mems激光雷达应用

过去，由于需要采用机器学习来训练模型识别物体，摄像头 即使有大量数据也难以避免边角案例。毫米波雷达分辨率较差，通常在 算法上会过滤相对于路面不移动的雷达回波，以保证车辆在遇到隧道洞、 路牌等情况下能正常行驶，但遇到白色卡车横在道路中间的极端案例会 导致相机和毫米波雷达双双失效造成事故。不同于摄像头 需要训练模型，激光雷达在面对未知物品时至少能够给予安全范围指导， 所以 L2+级别的辅助驾驶配备激光雷达不仅极大提升驾驶安全性， 保障驾驶员和乘客的安全，更能收集实时数据为 L3 打下基础。硬件预 埋和后续 OTA 远程升级是当下整车厂的常用方式。慧视光电激光雷达实现量产并成功应用于轨道周界侵限监测。mems激光雷达应用

TOF 是目前为成熟和广泛应用的测距方式，根据光反射回的时间测距 离。具体来说是通过用脉冲激光照亮目标并测量反射返回信号的特性来工作。脉冲光的宽度范围可以从几纳秒到几微秒。TOF 激光雷达主要部 件有激光器、放大器、光电转换器等。TOF 激光源目前有 905nm 和 1550nm 两种，通常情况下 905nm 探测距离为 100-200m，由于靠近可见光对人眼有影响，因此难以通过加大功率增加探测距离，导致探测 距离有限。1550nm 探测距离能达到 250m，且有更好的安全性，但由 于 1550nm 接收器需要采用铟镓砷光电探测器芯片，导致当前成本较高。mems激光雷达应用国产16线激光雷达哪家好？

棱镜扫描采用2-3块棱镜控制激光雷达扫描非重复性的方向，典型特征是输出的图像中间会比周边的扫描密度大一些。在时间充裕下可扫描整个视场。棱镜主要优点是透光性较好，不需要太多激光器、收发器，能够降低成本。同时组件可以固定，可靠性更高。棱镜方案劣势在于中心和四周的扫描区域均匀性存在差异，且成像范围不一致会导致激光雷达在高速移动过程中出现成像不连续的情况，需要后期算法补偿。基于以上特征，棱镜方案更适合扫描精度要求高、时效要求低的应用场景。

通常森林面积广阔，范围大，导致调查工作量大，加上森林地形环境复杂，又增加了工作强度。而调查取证需要采集精细的数据，这也使调查耗时久，周期变长。除此之外，靠传统地面调查方式进行资源数据采集，不能全局视野地获取目标信息，信息获取缺失。激光雷达具有穿透植被的能力，系统拥有双回波。在植被覆盖区域可透过植被获取地面点数据，收集树木的平均高度，树冠密度，生物量，林分体积和植被覆盖度，用于估算森林。而且激光雷达获取的高精度点云数据测量精度很高。这些优势使得激光雷达系统可以有效助力森林“调查”。成都慧视自研的HSLi-M16激光雷达是一款16线机械式激光雷达，其内部的16组激光收发可进行360°旋转，形成3D点云图，相比其他手段，在大范围、高时效、高精度林木高度与林分垂直结构信息获取方面具有优势。搭配无人机使用可以对森林进行全方面扫描以获取信息。激光雷达的接收单元由接收光学系统、光电探测器和回波检测处理电路等组成。

L2自动辅助驾驶通常采用摄像头与毫米波雷达融合。L1、L2级车辆通常具有一个前置远程雷达和一个用于自适应巡航控制、紧急制动辅助和车道偏离警告/辅助的摄像头，两个后向中距雷达实现盲点检测，以及4个额外摄像头和12个超声波传感器可实现360度视野实现泊车辅助功能。L2+是从辅助驾驶走向更高级别自动驾驶的必经之路。具体来说，激光雷达也需要时间收集数据并更新软件调整优化，并不是自动驾驶的灵丹妙药，但由于其在不同光照条件下精细的探测能力可以降低算法难度而受到欢迎。激光雷达的波长短，可以在分子量级上对目标探测。这是微波雷达无能为力的。250m激光雷达电子狗

辅助自动驾驶的激光雷达需要具备哪些特性？mems激光雷达应用

森林作为地球之肺，其价值和重要性不可小觑，我们依靠森林生存。从呼吸的空气到我们生活中使用的木材都与森林息息相关。森林防风固沙涵养水源，过滤污水，防止土壤侵蚀，调节气候，为动物提供栖息地，对人类的生存发展产生着巨大影响，对保护生态平衡及社会的经济发展具有重要的作用。因此，对森林资源的管理也尤为重要。只有对森林足够了解，才能制定合理的森林资源管理方案，然而当前，传统森林资源调查过程中，存在一些不足之处。mems激光雷达应用

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