云南sick激光雷达产品

激光雷达自诞生以来经历了五个发展阶段：（1）1960 年代-1970 年代：激光器 诞生，基于激光的探测技术开始发展，这一时期激光雷达主要用于科研及测绘， 1971 年阿波罗 15 号载人登月任务使用激光雷达对月球表面进行测绘。（2）1980 年代-1990 年代：激光雷达商业化起步，开始用于工业探测和早期无人驾驶项目， 这一时期西克和北洋等厂商推出单线扫描式 2D 激光雷达产品。（3）2000 年代2010 年代早期：高线数激光雷达开始用于无人驾驶的避障和导航，激光雷达主 要应用于无人驾驶测试项目等。此时市场内主要为国外厂商。（4）2016 年-2018 年：国内厂商入局，激光雷达技术方案多样化发展。此时激光雷达主要用于无人 驾驶、高级辅助驾驶、服务机器人等，且下游开始有商用化项目落地。（5）2019 年至今：市场发展迅速，产品性能持续优化，应用领域持续拓展。激光雷达技术 朝向芯片化、阵列化发展。境外激光雷达公司迎来上市热潮，同时有巨头公司加 入激光雷达市场竞争。。声光扫描器采用声光晶体对入射光的偏转实现扫描，扫描速度可以很高。云南sick激光雷达产品

激光雷达在智慧城市与测绘领域应用包括实景三维城市、大气环境监测和智能 交通等，2025 年全球市场规模有望超过 45 亿美元。测绘方面，通过激光雷达采 集三维空间数据并处理得到具有坐标信息的影像数据，进而实现实景三维建模已成为主流发展方向。大气环境监测方面，可通过激光雷达探测气溶胶、云粒子的 分布、大气成分和风场的垂直廓线，进而有效监控主要污染源。智能交通方面， 可通过激光雷达对道路进行连续扫描并获得实时动态的车流量点云数据并处理 得到车流量等参数，进而实现智能交通控制。昆明面阵激光雷达点云。非扫描成像体制采用多元探测器，作用距离较远。

随着新能源汽车的普及，自动驾驶开始俘获人们的芳心。自动驾驶需要各类传感器来感知周围环境，传感器数据（图像、点云等）上的坐标与真实世界中的物体的坐标存在对应的转换关系。这一转换关系可通过建模获得的公式计算。这些公式中有的包含传感器的外部参数，有的也包含传感器的内部参数。外部参数主要和传感器的安装方位有关，内部参数主要和焦距、激光发射器坐标等内因有关。传感器的标定工作，就是通过实验得出传感器内外参数，从而实现各传感器的坐标统一。

既然人是靠眼睛开车，那么自动驾驶也可以，于是摄像头就更像是车的眼睛，虽然直观清楚，但我们也知道眼睛是会骗人的，并且许多情况下视线都会受到影响。并且摄像头想要识别出2D画面信息，还必须依赖于算法逻辑，通过深度学习神经网络对场景进行像素分割、物体分类、模型标定和目标跟踪，实现对障碍物的识别和匹配。但摄像头能通过机器学习获得经验值，在不断自我完善，因为看的东西越多，识别能力也就越高，这就需要数据，这个庞大数据谁提供？那就是现在的特斯拉车主。随着算力提升，识别能力会越来越强，然后代替人工驾驶。通过这四种技术的集成可以快速的完成地面三维空间地理信息的采集，经过处理可得到具有坐标信息的影像数据。

随着新能源汽车的越来越多，自动驾驶开始逐步占据人们的视野。自动驾驶需要各类传感器来感知周围环境，传感器数据（图像、点云等）上的坐标与真实世界中的物体的坐标存在对应的转换关系。这一转换关系可通过建模获得的公式计算。这些公式中有的包含传感器的外部参数，有的也包含传感器的内部参数。外部参数主要和传感器的安装方位有关，内部参数主要和焦距、激光发射器坐标等内因有关。传感器的标定工作，就是通过实验得出传感器内外参数，从而实现各传感器的坐标统一。可以采用非相干的能量接收方式。贵州自动驾驶激光雷达厂家批发

还可以采用相干接收方式接收信号。云南sick激光雷达产品

智能驾驶采用不同类型的传感器实现车辆对周边道路、行人、障碍物、路侧单元 及其他车辆的感知，在不同程度上实现车辆安全、自主、智能驾驶，是激光雷达 的重要应用场景，可根据驾驶员与自动驾驶系统参与程度分为五个等级。典型的智能驾驶系统包括环境感知、决策规划和控制执行三大部分。其中环境感知系统主要包括摄像头、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达等传感器。激光雷达性能好、精度高，或为智能汽车重要传感器。激光雷达常应用于高精度电子地图和定位、障碍物识别、可通行空间检测、障碍物轨迹预测等方面，具备分辨率高、探测范围广、信息量丰富等优势，或为实现汽车智能驾驶的重要装置。云南sick激光雷达产品

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