[发明专利]脉冲激光测距回波时刻解算方法、系统及终端有效

专利信息
申请号: 201910325176.7 申请日: 2019-04-22
公开(公告)号: CN110058254B 公开(公告)日: 2022-12-02
发明(设计)人: 胡善江;贺岩;陈卫标 申请(专利权)人: 中国科学院上海光学精密机械研究所
主分类号: G01S17/10 分类号: G01S17/10;G01S7/487
代理公司: 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317 代理人: 张宁展
地址: 201800 *** 国省代码: 上海;31
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摘要: 一种脉冲激光测距回波时刻的解算方法、系统和终端,根据测距场景的目标特性、激光测距机的参数、目标距离、测距角度、数字化精度和噪声水平等各种参数,批量仿真计算产生理论脉冲激光测距全波形数据;按指定宽度截取回波信号波形数据作为训练和测试样本数据,解算分辨率转换为训练和测试样本数据的分类标签值;回波时刻减去主波时刻即获得了测距的飞行时间,从飞行时间就可以计算获得测距值。本发明无需提取回波波形的特征,通过深度学习可以自动识别特征,并组成复杂的特征,利用这些特征完成回波时刻计算,相比实际测量标注,工作量非常小。
搜索关键词: 脉冲 激光 测距 回波 时刻 方法 系统 终端
【主权项】:
1.一种脉冲激光测距回波时刻的解算方法,其特征在于,包括:S1,根据激光雷达理论,仿真计算产生脉冲激光测距全波形数据;S2,从步骤S1产生的全波形数据中截取指定宽度的回波信号波形数据作为训练和测试样本数据,并以理论计算所用的回波时刻减去本回波截取起点时刻的时间差值按所需时刻解算分辨率转换为训练和测试样本数据的分类标签值;S3,随机选择部分训练和测试样本数据作为训练数据集,其它剩余训练和测试样本数据作为测试数据集,利用训练数据集和测试数据集用深度学习法训练神经网络模型;S4,在实测的脉冲激光测距的全波形数据中,截取和步骤S2同样宽度的回波信号波形数据作为解算对象;S5,用步骤S3得到神经网络模型对解算对象进行分类,获得解算对象的分类标签;S6,步骤S5所获得的分类标签即解算对象的回波时刻相对截取起点时刻的时间差值,该差值加上截取起点时刻,即为回波时刻,该回波时刻减去主波时刻即为飞行时间,从而获得测距值。
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