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摘要
FrequencyModulatedContinuousWaveFMCW
调频连续波（，）激光雷达具有
较高的测距精度和分辨率，能够实现对目标物体的精确测量和环境感知，在自动驾
驶、机器人导航、三维建模等领域中得到广泛应用。FMCW激光雷达的核心是可
调谐半导体激光器，但在对激光器进行频率调谐时，受到可调谐激光器本身强非线
性和热效应等因素的影响，会出现非线性啁啾现象，这会导致测距系统的测量误差
增大，进而影响系统的测距精度和稳定性。对此本文提出基于强化学习的FMCW
激光非线性啁啾控制方法，通过优化激光器的频率调谐过程，减小非线性的影响，
从而提高测量系统的分辨率。
本文首先调研FMCW激光雷达的国内外研究现状，针对FMCW激光非线性
校正和强化学习在光学领域应用两个方面进行总结。之后从原理上介绍了FMCW
激光测距基本原理，同时介绍了深度学习算法、强化学习算法的基础原理与应用，
强化学习引入可以为光学领域的研究提供了新的思路和方法。之后构建光学动态
系统的物理环境模型，根据系统特性设计调制电流斜率范围，采集数据并根据需要
进行数据处理，包括滤波、希尔伯特变换等。最终以调制电流斜率为输入、拍频信
号的时频信息为输出构建数据集。提出两种模型，分别是基于映射关系的系统模型
和基于神经网络的系统模型，实验结果表明两种模型都成功模拟系统特性，其中映
射关系模型只考虑了一组数据，具有较大的随机性，而基于神经网络的系统模型由
于利用了丰富的数据训练，从而学习到了更全面和准确的系统特性。
在搭建模型后提出不同的强化学习控制算法，与不同模型进行组合。本文共对
比了四种非线性校正方法：基于映射关系模型的近端策略优化算法的扫频非线性
校正方法、基于神经网络模型的近端策略优化算法的扫频非线性校正方法、基于映
-
射关系模型的柔性动作评价算法的扫频非线性校正方法、基于神经网络模型的柔
-
性动作评价算法的扫频非线性校正方法。为对实验结果进行分析，引入边模抑制
SidelobeSuppressionRatioSSRFullWidthatHalfMaximum
比（，）和半峰全宽（，
FWHM-
）两个指标。其中基于神经网络模型的柔性动作评价算法的非线性校正方
法校正效果最优，提高FMCW测距的质量和精度。未校正前拍频信号的SSR为
3.2dBFWHM15.82kHz21.66%SSR17.2dB
，为，非线性度为；校正后拍频信号的为，
FWHM为2.64kHz，校正后非线性度为2.24%。
关键词：调频连续波，深度学习，强化学习，调频非线性，非线性校正
ABSTRACT
FrequencyModulatedContinuousWave(FMCW)Laserisknownforitshigh
rangingaccuracyandresolution,enablingprecisemeasurementandenvironmental
perception.Itiswidelyusedinfieldssuchasautonomousdriving,roboticnavigation,and
3Dmodeling.ThecorecomponentoftheFMCWLaseristhetunablesemiconductorlaser.
However,frequencytuningisaffectedbycomplexop
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