根据发生器的不同可以产生紫外线(10-400nm)到可见光(390-780nm)到红外线(760-1000000nm)波段内的不同激光,相应的用途也各不相同。激光是一种单一颜色、单一波长的光,激光雷达选用的激光波长一般不低于850nm,以避免可见光对人眼的伤害,而目前主流的激光雷达主要有905nm和1550nm两种波长。905nm探测距离受限,采用硅材质,成本较低;1550nm探测距离更远,采用昂贵的铟镓砷(InGaAs)材质,激光可被人眼吸收,故可做更远的探测光束。轻巧易隐藏布置,览沃 Mid - 360 兼顾机器人美观与功能。补盲激光雷达渠道

MEMS:MEMS激光雷达通过“振动”调整激光反射角度,实现扫描,激光发射器固定不动,但很考验接收器的能力,而且寿命同样是行业内的重大挑战。支撑振镜的悬臂梁角度有限,覆盖面很小,所以需要多个雷达进行共同拼接才能实现大视角覆盖,这就会在每个激光雷达扫描的边缘出现不均匀的畸变与重叠,不利于算法处理。另外,悬臂梁很细,机械寿命也有待进一步提升。振镜+转镜:在转镜的基础上加入振镜,转镜负责横向,振镜负责纵向,满足更宽泛的扫射角度,频率更高价格相比前两者更贵,但同样面临寿命问题。广东车载激光雷达价位激光雷达的耐用性保证了其在恶劣环境下的长期稳定运行。

LiDAR 技术的其它应用,LiDAR 的应用范围普遍而多样。在大气科学中,LiDAR已被用于检测多种大气成分。已经应用于表征大气中的气溶胶,研究高层大气风,剖面云,帮助收集天气数据,以及其它许多应用场合。在天文学中,LiDAR已被用于测量距离,包括远距离物体(例如月球)和近距离物体。实际上,LiDAR是将地月距离测量的精度提高到毫米级的关键设备。LiDAR还在天文学应用中用于建立导星。在考古学中,LiDAR已被用于绘制茂密森林树冠下的古代交通系统地图。
第三组基于回波能量强度判断采样点是否为噪点。通常情况下,激光光束受到类似灰尘、雨雾、雪等干扰产生的噪点的回波能量很小。目前按照回波能量强度大小将噪点置信度分为二档:01 表示回波能量很弱:这类采样点有较高概率为噪点,例如灰尘点;10 表示回波能量中等,该类采样点有中等概率为噪点,例如雨雾噪点。噪点置信度越低,说明该点是噪点的可能性越低。第四组基于采样点的空间位置判断是否为噪点。例如:激光探测测距只在测量前后两个距离十分相近的物体时,两个物体之间可能会产生拉丝状的噪点。目前按照不同的噪点置信度分为三档,噪点置信度越低,说明该点是噪点的可能性越低。览沃 Mid - 360 作为新物种,让移动机器人在多样场景精确感知。

当前所面临的挑战在于如何区分来自周边其他LiDAR设备的信号,而各种信号调制和隔离方法也正在积极研发中。LiDAR系统的成本和维护——这类系统相比一些替代技术所使用的传感器类型更加昂贵,当然持续不断的开发工作也在积极进行,为满足其大规模使用的需要而开发生产成本更低的系统。抑制非目标对象的回波——类似于抑制之前提到的大气虚假信号。但是这也可能会出现在空气质量良好的情况下。应对这一挑战通常涉及在不同的目标距离处,以及在LiDAR接收器的视场范围之内使光束尺寸尽可能更小。10cm 小盲区,Mid - 360 配合小巧体积,实现移动机器人无死角感知。上海三维激光雷达
主动抗串扰功能,使览沃 Mid - 360 在多雷达干扰下仍能正常运作。补盲激光雷达渠道
辅助驾驶,在目前的L2/L3级高级辅助驾驶中,激光雷达可覆盖前向视场(水平视场角覆盖60°到120°)以实现自动跟车或者高速自适应巡航等功能。通过发射信号和反射信号的对比,构建出点云图,从而实现诸如目标距离、方位、速度、姿态、形状等信息的探测和识别。除了传统的障碍物检测以外,激光雷达还可以应用于车道线检测。优点在于测距远、精度高,获取信息丰富,抗源干扰能力强。自动驾驶,未来,L4/L5级无人驾驶应用的实现,有赖于激光雷达提供的感知信息。激光雷达是一种可以扫描周围环境并生成三维图像的传感器。它可以被用于识别障碍物、构建地图和定位车辆等应用场景。该级别应用需要面对复杂多变的行驶环境,对激光雷达性能水平要求较高,在要求360°水平扫描范围的同时,对于低反射率物体的较远测距能力需要达到200m,且需要更高的线数以及更密的点云分辨率;同时为了减少噪点还需要激光雷达具有抵抗同环境中其他激光雷达干扰的能力。补盲激光雷达渠道
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