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

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。激光雷达在野生动物保护中用于监测动物的活动范围和习性。北京二维激光雷达哪家好

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相比于半固态式和固态式激光雷达,机械旋转式激光雷达的优势在于可以对周围环境进行360°的水平视场扫描,而半固态式和固态式激光雷达往往较高只能做到120°的水平视场扫描,且在视场范围内测距能力的均匀性差于机械旋转式激光雷达。由于无人驾驶汽车运行环境复杂,需要对周围360°的环境具有同等的感知能力,而机械旋转式激光雷达兼具360°水平视场角和测距能力远的优势,目前主流无人驾驶项目纷纷采用了机械旋转式激光雷达作为主要的感知传感器。山东激光雷达现货直发激光雷达的工作原理基于光的传播速度和反射原理,实现高精度测距。

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MEMS阵镜激光雷达,MEMS振镜是一种硅基半导体元器件,属于固态电子元件;它是在硅基芯片上集成了体积十分精巧的微振镜,其主要结构是尺寸很小的悬臂梁——反射镜悬浮在前后左右各一对扭杆之间以一定谐波频率振荡,由旋转的微振镜来反射激光器的光线,从而实现扫描。硅基MEMS微振镜可控性好,可实现快速扫描,其等效线束能高达一至两百线,因此,要同样的点云密度时,硅基MEMSLidar的激光发射器数量比机械式旋转Lidar少很多,体积小很多,系统可靠性高很多。

激光雷达的FOV,FOV指激光雷达能够探测到的视场范围,可以从垂直和水平两个维度以角度来衡量范围大小,下图比较形象的展示了激光雷达FOV范围,之所以要提到FOV是因为后面不同的技术路线基本都是为了能够实现对FOV区域内探测。垂直FOV:常见的车载激光雷达通常在25°,形状呈扇形;水平FOV:常见的机械式激光雷达可以达到360°范围,通常布置于车顶;常见的车载半固态激光雷达通常可以达到120°范围,形状呈扇形,可布置于车身或车顶。激光雷达在物流领域提高了货物分拣和配送的效率。

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LiDAR 数据通常在空中收集,如NOAA在加州大苏尔Bixby大桥上空的调查飞机(右图)。这里的LiDAR数据显示了Bixby大桥的俯视图(左上)和侧视图(左下)。NOAA的科学家使用基于LiDAR的装置检查自然和人造环境。LiDAR数据支持洪水和风暴潮建模、水动力建模、海岸线测绘、应急响应、水文测量以及海岸脆弱性分析等活动。此外,地形LiDAR使用近红外激光绘制地形和建筑物地图,而测深LiDAR使用透水绿光绘制海底和河床地图。在农业中,LiDAR可用于绘制拓扑图和作物生长图,从而提供有关肥料需求和灌溉需求的信息。激光雷达的扫描速度快,提高了数据处理效率。天津连续波激光雷达

激光雷达的抗干扰能力强,保证了数据的准确性。北京二维激光雷达哪家好

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。北京二维激光雷达哪家好

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市场竞争格局及同行业公司,国外企业发展较早,国内厂商加码布局崛起可期。外国厂商如法雷奥、Velodyne、Luminar、Innoviz 起步较早,在技术和产品具备一定的先发优势。过去两年通过特殊目的并购公司(Special Purpose Acquisition Compony,SPAC)完成了上市,有望借助资本力量加速业务发展。国内厂商在近几年投入了大量研发后,逐步完成了技术的追赶甚至在一定范围内实现超越。禾赛科技、速腾聚创、图达通等企业的产品在行业内具备较强的竞争力,各方势力百花齐放,共同推动我国激光雷达产业持续繁荣,缩小与国外差距。激光雷达的实时数据反馈为决策者提供了有力支持。江苏多线...

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