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基于计时矫正单光子激光雷达的高精度三维成像

作者:孙宝清 时间:2023-08-02 点击数:

High precision 3D imaging with timing corrected single photon LiDAR


本期导读

单光子激光雷达具有单光子级别的灵敏度以及皮秒级别的时间分辨率,可实现远距离的高精度三维成像。然而,由于系统硬件存在缺陷和限制,单光子激光雷达系统存在计时误差,最终导致三维成像精度的降低。特别是对于阈值触发的时间相关单光子计时器(time-correlated single photon counting, TCSPC,触发信号的波动会导致存在极大的计时鉴别误差,从而影响激光雷达最终的测距和成像精度。

来自山东大学的研究人员搭建了双SPAD(Single Photon Avalanche diode,单光子雪崩光电二极管)激光雷达系统以解决计时鉴别误差对测距和三维成像的影响。除此之外,研究者还在传统互相关算法的基础上,提出了矫正互相关算法和动态互相关算法,两者结合计算得到信号光子准确的飞行时间,从而获得目标的高精度三维重建。该工作近期发表在光学期刊《optics Express》上。


技术路线

图1是所提出的双SPAD激光雷达系统示意图。该系统在传统单光子激光雷达的基础上加入了一条参考光路,信号接收光路中的SPAD1接收并探测信号光子的同时,参考光路中的SPAD2记录参考光子的时间信息。两个单光子探测器的信号分别传输到TCSPC不同的时间通道中,分别生成参考光子和信号光子的时间分布直方图。

   

图1 SPAD激光雷达系统示意图


图2a是互相关算法从时间分布直方图中获取信号光子飞行时间的工作原理。黑色波形代表了系统响应波形;红色波形代表了信号光子的时间分布;绿色波形代表了系统相应波形与信号光子互相关的结果。图2(b)和(c)分别展示了矫正互相关和动态互相关算法的工作原理。


                           

图2 不同算法提取信号光子飞行时间的工作原理


图3是对特殊设计的深度分辨率的三维成像结果。分辨率板的最小深度为0.3mm,深度间隔为0.3mm。由于激光脉冲能量波动导致起始触发信号波动,TCSPC的起始鉴别误差导致传统算法所获得的三维成像结果较差,测距误差导致无法分辨出分辨率板的任何高度。相比之下,两种提出的改进算法可以清楚地实现0.6mm的深度分辨率,甚至可以从背景中分辨出0.3mm的高度。


                           

图3 深度分辨率板三维重建结果


研究者最后对30米处的人脸模型进行了扫描三维成像,其成像结果如图4所示。相比于传统方法所得到的低精度三维重建结果,该研究所推出的系统和计算方法极大的降低了测距误差,并最终得到高质量的三维重建,证明了研究的有效性。


 

                           

图4 人脸模型三维成像结果


简要小结:针对激光雷达系统的计时鉴别误差所造成的测距误差,该工作通过在传统单光子激光雷达系统的基础上,加入了一条参考光路,两个单光子探测器可以同时探测信号光子和参考光子。在不影响信号光子探测的前提下,完成了对所记录信号光子飞行时间的矫正,从而实现高精度的三维成像。该工作为解决单光子激光雷达计时鉴别误差所造成的测距误差,提供了一种新的解决方案。


论文信息

Cheng Zhang, Yupeng Wang, Yongkai Yin, and Baoqing Sun, "High precision 3D imaging with timing corrected single photon LiDAR," Opt. Express 31, 24481-24491 (2023).


技术详见

https://doi.org/10.1364/OE.493153                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          

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