企业商机
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

激光雷达是自动驾驶领域非常依赖的传感器,越来越多的自动驾驶公司看好激光雷达的应用前景。激光雷达具有较高的分辨率,可以记录周围环境的三维信息,激光雷达是主动发射型设备,对光照的变化不敏感,在有光照变化和夜晚等场景基本不会受到影响。此外激光雷达能够提供水平360度的视野范围,保证整个自动驾驶车基本上没有视野盲区。但是激光雷达惧怕雾霾天气,因为雾霾颗粒的大小非常接近激光的波长,激光照射到雾霾颗粒上会产生干扰,导致效果下降。随着技术的进步,以及成本的下降,激光雷达会普及到更多领域。混合固态技术赋能,Mid - 360 实现 360° 全向超大视场角感知。割草机激光雷达厂家精选

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激光雷达是20世纪60年代初次提出的一项技术, 随着应用的普遍,在过去的几年里,激光雷达经历了一轮新的繁荣进步和多行业使用,已迅速成为自动驾驶、无人机巡查、工业自动化等领域的关键技术。截至目前,我们已推出了好几款激光雷达AS系列产品,涵盖避障型、导航型以及导航避障一体型;具有测量精度高、扫描速度快、抗干扰能力强、体积小、重量轻、可靠性高等优势,是工业AGV、移动机器人、低速机器人的理想选择。每一种传感器基于各自的性能特点,都有其适合的应用场景。在实际特殊环境应用中,激光雷达也有着一些使用小技巧。湖北POE激光雷达通过分析激光雷达数据,研究人员能够精确评估环境变化。

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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。

LiDAR的数据,三维点,对于旋转式激光雷达来说,得到的三维点便是一个很好的极坐标系下的多个点的观测,包含激光发射器的垂直俯仰角,发射器的水平旋转角度,根据激光回波时间计算得到的距离。但 LiDAR 通常会输出笛卡尔坐标系下的观测值,头一是因为 LiDAR 在极坐标系下测量效率高,也只是对于旋转式 LiDAR,目前阵列式 LiDAR 也有很多。第二笛卡尔坐标系更加直观,投影和旋转平移更加简洁,求解法向量,曲率,顶点等特征计算量小,点云的索引及搜索都更加高效。对于 MEMS 式激光雷达,由于一次采样周期为一个偏振镜旋转周期,10hz 下采样周期为 0.1 秒,但由于载体本身在进行高速移动时,我们需要对得到的数据进行消除运动畸变,来补偿采样周期内的运动。主动抗串扰设计,使 Mid - 360 在多雷达环境中稳定运行不干扰。

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给定两个来自不同坐标系的三维数据点集,找到两个点集空间的变换关系,使得两个点集能统一到同一坐标系统中,这个过程便称为配准。配准的目标是在全局坐标框架中找到单独获取的视图的相对位置和方向,使得它们之间的相交区域完全重叠。对于从不同视图(views)获取的每一组点云数据,点云数据很有可能是完全不相同的,需要一个能够将它们对齐在一起的单一点云模型,从而可以应用后续处理步骤,如分割和进行模型重建。目前对配准过程较常见的主要是 ICP 及其变种算法,NDT 算法,和基于特征提取的匹配。仓储管理运用激光雷达清点库存,提高货物盘点效率。割草机激光雷达厂家精选

览沃 Mid - 360 作为新物种,让移动机器人在多样场景精确感知。割草机激光雷达厂家精选

LiDAR的结构。激光雷达主要包括激光发射、接收、扫描器、透镜天线和信号处理电路组成。激光发射部分主要有两种,一种是激光二极管,通常有硅和砷化镓两种基底材料,再有一种就是目前非常火热的垂直腔面发射(VCSEL)(比如 iPhone 上的 LiDAR),VCSEL 的优点是价格低廉,体积极小,功耗极低,缺点是有效距离比较短,需要多级放大才能达到车用的有效距离。激光雷达主要应用了激光测距的原理,而如何制造合适的结构使得传感器能向多个方向发射激光束,如何测量激光往返的时间,这便区分出了不同的激光雷达的结构。割草机激光雷达厂家精选

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