补盲激光雷达生产厂家

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。激光雷达在智能机器人导航中发挥着至关重要的作用。补盲激光雷达生产厂家

有几个原因：我们这里说的激光雷达，是指 TOF 激光雷达，TOF 测距，靠的是 TDC 电路提供计时，用光速乘以单向时间得到距离，但限于成本，TDC 一般由 FPGA 的进位链实现，本质上是对一个低频的晶振信号做差值，实现高频的计数。所以，测距的精度，强烈依赖于这个晶振的精度。而晶振随着时间的推移，存在累计误差；距离越远，接收信号越弱，雷达自身的寻峰算法越难以定位到较佳接收时刻，这也造成了精度的劣化；而由于激光雷达检测障碍物的有效距离和较小垂直分辨率有关系，也就是说角度分辨率越小，则检测的效果越好。如果两个激光光束之间的角度为 0.4°，那么当探测距离为 200m 的时候，两个激光光束之间的距离为200m*tan0.4°≈1.4m。也就是说在 200m 之后，只能检测到高于 1.4m 的障碍物了。如果需要知道障碍物的类型，那么需要采用的点数就需要更多，距离越远，激光雷达采样的点数就越少，可以很直接的知道，距离越远，点数越少，就越难以识别准确的障碍物类型。补盲激光雷达生产厂家激光雷达的远程测量能力使其适用于大型工程监测。

从自动驾驶技术发展来看，L0-L2阶段，传感器与控制系统的革新是主要变化；L3-L4阶段，感知与决策能力的增强是主要变化。L2、L3及L4级别的智能驾驶所需激光雷达台数分别为0台、1台和5台，激光雷达称为推动智能驾驶发展的重要因素。就国内市场而言，中国拥有世界较大的高级辅助驾驶和无人驾驶市场，成长空间也较为广阔。2020年11月发布的《智能网联汽车技术路线图（2.0版）》明确指出到2030年我国L2和L3级渗透率要超过70%。但激光雷达的技术路线仍然有其他的选项尚未成熟，市场目前依然处于群雄逐鹿的状态。伴随着在汽车行业的不断渗透与工业自动化的发展，激光雷达的投资机会可不断给到我们想象空间。

分类，激光雷达按结构不同大致可以分为：机械旋转激光雷达、混合半固态激光雷达和全固态激光雷达（Flash快闪和OPA相控阵，统称为非扫描式）。（一）机械旋转激光雷达，机械式激光雷达体积大、成本较高、装配难。它通过旋转实现横向360度的覆盖面，通过内部镜片实现垂直角度的覆盖面，同比有着更耐用稳定的特点，所以我们看到的自动驾驶路试车大多采用这种类型，雷达在车顶不停的在旋转完成横向扫描，靠增加激光束，实现纵向宽泛的扫描。（二）混合半固态激光雷达。按照扫描方式分为：转镜、硅基MEMS、振镜+转镜、旋转透射棱镜。激光雷达在地震勘测和灾害预警中的应用可帮助准确评估地质构造和地下运动情况，保护人民生命财产安全。

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。激光雷达在农业领域用于监测作物生长情况。河北傲览Avia激光雷达

Hap激光雷达在复杂城市环境中能够准确测量建筑物高度，为城市规划和管理提供重要数据支持。补盲激光雷达生产厂家

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。扫描帧频，激光雷达点云数据更新的频率。对于混合固态激光雷达来说，也就是旋转镜每秒钟旋转的圈数，单位Hz。例如，10Hz即旋转镜每秒转10圈，同一方位的数据点更新10次。补盲激光雷达生产厂家