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激光雷达（LiDAR）点云数据，每一个点都包含了三维坐标信息，也是我们常说的X、Y、Z三个元素，有时还包含颜色信息、反射强度信息、回波次数信息等。首先，让我们了解一下它们是如何产生的。其实，这些点是机载激光雷达向地面发射激光信号，然后收集地面反射的激光信号而来的。此后，内业通过联合解算、偏差校正，便可以计算出这些点的准确空间信息。看上去一个简单的数据获取，其实包含了较为复杂的设备结构及数据采集过程。其一，激光雷达（LiDAR)包括了激光测距系统、光学机械扫描单元、控制记录单元、全球定位系统(GlobalPositionSystem,GPS)、惯性测量系统(InertialMeasurementUnit，IMU)以及一套成像设备等。其二，机载激光雷达（LiDAR)进行采集点云数据时除了天气需要满足飞行条件外，还需要获得空域许可，提前设计航线，实地勘察。三维预览，只是点云基本的表面特征，因为每一个点云都具备空间坐标信息，因此它们都具备测量能力。两点成线，三点成面，四点成体，通过这些点，不仅可以明确了解地表空间上的某个点的坐标信息，还可以计算它们之间的长度、面积、体积、角度等信息，正好应对了测量需要的要素。激光雷达可以产生高分辨率的3D图像，精确地检测其视场中物体的大小、方向和速度。成都轨道交通激光雷达电子狗

那点云数据可以用来干什么？点云可用于制作数字高程模型通过对点云数据进行自动化预处理，地面滤波，结合人工编辑对激光点云进行进一步的精分类，保留地面点，剩余的地面点通过构建不规则三角网（TIN）等模型进行栅格化，可得到高精度的数字高程模型（DEM）数据，也可以转换为等高线数据。点云可用于三维建模随着激光雷达技术的逐步成熟，三维激光雷达技术制作的三维模型精度高，适用范围广，外业工作量少，省时省力。在建筑物的房屋轮廓提取、特征点检测和三维重建工作上发挥了重要作用。且结合倾斜摄影技术，地物提取更加便捷，数据可视化程度更高。点云可用于农林普查机载激光点云可以用于普查林木的特征，例如树木的平均高度，树冠密度，生物量，林木储量和植被覆盖度。如果搭配高光谱成像仪，可以确定更多的信息，如植被分类、植被储量、土壤变化等。其次，衍生数据可用于监测森林生长，风暴或火灾造成的损害等。成都轨道交通激光雷达电子狗激光雷达可用于安防领域。

在物体测量领域，激光雷达能够通过扫描获取物体的三维信息，从而计算出体积、重量等数据。在大多数高速入口，都会对进入高速的货车等进行称重，此时，激光雷达就有大用场，将激光雷达植入车辆检测系统，就能够对进入的车辆进行计数和安全检测，可以实时检测来往车辆的长宽高，并且能够根据算法计算出体积、重量，一旦车辆有超高、超宽、超长、超重等行为，就会发出警报制止其上高速。在安防领域，激光雷达能够实现目标区域的异物入侵监测。例如在火车站站台，需要乘客远离轨道1米以上，但是许多乘客容易疏忽大意，就容易出现危险，将激光雷达安装在车站月台，就能够辅助进行安全距离的报警监测。

传统的土方测量方法工作量大，不易在计算机上实现，不能有效利用现有的数据。在工程建设过程中土方测量的精度直接关系到工程建设中各方面的经济利益，因此土方测量的准确性十分重要。传统的土方数据采集方式主要是利用RTK技术或全站仪人工采集，随着行业设备的升级迭代，基于激光雷达扫描技术的数据采集模式迅速兴起。激光雷达测量范围广、精度高、抗干扰能力强，激光雷达扫描技术通过对不规则、复杂地表进行连续、快速、大面积、非接触扫描，成都慧视光电推出的雷视一体机可应用于轨道交通。

在夜间视野较差时，激光雷达依旧是更佳的解决方案。夜间场景下，摄像头与人眼只能依赖车辆灯光和周围环境光，但是这会有很多视觉盲区。而激光雷达则能让这个问题迎刃而解，即便在昏暗环境下，也能提供丰富的感知信息。虽然激光雷达优势众多，但也并不是全能的，譬如雨雾等极端环境下的穿透效果始终不及毫米波雷达。我们要清晰的认识到，激光雷达是L3级别自动驾驶的关键传感器之一。只有将多个多类传感器获取的数据、信息集中在一起综合分析，让不同传感器在识别能力、抗恶劣和暗光环境、探测距离等不同方面的优势相互补充，才能更好地提高汽车的感知精度和系统决策的正确性。此外，虽然各大厂商都在积极布局激光雷达的应用，但是相对于毫米波雷达而言它的价格更昂贵，随之带来的就是成本增加，这也是众多车企弃之不用、犹豫的一大原因。综合来看，激光雷达仍然是自动驾驶的比较好解，通过多种传感器的共同作用，自动驾驶将有着一个光明的未来。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。四川车路协同激光雷达测量

成都慧视光电的雷视一体机应用的是变焦镜头。成都轨道交通激光雷达电子狗

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