能對測量精度有一定影響
- 需要光路保持清潔
- 與光譜共焦式感測器，電容式或電渦流式感測器相比，激光感測器尺寸偏大
- 測量鏡面被測物體，需要調試安裝位置和角度

德國米銥的激光位移感測器擁有輝煌的歷史，作為CCD感測器技術應用的先驅， optoNCDT
系列在工業激光位移測量發展過程中始終佔有重要地位。現有的感測器類型多樣，覆蓋的應用范圍廣，而且每一種產品都擁有技術領先優勢。optoNCDT系列激光三角反射式位移感測器以其極高的測量精度享譽世界激光位移感測器憑借直徑微小的測量光斑，可從較遠距離對被測物體進行測量，並適用於結構小巧的零部件的精確測量。感測器相對被測表面安裝距離遠且量程較大的技術特性，使其可完成對特殊表面的測量任務，例如炙熱的金屬表面。感測器與被測物體間在測量過程中無實際接觸，此非接觸式測量原理的優勢在於可保證無磨損、抗干擾的高精度測量。此外，激光三角反射式測量原理還適用於高精度、高解析度的高速測量。