三维成像系统、三维成像方法、车载系统以及车辆技术方案

本公开涉及三维成像系统、三维成像方法、车载系统以及车辆，该三维成像系统包括红外激光发射系统、红外传感器、激光雷达传感器以及数据融合系统；红外激光发射系统用于投射红外激光光线至目标区域；红外传感器用于采集由目标区域中的物体反射的红外激光光线，以确定图像数据；激光雷达传感器用于采集由目标区域中的物体反射的红外激光光线，以确定目标物体的点云数据；数据融合系统用于匹配图像数据和点云数据。本公开实施例提供的三维成像系统中，通过设置红外传感器和激光雷达传感器共用一个红外激光发射系统，能够节省一个光源，从而简化了三维成像系统的整体结构，且有利于降低三维成像系统的硬件成本。三维成像系统的硬件成本。三维成像系统的硬件成本。

【技术实现步骤摘要】
三维成像系统、三维成像方法、车载系统以及车辆


[0001]本公开涉及成像探测
，尤其涉及一种三维成像系统、三维成像方法、车载系统以及车辆。

技术介绍

[0002]激光雷达(Light Detection And Ranging，LiDAR)是一种以激光为光源，可以精确且快速地获取目标区域内的信息的主动探测系统，可获得点云数据，并生成精确的数字化三维模型。
[0003]相关技术中，为了获取目标区域内的更加丰富的信息，可将激光雷达与其他多种不同的传感器结合，以实现对同一个目标区域进行多维度的探测。但是，将激光雷达与其他探测系统结合时，存在系统结构复杂且整体成本较高的问题。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种结构简单且成本低的三维成像系统、三维成像方法、车载系统以及车辆。
[0005]本公开提供了一种三维成像系统，该成像系统包括红外激光发射系统、红外传感器、激光雷达传感器以及数据融合系统；
[0006]所述红外激光发射系统用于投射红外激光光线至目标区域；
[0007]所述红外传感器用于采集由目标区域中的物体反射的红外激光光线，以确定图像数据；
[0008]所述激光雷达传感器用于采集由目标区域中的物体反射的红外激光光线，以确定目标物体的点云数据；
[0009]所述数据融合系统用于匹配所述图像数据和所述点云数据。
[0010]在一些实施例中，所述红外激光发射系统包括垂直腔表面发射激光器；r/>[0011]所述垂直腔表面发射激光器用于按照预设的时间间隔以脉冲的形式投射所述红外激光光线。
[0012]在一些实施例中，所述红外传感器包括门控图像传感器；
[0013]所述门控图像传感器用于基于所述脉冲发射时间，确定像素化门阵列的开启时间和关闭时间，以采集由目标区域中的物体反射的红外激光光线。
[0014]在一些实施例中，所述激光雷达传感器包括硅光电倍增管；
[0015]所述硅光电倍增管用于基于所述脉冲发射时间被触发，与所述红外传感器同步采集由目标区域中的物体反射的红外激光光线。
[0016]在一些实施例中，该成像系统还包括支撑构件，所述红外激光发射系统、所述红外传感器和所述激光雷达传感器均由所述支撑构件固定；
[0017]所述红外传感器和所述激光雷达传感器分别设置于所述红外激光发射系统的相对两侧。
[0018]在一些实施例中，所述红外激光光线的波长为808nm、905nm或940nm。
[0019]在一些实施例中，所述数据融合系统具体用于：
[0020]将所述图像数据的像素转换到参考系，获得第一空间数据；
[0021]将所述点云数据转换到参考系，获得第二空间数据；
[0022]将所述第二空间数据与所述第一空间数据进行匹配。
[0023]在一些实施例中，所述数据融合系统具体还用于：
[0024]将第二空间数据赋值给匹配成功的第一空间数据对应的像素；
[0025]对于未匹配成功的第一空间数据，基于匹配成功的第二空间数据通过模型算法计算辅助空间数据；所述辅助空间数据对应于未匹配成功的第一空间数据；
[0026]将未匹配成功的第一空间数据与所述辅助空间数据进行匹配，直至全部匹配完成。
[0027]在一些实施例中，所述点云数据包括空间位置数据；所述第二空间数据包括对应的空间位置数据。
[0028]在一些实施例中，所述点云数据还包括表面特性数据，所述表面特性数据包括激光反射强度数据；所述第二空间数据包括对应的激光反射强度数据。
[0029]本公开还提供了一种三维成像方法，该方法包括：
[0030]所述红外激光发射系统投射红外激光光线至目标区域；
[0031]所述红外传感器采集由目标区域中的物体反射的红外激光光线，以确定图像数据；
[0032]所述激光雷达传感器采集由目标区域中的物体反射的红外激光光线，以确定目标物体的点云数据；
[0033]所述数据融合系统匹配所述图像数据和所述点云数据。
[0034]在一些实施例中，所述数据融合系统匹配所述图像数据和所述点云数据，包括：
[0035]将所述图像数据的像素转换到参考系，获得第一空间数据；
[0036]将所述点云数据转换到参考系，获得第二空间数据；
[0037]将所述第二空间数据与所述第一空间数据进行匹配。
[0038]在一些实施例中，所述数据融合系统匹配所述图像数据和所述点云数据，还包括：
[0039]将第二空间数据赋值给匹配成功的第一空间数据对应的像素；
[0040]对于未匹配成功的第一空间数据，基于匹配成功的第二空间数据通过模型算法计算辅助空间数据；所述辅助空间数据对应于未匹配成功的第一空间数据；
[0041]将未匹配成功的第一空间数据与所述辅助空间数据进行匹配，直至全部匹配完成。
[0042]在一些实施例中，所述点云数据包括空间位置数据；所述第二空间数据包括对应的空间位置数据。
[0043]在一些实施例中，所述点云数据还包括表面特性数据，所述表面特性数据包括激光反射强度数据；所述第二空间数据包括对应的激光反射强度数据。
[0044]在一些实施例中，所述红外激光发射系统按照预设的时间间隔以脉冲的形式投射所述红外激光光线时，所述方法还包括：
[0045]所述数据融合系统基于所述图像数据，确定图像亮度；
[0046]所述红外激光发射系统基于所述图像亮度动态调节激光脉冲的持续时间。
[0047]本公开还提供了一种车载系统，该车载系统包括上述任一种三维成像系统。
[0048]本公开还提供了一种车辆，该车辆包括上述任一种车载系统。
[0049]本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：
[0050]本公开实施例提供的三维成像系统、三维成像方法、车载系统以及车辆中，该三维成像系统包括红外激光发射系统、红外传感器、激光雷达传感器以及数据融合系统；红外激光发射系统用于投射红外激光光线至目标区域；红外传感器用于采集由目标区域中的物体反射的红外激光光线，以确定图像数据；激光雷达传感器用于采集由目标区域中的物体反射的红外激光光线，以确定目标物体的点云数据；数据融合系统用于匹配图像数据和点云数据，由此，红外传感器和激光雷达传感器共用同一个红外激光发射系统，从而能够减少三维成像系统中的光源的数量，有利于简化三维成像系统的结构，降低其成本。
附图说明
[0051]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
[0052]为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种三维成像系统，其特征在于，包括红外激光发射系统、红外传感器、激光雷达传感器以及数据融合系统；所述红外激光发射系统用于投射红外激光光线至目标区域；所述红外传感器用于采集由目标区域中的物体反射的红外激光光线，以确定图像数据；所述激光雷达传感器用于采集由目标区域中的物体反射的红外激光光线，以确定目标物体的点云数据；所述数据融合系统用于匹配所述图像数据和所述点云数据。2.根据权利要求1所述的三维成像系统，其特征在于，所述红外激光发射系统包括垂直腔表面发射激光器；所述垂直腔表面发射激光器用于按照预设的时间间隔以脉冲的形式投射所述红外激光光线。3.根据权利要求2所述的三维成像系统，其特征在于，所述红外传感器包括门控图像传感器；所述门控图像传感器用于基于所述脉冲发射时间，确定像素化门阵列的开启时间和关闭时间，以采集由目标区域中的物体反射的红外激光光线。4.根据权利要求2所述的三维成像系统，其特征在于，所述激光雷达传感器包括硅光电倍增管；所述硅光电倍增管用于基于所述脉冲发射时间被触发，与所述红外传感器同步采集由目标区域中的物体反射的红外激光光线。5.一种三维成像方法，其特征在于，包括：所述红外激光发射系统投射红外激光光线至目标区域；所述红外传感器采集由目标区域中的物体反射的红外激光光线，以确定图像数据；所述激光雷达传感器采集由目标区域中的物...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘鹏，边宁，徐欣奕，蔡东，王绍峰，郭枫，
申请(专利权)人：驭势科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：