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我们可以根据 LiDAR 能描绘出稀疏的三维世界的特点,而扫描得到的障碍物点云通常又比背景更密集,通过分类聚类的方法可以利用其进行感知障碍物。而随着深度学习带来的检测和分割技术上的突破,LiDAR 已经能做到高效的检测行人和车辆,输出检测框,即 3D bounding box,或者对点云中的每一个点输出 label,更有甚者在尝试使用 LiDAR 检测地面上的车道线。在三维目标识别的对象方面,较初研究主要针对立方体、柱体、锥体以及二次曲面等简单形体构成的三维目标。电力巡检时激光雷达识别线路故障,提高巡检精度。轨道交通激光雷达价格

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。上海港口激光雷达激光雷达在安防领域实现了对入侵者的快速识别和追踪。

泛光面阵式(FLASH),泛光面阵式是目前全固态激光雷达中较主流的技术,其原理也就是快闪,它不像 MEMS 或 OPA 的方案会去进行扫描,而是短时间直接发射出一大片覆盖探测区域的激光,再以高度灵敏的接收器,来完成对环境周围图像的绘制。我们以目前较为成熟的车载 MEMS 式激光雷达为例,讲解其关键的硬件参数。这主要是因为激光发射器和接收器不能做在一起导致的,此方案本身便存在小量的误差。现在很多方案,都是向着共轴努力。激光雷达的测距精度,随着距离的变化而变化。
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。考古发掘使用激光雷达扫描遗址,助力文物保护研究。

目前,LiDAR已普遍应用于各个领域。在大气科学中,LiDAR被用于空气质量监测和污染物检测;在天文学领域,LiDAR技术可用于观察行星表面地貌特征以及太阳系内其他天体的形态结构;在工程建设方面,利用LiDAR技术可以快速获取地形数据、制作数字高程模型(DEM)以及生成精确的三维地图;而在汽车领域中,人们普遍认为LiDAR是一项关键的光学距离感知技术,在自动驾驶领域得到了普遍应用。几乎所有投入自动驾驶研发的厂商都将LiDAR视为一项关键技术,并且已经有一些低成本、小体积的LiDAR系统被应用于高级驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance Systems, ADAS)。农业植保依靠激光雷达辅助无人机,完成精确变量喷洒作业。贵州电力激光雷达
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全固态激光雷达。顾名思义此激光雷达没有任何机械摆动结构,自然也没有旋转。将机械化的激光雷达芯片化,体型更小、性能更好、寿命更可靠,但逃脱不了摩尔定律的轨道,目前有两种方式。1. 光学相控阵式(OPA)固态激光雷达,OPA固态激光雷达完全没有摆动固件,利用多个光源组成阵列,合成特定方向的光束,实现对不同方向的扫描。具有扫描速度快、精度高、可控性好、体积小(Quanergy激光雷达只有90x60x60mm)等优点,缺点是易形成旁瓣,影响光束作用距离和角分辨率,同时生产难度高。2.Flash固态激光雷达,Flash固态激光雷达,也可以说是非扫描式,它可以在短时间直接发射出一大片覆盖探测区域的激光,利用光阵构建图像,就像是照相机,快速记录整个场景,减少了没有了转动与镜片磨损,相对更为稳定,不过缺陷也很明显,比如探测距离较近,对处理器要求较高,相对应成本也高。轨道交通激光雷达价格
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