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LiDAR还能够用于确定测量目标的速度。这可以通过多普勒方法或快速连续测距来实现。例如，可以使用LiDAR系统测量风速和车速。另外，LiDAR系统能够用于建立动态场景的三维模型，这是自动驾驶中会遇到的情形。这可以通过多种方式来实现，通常使用的是扫描的方式。LiDAR 技术中的挑战，在可实现的LiDAR系统中存在一些众所周知的挑战。这些挑战根据LiDAR系统的类型有所不同。以下是一些示例：隔离和抑制发射光束的信号——探测光束的辐射亮度通常远大于回波光束。必须注意确保探测光束不会被系统自身反射或散射回接收器，否则探测器将会因为饱和而无法探测外部目标。自动驾驶巴士借助激光雷达感知周边，安全接送乘客。高精度激光雷达渠道

激光的诞生，光子入射到物质中，以刺激电子从较高能级过渡到较低能级，并发射光子。当原子处于某种激发态时，有能量合适的光子从该原子附近通过，该原子就会释放出一个具有同样电势能的光子，从而跃迁到低能级状态。入射光子和发射光子具有相同的波长和相位，该波长对应于两个能级之间的能量差。一个光子刺激一个原子发射另一个光子，因此产生两个相同的光子，1917年，爱因斯坦在量子理论的基础上提出了一个崭新的概念一一受激辐射:即在物质与辐射场的相互作用中,构成物质的原子或分子可以在光子的激励下产生光子。福建360度激光雷达测绘领域中激光雷达快速采集地形数据，绘制高精度地图。

这类形体对现实世界的表达能力有限，绝大部分目标难以用这些形体或其组合来近似。后续研究主要集中于三维自由形态目标的识别，所谓自由形态目标，即表面除了顶点、边缘以及尖拐处之外处处都有良好定义的连续法向量的目标（如飞行器、汽车、轮船、建筑物、雕塑、地表等）。由于现实世界中的大部分物体均可认为是自由形态目标，因此三维自由形态目标识别算法的研究较大程度上扩展了识别系统的适用范围。在过去二十余年间，三维目标识别任务针对的数据量不断增加，识别难度不断上升，而识别率亦不断提高。

脉冲同步（PPS），脉冲同步通过同步信号线实现数据同步。GPS同步（PPS+UTC），通过同步信号线和 UTC 时间（GPS 时间）实现数据同步。然后我们从 LiDAR 硬件得到一串数据包，需要过一次驱动才能将其解析成点云通用的格式，如 ROSMSG 或者 pcl 点云格式，以目前较普遍的旋转式激光雷达的数据为例，其数据为 10hz，即 LiDAR 在 0.1s 时间内转一圈，并将硬件得到的数据按照不同角度切成不同的 packet，以下便是一个 packet 数据包定义示意图。每一个 packet 包含了当前扇区所有点的数据，包含每个点的时间戳，每个点的 xyz 数据，每个点的发射强度，每个点来自的激光发射机的 id 等信息。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。

激光雷达在ADAS应用：海内外持续发展，2025年全球市场规模有望达6.2亿美元。2020年10月，百度在北京全方面开放无人驾驶出租车服务，在13个城市部署总数测试车辆，并且与一汽红旗合作实现了中国首条L4级自动驾驶乘用车生产线建设，具备批量生产能力。根据Forst&Sullivan研究估计，2026年ADAS领域使用激光雷达产业规模有望达12.9亿美元。其中，中国、美国、其他地区分别为6.7/3.5/2.7亿美元。2030年ADAS领域使用激光雷达产业规模有望达64.9亿美元，其中中国、美国、其他地区分别为32.5/13.0/19.5亿美元。激光雷达的实时数据反馈为决策者提供了有力支持。览沃激光雷达规格

通过分析激光雷达数据，研究人员能够精确评估环境变化。高精度激光雷达渠道

调频连续波FMCW激光雷达，以三角波调频连续波为例来介绍其测距/测速原理。蓝色为发射信号频率，红色为接收信号频率，发射的激光束被反复调制，信号频率不断变化。激光束击中障碍物被反射，反射会影响光的频率，当反射光返回到检测器，与发射时的频率相比，就能测量两种频率之间的差值，与距离成比例，从而计算出物体的位置信息。FMCW的反射光频率会根据前方移动物体的速度而改变，结合多普勒效应，即可计算出目标的速度。优点：每个像素都有多普勒信息，含速度信息；解决Lidar间串扰问题；不受环境光影响，探测灵敏度高；缺点：不能探测切向运动目标。高精度激光雷达渠道