本發明屬于目標定位，特別涉及量子定位技術在目標探測中的應用，具體是一種量子定位輔助的激光雷達近距離探測盲區補償方法。

背景技術：

1、激光雷達作為一種主動式光學遙感技術，以其高精度、高分辨率和強抗干擾能力，在自動駕駛、機器人、測繪等多個領域中得到了廣泛應用。然而，盡管激光雷達在遠距離探測上具有顯著優勢，但在實際應用中仍面臨一定的局限性，尤其是在近距離探測方面，激光雷達存在明顯的盲區問題，限制了其在一些場景下的有效應用和性能提升。

2、為了解決激光雷達的近距離探測盲區問題，研究人員已提出多種解決方案，如采用多線激光雷達、融合其他傳感器數據等。然而，這些方法往往伴隨著較高的成本、復雜的系統設計以及可靠性方面的挑戰，難以在性能和實際應用中實現最優化。

3、近年來，量子定位技術憑借量子糾纏、量子壓縮等特性，展現出極高的定位精度和抗干擾能力，在高精度、低噪聲環境下表現尤為突出，尤其適用于近距離目標的精確探測，并在復雜環境中保持良好的穩定性和適應性。

4、鑒于此，利用量子定位技術輔助激光雷達，為解決激光雷達近距離探測盲區問題提供了一種全新的思路。通過量子定位技術彌補激光雷達在近距離探測中的盲區，能夠顯著提升激光雷達在整體感知系統中的性能和應用范圍，尤其是在自動駕駛和機器人領域中，實現更全面、更精準的環境感知。

5、為了實現這一目標，本發明提出了一種量子定位輔助的激光雷達近距離探測盲區補償方法。該方法通過實時獲取近距離目標的高精度量子位置信息，并將其與激光雷達探測的遠距離目標的點云數據進行有效融合，從而解決了激光雷達的近距離探測盲區問題，進一步提升了激光雷達系統的整體性能、可靠性和應用范圍。

技術實現思路

1、本發明的目的是提供一種量子定位輔助的激光雷達近距離探測盲區補償方法。與傳統的激光雷達探測方法和其他傳感器融合技術相比，本發明通過結合量子定位技術，能夠有效解決激光雷達在近距離探測中的盲區問題，并提升系統的整體性能和精度。

2、為了實現上述目的，本發明所采用的技術方案為：一種量子定位輔助的激光雷達近距離探測盲區補償方法，具體包括以下步驟：

3、步驟一、將激光雷達穩固地裝配于量子定位系統之上，并調整量子定位系統的光束出射方向，以便實現利用量子定位技術進行近距離高精度定位(補償激光雷達的近距離探測盲區)，激光雷達進行遠距離廣域探測；

4、步驟二、采用波長為405nm的半導體激光器作為光源，產生穩定且高質量的泵浦光。隨后，借助半波片(half?wave?plate，hwp)與四分之一波片(quarter?wave?plate，qwp)的協同作用，對激光的偏振態進行精確調制，使其轉變為線偏振光；

5、步驟三、將經過調制的泵浦光照射至周期極化磷酸氧鈦鉀(periodically?poledktp,ppktp)晶體，激發晶體內部的自發參量下轉換(spontaneous?parametric?down-conversion，spdc)過程，從而產生波長為810nm的糾纏雙光子對。該雙光子糾纏態的量子態可由其波函數|ψ>進行描述：

6、

7、其中，xi和xs為信號和閑置光子的輸出平面，函數用于表征糾纏光子對的空間分布特性，量子態|0,0>代表糾纏雙光子對的起始狀態，算符和分別對應信號光子與閑置光子的生成算符；

8、步驟四、通過偏振分束器(polarization?beam?splitter,pbs)對波長為810nm的糾纏光進行分離，從而獲得光強i一致的信號光和參考光。這兩束光，即信號光和參考光，可以表示為：

9、i∝e-△kdd2sinc2(△kd/2)??????(2)

10、其中，“∝”代表正相關，c≈3×108m/s為光速，d為ppktp晶體長度，△k為相位匹配量。△k滿足：

11、△k＝kp-ki-ks-2π/λ???????(3)

12、其中，kp、ki和ks分別表示泵浦光、參考光和信號光的波矢，2π/λ為光柵波矢，λ為極化周期；

13、步驟五、將信號光束依次經過反射鏡和波片進行光束調整后，照射至距離偏振分束器1米處的近距離待定位目標物體。信號光束在目標物體上反射后，通過中心波長為810nm的濾波片去除其他波長的雜散光，從而獲得高純度的810nm糾纏信號光束。隨后，該光束通過光纖準直器耦合進入單模光纖，并最終被單光子探測器1收集；

14、步驟六、將參考光束(閑置光束)依次經過反射鏡和波片進行光束調整后，通過透鏡進行匯聚。匯聚后的光束通過中心波長為810nm的濾波片濾除其他波長的雜散光，從而獲得高純度的810nm糾纏參考光束。該光束隨后進入光纖準直器，通過單模光纖傳輸至單光子探測器2并被收集；

15、步驟七、將單光子探測器1和單光子探測器2所收集到的信號光子和參考光子進行符合計數分析。符合計數結果可以通過光場的二階關聯函數進行描述，從而用于分析光子之間的關聯特性。光場二階關聯函數表示為：

16、

17、其中，n(τ)為符合計數值，t為總采樣時間，gτ為符合門寬，r1和γ1分別為單光子探測器1的光子計數率和暗計數率，r2和γ2分別為單光子探測器2的光子計數率和暗計數率，然后根據符合計數測量結果即可得到近距離待定位目標的距離信息；

18、步驟八、在另外兩臺獨立的量子定位系統上，按照步驟一至七的操作流程，依次完成光路調整、泵浦光的產生與調制、糾纏雙光子對的產生、信號光與參考光的分離、信號光的傳輸與探測以及參考光的傳輸與探測。基于到達時間(toa)的定位原理，結合三組數據的空間幾何關系，便可計算并確定近距離待定位目標在三維空間中的具體位置；

19、步驟九、啟動激光雷達，使其進入工作狀態，并根據光速c≈3×108m/s和時間延遲△t，計算遠距離待定位目標物體與激光雷達之間的距離。公式為：

20、

21、其中，d為遠距離待定位目標物體與激光雷達之間的距離，△t為激光信號的往返時間。然后將計算出的距離和激光雷達掃描的角度信息結合起來，生成遠距離待定位目標物體的三維點云數據；

22、步驟十、利用卷積神經網絡(convolutional?neural?network,cnn)提取步驟九生成的點云數據的空間特征；

23、步驟十一、將步驟十提取到的點云空間特征進行展平(flatten)處理，將其轉換為一維向量。對步驟八中獲取的近距離待定位目標位置信息進行全連接(dense)操作，映射到和cnn輸出的特征圖相同的維度。然后將這兩個特征拼接在一起，形成一個新的特征向量，為后續的特征融合與處理做好準備；

24、步驟十二、為了防止網絡在訓練過程中出現過擬合現象，引入一個概率為0.4的dropout層；

25、步驟十三、將經過dropout處理后的特征向量送入全連接層(fully?connectedlayer)，進一步聚合并提取高層特征信息。其中，第一個全連接層設定節點數為120，第二個全連接層設定節點數為80；

26、步驟十四、將通過全連接層生成的特征向量輸入至softmax分類函數，輸出表示數據融合后的定位結果；

27、所述步驟七中包括以下步驟：

28、步驟七(1)、考慮到環境中散射粒子的存在，光子在傳輸過程中可能與這些粒子碰撞，引起路徑變化，導致符合計數的時間誤差τnoise。若無碰撞時兩通道糾纏光子的到達時間差為τ0，而實際測量的兩通道糾纏光子到達時間差為τk，則散射粒子引起的時間誤差τnoise可以定義為：

29、τnoise＝τk-τ0?(6)

30、步驟七(2)、光子在從光源到目標物體的傳輸過程中，其實際傳輸距離l可表示為：

31、l＝lreal+nd?(7)

32、其中，lreal代表理想情況下的光子傳輸距離，即無散射粒子影響時的距離。nd表示由于散射環境中光子與粒子發生碰撞而產生的測距誤差。根據光源的符合計數峰值對應的時延τk可計算得到實際傳輸距離l,公式為：

33、

34、所述步驟八中包括以下步驟：

35、步驟八(1)、設三臺量子定位系統的物理坐標分別為(x1,y1)，(x2,y2)，(x3,y3)，近距離待定位目標的位置表示為(x,y)，信號光到近距離待定位目標的傳播時間分別用t1，t2，t3表示，則有：

36、

37、將公式(9)展開并簡化有：

38、

39、步驟八(2)、利用最小二乘算法便可精確計算出待定位目標的二維坐標(x,y)；

40、所述步驟十一中包括以下步驟：

41、步驟十一(1)：將點云數據映射到一個32×32×32的三維網格(體素網格)中。每個體素表示三維空間中的一個小單元，采用二進制值1表示體素內存在點云數據，二進制值0表示不存在點云數據。此時，三維點云數據被轉化為一個三維數組，供cnn進行處理；

42、步驟十一(2)：將預處理后的體素數據輸入至所構建的cnn中，設置卷積模塊1的卷積核個數為32，卷積核尺寸為3×3×3，步長為1，采用同填充方式(same?padding)保持輸入數據的尺寸不變；

43、步驟十一(3)：對步驟十一(2)的結果進行批標準化(batch?normalization,bn),然后應用步長為2的最大池化(池化窗口為2×2×2)和修正線性單元(rectified?linearunit,relu)激活操作，進一步提取淺層特征，得到尺寸為16×16×16的淺層特征圖。

44、本發明具有以下優點：首先，利用量子定位技術提供高精度的近距離目標定位信息，解決了激光雷達在近距離探測中的盲區問題，顯著提升了激光雷達在復雜環境中的探測能力。其次，本發明通過量子定位技術來輔助激光雷達，充分利用兩者的優勢，提供了更全面的目標探測信息，量子定位在近距離高精度定位方面的優勢與激光雷達在廣域探測中的能力相互補充，確保在各種復雜條件下均能高效且精確地實現目標定位。

45、此外，本發明采用數據融合技術，有效整合量子定位與激光雷達的探測信息，避免了單一傳感器的局限性，進一步提高了系統的魯棒性和可靠性。融合后的定位數據不僅提升了定位精度，還能在惡劣天氣、復雜地形及遮擋環境下提供穩定信息，顯著提高了系統的適應性和容錯能力。

46、最終，本發明能夠在各種復雜應用場景中(如自動駕駛、機器人導航等)實現精準的目標檢測與定位，彌補激光雷達傳統方法在近距離探測盲區中的缺陷，具有廣泛的實際應用價值和商業前景。