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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

优劣势分析,优势:MEMS激光雷达因为摆脱了笨重的「旋转电机」和「扫描镜」等机械运动装置,去除了金属机械结构部件,同时配备的是毫米级的微振镜,这较大程度上减少了MEMS激光雷达的尺寸,与传统的光学扫描镜相比,在光学、机械性能和功耗方面表现更为突出。其次,得益于激光收发单元的数量的减少,同时MEMS振镜整体结构所使用的硅基材料还有降价空间,因此MEMS激光雷达的整体成本有望进一步降低。劣势:MEMS激光雷达的「微振镜」属于振动敏感性器件,同时硅基MEMS的悬臂梁结构非常脆弱,外界的振动或冲击极易直接致其断裂,车载环境很容易对其使用寿命和工作稳定性产生影响。激光雷达在管道检测中用于发现潜在的泄漏和损坏。安徽livox激光雷达规格

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工作原理,,与MEMS微振镜平动和扭转的形式不同,转镜是反射镜面围绕圆心不断旋转,从而实现激光的扫描。在转镜方案中,也存在一面扫描镜(一维转镜)和一纵一横两面扫描镜(二维转镜)两种技术路线。一维转镜线束与激光发生器数量一致,而二维转镜可以实现等效更多的线束,在集成难度和成本控制上存在优势。简而言之,使用转镜折射光线实现激光在FOV区域内的覆盖,通常与线光源配合使用,形成FOV面的覆盖,也可以与振镜组合使用,配合点光源形成FOV面的覆盖。深圳livox激光雷达市价混合固态技术赋能,Mid - 360 实现 360° 全向超大视场角感知。

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激光雷达的分类,激光雷达行业具有较高的技术水准与技术壁垒,并同时具有技术创新能力强与产品迭代速度快的特征。其技术发展方向与半导体行业契合度高,激光雷达系统中主要的激光器、探测器、控制及处理单元均能从半导体行业的发展中受益,收发单元阵列化以及主要模块芯片化是未来的发展趋势。激光雷达可分成一维(1D)激光雷达、二维(2D)扫描激光雷达和三维(3D)扫描激光雷达。1D激光雷达只能用于线性的测距;2D扫描激光雷达只能在平面上扫描,可用于平面面积与平面形状的测绘,如家庭用的扫地机器人;3D扫描激光雷达可进行3D空间扫描,用于户外建筑测绘,它是驾驶辅助和自助式自动驾驶应用的重要车载传感设备。3D激光雷达可进一步分成3D扇形扫描激光雷达和3D旋转式扫描激光雷达。

行业上游供应商,激光雷达产业链可以分为上游(光学和电子元器件)、中游(集成激光雷达)、下游(不同应用场景)。其中上游为激光发射、激光接收、扫描系统和信息处理四大部分,包含大量的光学和电子元器件。中游为集成的激光雷达产品,下游包括测绘、无人驾驶汽车、高精度地图、服务机器人、无人机等众多应用领域。激光器和探测器是激光雷达的重要部件,激光器和探测器的性能、成本、可靠性与激光雷达产品的性能、成本、可靠性密切相关。在航海领域,激光雷达为船舶提供了安全导航保障。

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反射率,反射率是指物体反射的辐射能量占总辐射能量的百分比,比如说某物体的反射率是20%,表示物体接收的激光辐射中有20%被反射出去了。不同物体的反射率不同,这主要取决于物体本身的性质(表面状况),如果反射率太低,那么激光雷达收不到反射回来的激光,导致检测不到障碍物。激光雷达一般要求物体表面的反射率在10%以上,用激光雷达采集高精度地图的时候,如果车道线的反射率太低,生成的高精度地图的车道线会不太清晰。旋转扫描镜激光雷达,作为头一款量产的L3级别自动驾驶的乘用车——奥迪A8上搭载的激光雷达就是旋转扫描镜激光雷达。与机械旋转激光雷达不同的是,其激光发射模块和接收模块是不动的,只有扫描镜在做机械旋转。激光单元发出激光至旋转扫描镜(Mirror),被偏转向前发射(扫描角度145°),被物体反射的光经光学系统被左下方的探测器接收。优点:可车规,寿命长,可靠度高。缺点:扫描线数少,扫描角度不能到360度。轻巧的 Mid - 360 便于隐藏式布置,契合移动机器人设计需求。安徽觅道Mid-360激光雷达规格

览沃 Mid - 360 带来全新感知方案,助力移动机器人功能升级。安徽livox激光雷达规格

国外厂商在激光器和探测器行业耕耘较久,产品的成熟度和可靠性上有更多的实践经验和优势,客户群体也更为普遍。国内厂商近些年发展迅速,产品性能已经基本接近国外供应链水平,并已经有通过车规认证(AEC-Q102)的国产激光器和探测器出现,元器件的车规化是车规级激光雷达实现的基础,国内厂商能够满足这一需求。相比国外厂商,国内厂商在产品的定制化上有较大的灵活性,价格也有一定优势。光学部件方面,激光雷达公司一般为自主研发设计,然后选择行业内的加工公司完成生产和加工工序。光学部件国内厂商的技术水平已经完全达到或超越国外供应链的水准,且有明显的成本优势,已经可以完全替代国外供应链和满足产品加工的需求。安徽livox激光雷达规格

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天津激光雷达设备 2025-04-23

如今,LiDAR经常用于创建所处空间的三维模型。自主导航是使用LiDAR系统生成的点云数据的应用之一。微型LiDAR系统甚至能够嵌入在手机大小的设备中。LiDAR 在现实世界中如何发挥作用,自主导航中的态势感知是LiDAR的一个较引人入胜的应用。任何移动车辆的态势感知系统都需要同样了解其周围的静止和移动物体。例如,雷达技术长期以来用于探测飞机。对于地面车辆,已经发现LiDAR非常有用,因为它能够确定物体的距离并且在方向性上非常精确。探测光束能够在角度上精确定向并快速扫描,据此创建三维模型点云数据。因为车辆周围的情况是高度动态的,所以快速扫描能力对这类应用至关重要。览沃 Mid - 360 水平...

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