激光雷达基本参数
  • 品牌
  • 览沃/宸曜
  • 型号
  • 齐全
激光雷达企业商机

有几个原因:我们这里说的激光雷达,是指 TOF 激光雷达,TOF 测距,靠的是 TDC 电路提供计时,用光速乘以单向时间得到距离,但限于成本,TDC 一般由 FPGA 的进位链实现,本质上是对一个低频的晶振信号做差值,实现高频的计数。所以,测距的精度,强烈依赖于这个晶振的精度。而晶振随着时间的推移,存在累计误差;距离越远,接收信号越弱,雷达自身的寻峰算法越难以定位到较佳接收时刻,这也造成了精度的劣化;而由于激光雷达检测障碍物的有效距离和较小垂直分辨率有关系,也就是说角度分辨率越小,则检测的效果越好。如果两个激光光束之间的角度为 0.4°,那么当探测距离为 200m 的时候,两个激光光束之间的距离为200m*tan0.4°≈1.4m。也就是说在 200m 之后,只能检测到高于 1.4m 的障碍物了。如果需要知道障碍物的类型,那么需要采用的点数就需要更多,距离越远,激光雷达采样的点数就越少,可以很直接的知道,距离越远,点数越少,就越难以识别准确的障碍物类型。激光雷达在灾害救援中提供了准确的现场信息支持。安徽国产激光雷达厂商

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泛光面阵式(FLASH),泛光面阵式是目前全固态激光雷达中较主流的技术,其原理也就是快闪,它不像 MEMS 或 OPA 的方案会去进行扫描,而是短时间直接发射出一大片覆盖探测区域的激光,再以高度灵敏的接收器,来完成对环境周围图像的绘制。我们以目前较为成熟的车载 MEMS 式激光雷达为例,讲解其关键的硬件参数。这主要是因为激光发射器和接收器不能做在一起导致的,此方案本身便存在小量的误差。现在很多方案,都是向着共轴努力。激光雷达的测距精度,随着距离的变化而变化。Horizon激光雷达激光雷达的设计优化提高了其在复杂环境中的可靠性。

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激光光源,由于激光器发射的光线需要投射至整个FOV平面区域内,除了面光源可以直接发射整面光线外,点光源则需要做二维扫描覆盖整个FOV区域,线光源需要做一维扫描覆盖整个FOV区域。其中点光源根据光源发射的形式又可以分为EEL(Edge-Emitting Laser边发射激光器)和VCSEL(Vertical-Cavity Surface-Emitting Laser垂直腔面发射激光器)两种,二者区别在于EEL激光平行于衬底表面发出(如图1),VCSEL激光垂直于衬底表面发出(如图2)。其中VCSEL式易于进行芯片式阵列布置,通常使用此类光源进行阵列式布置形成线光源(一维阵列)或面光源(二维阵列),VCSEL光源剖面图与二维阵列光源芯片示意图如下

当前所面临的挑战在于如何区分来自周边其他LiDAR设备的信号,而各种信号调制和隔离方法也正在积极研发中。LiDAR系统的成本和维护——这类系统相比一些替代技术所使用的传感器类型更加昂贵,当然持续不断的开发工作也在积极进行,为满足其大规模使用的需要而开发生产成本更低的系统。抑制非目标对象的回波——类似于抑制之前提到的大气虚假信号。但是这也可能会出现在空气质量良好的情况下。应对这一挑战通常涉及在不同的目标距离处,以及在LiDAR接收器的视场范围之内使光束尺寸尽可能更小。全新 Mid - 360,为移动机器人导航避障等带来全新感知方案。

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NDT 算法的基本思想是先根据参考数据(reference scan)来构建多维变量的正态分布,如果变换参数能使得两幅激光数据匹配的很好,那么变换点在参考系中的概率密度将会很大。然后利用优化的方法求出使得概率密度之和较大的变换参数,此时两幅激光点云数据将匹配的较好。由此得到位资变换关系。局部特征提取通常包括关键点检测和局部特征描述两个步骤,其构成了三维模型重建与目标识别的基础和关键。在二维图像领域,基于局部特征的算法已在过去十多年间取得了大量成果并在图像检索、目标识别、全景拼接、无人系统导航、图像数据挖掘等领域得到了成功应用。类似的,点云局部特征提取在近年来亦取得了部分进展在某些领域,激光雷达被用于侦察和目标识别。四川激光雷达市价

激光雷达用于林业监测树木参数,为森林资源评估提供助力。安徽国产激光雷达厂商

测远能力: 一般指激光雷达对于10%低反射率目标物的较远探测距离。较近测量距离:激光雷达能够输出可靠探测数据的较近距离。测距盲区:从激光雷达外罩到较近测量距离之间的范围,这段距离内激光雷达无法获取有效的测量信号,无法对目标物信息进行反馈。角度盲区:激光雷达视场角范围没有覆盖的区域,系统无法获取这些区域内的目标物信息。角度分辨率:激光雷达相邻两个探测点之间的角度间隔,分为水平角度分辨率与垂直角度分辨率。相邻探测点之间角度间隔越小,对目标物的细节分辨能力越强。安徽国产激光雷达厂商

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