天津览沃激光雷达设备

时间:2025年02月13日 来源:

激光雷达按照测距方法可以分为飞行时间(TimeofFlight,ToF)测距法、基于相干探测FMCW测距法、以及三角测距法等,其中ToF与FMCW能够实现室外阳光下较远的测程(100~250m),是车载激光雷达的好选择方案。ToF是目前市场车载中长距激光雷达的主流方案,未来随着FMCW激光雷达整机和上游产业链的成熟,ToF和FMCW激光雷达将在市场上并存。根据激光雷达按测距方法分类:ToF法:通过直接测量发射激光与回波信号的时间差,基于光在空气中的传播速度得到目标物的距离信息,具有响应速度快、探测精度高的优势。FMCW法:将发射激光的光频进行线性调制,通过回波信号与参考光进行相干拍频得到频率差,从而间接获得飞行时间反推目标物距离。FMCW激光雷达具有可直接测量速度信息以及抗干扰(包括环境光和其他激光雷达)的优势。览沃 Mid - 360 凭借 360°x59° 超广 FOV,感知三维空间信息。天津览沃激光雷达设备

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楔形棱镜旋转雷达,收发模块的PLD(PulsedLaserDiode)发射出激光,通过反射镜和凸透镜变成平行光,扫描模块的两个旋转的棱镜改变光路,使激光从某个角度发射出去。激光打到物体上,反射后从原光路回来,被APD接收。与MEMSLidar相比,它可以做到很大的通光孔径,距离也会测得较远。与机械旋转Lidar相比,它极大地减少了激光发射和接收的线数,降低了对焦与标定的复杂度,大幅提升生产效率,降低成本。优点:非重复扫描,解决了机械式激光雷达的线式扫描导致漏检物体的问题;可实现随着扫描时间增加,达到近100%的视场覆盖率;没有电子元器件的旋转磨损,可靠性更高,符合车规。缺点:单个雷达的FOV较小,视场覆盖率取决于积分时间;独特的扫描方式使其点云的分布不同于传统机械旋转Lidar,需要算法适配。觅道Mid-70激光雷达供应商激光雷达的实时性使其成为智能交通系统的重要组成部分。

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激光雷达能够准确输出障碍物的大小和距离,通过算法对点云数据的处理可以输出障碍物的3D框,如:3D行人检测、3D车辆检测等;亦可进行车道线检测、场景分割等任务。除了障碍物感知,激光雷达还可以用来制作高精度地图。地图采集过程中,激光雷达每隔一小段时间输出一帧点云数据,这些点云数据包含环境的准确三维信息,通过把这些点云数据做拼接,就可以得到该区域的高精度地图。在定位方面,智能车在行驶过程中利用当前激光雷达采集的点云数据帧和高精度地图做匹配,可以获取智能车的位置。

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。激光雷达的高稳定性使其在太空探测任务中备受青睐。

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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 以 360°x59° 超广 FOV,强化移动机器人环境感知敏锐度。激光雷达批发

隧道施工借助激光雷达监测变形,保障工程施工安全。天津览沃激光雷达设备

优劣势分析,优势:首先,该设计减少了激光发射和接收的线数以实现一帧之内更高的线数,也随之降低了对焦与标定的复杂度,因此生产效率得以大幅提升,并且相比于传统机械式激光雷达,棱镜式的成本有了大幅的下降。其次,只要扫描时间够久,就能得到精度极高的点云以及环境建模,分辨率几乎没有上限,且可达到近100%的视场覆盖率。劣势:棱镜式激光雷达FOV相对较小,且视场中心的扫描点非常密集,雷达的视场边缘扫描点比较稀疏,在雷达启动的短时间内会有分辨率过低的问题。对于高速移动的汽车来说,显然不存在长时间扫描的情况,不过可以通过增加激光线束和功率实现更高的精度和更远的探测距离,但机械结构也相对更加复杂,体积让前两者更难以控制,存在轴承或衬套的磨损等风险。天津览沃激光雷达设备

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