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。激光雷达在医疗领域被用于人体三维扫描和诊断。广东连续波激光雷达厂商

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。旋转扫描镜激光雷达,作为头一款量产的L3级别自动驾驶的乘用车——奥迪A8上搭载的激光雷达就是旋转扫描镜激光雷达。与机械旋转激光雷达不同的是,其激光发射模块和接收模块是不动的,只有扫描镜在做机械旋转。激光单元发出激光至旋转扫描镜(Mirror),被偏转向前发射(扫描角度145°),被物体反射的光经光学系统被左下方的探测器接收。优点:可车规,寿命长,可靠度高。缺点:扫描线数少,扫描角度不能到360度。Horizon激光雷达参考价测绘领域中激光雷达快速采集地形数据,绘制高精度地图。

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。
激光雷达按照测距方法可以分为飞行时间(TimeofFlight,ToF)测距法、基于相干探测FMCW测距法、以及三角测距法等,其中ToF与FMCW能够实现室外阳光下较远的测程(100~250m),是车载激光雷达的好选择方案。ToF是目前市场车载中长距激光雷达的主流方案,未来随着FMCW激光雷达整机和上游产业链的成熟,ToF和FMCW激光雷达将在市场上并存。根据激光雷达按测距方法分类:ToF法:通过直接测量发射激光与回波信号的时间差,基于光在空气中的传播速度得到目标物的距离信息,具有响应速度快、探测精度高的优势。FMCW法:将发射激光的光频进行线性调制,通过回波信号与参考光进行相干拍频得到频率差,从而间接获得飞行时间反推目标物距离。FMCW激光雷达具有可直接测量速度信息以及抗干扰(包括环境光和其他激光雷达)的优势。激光雷达的分辨率高,能够捕捉到细微的目标特征。

激光雷达在ADAS应用:海内外持续发展,2025年全球市场规模有望达6.2亿美元。2020年10月,百度在北京全方面开放无人驾驶出租车服务,在13个城市部署总数测试车辆,并且与一汽红旗合作实现了中国首条L4级自动驾驶乘用车生产线建设,具备批量生产能力。根据Forst&Sullivan研究估计,2026年ADAS领域使用激光雷达产业规模有望达12.9亿美元。其中,中国、美国、其他地区分别为6.7/3.5/2.7亿美元。2030年ADAS领域使用激光雷达产业规模有望达64.9亿美元,其中中国、美国、其他地区分别为32.5/13.0/19.5亿美元。仓储管理运用激光雷达清点库存,提高货物盘点效率。甘肃国产激光雷达
览沃 Mid - 360 实现感知升维,助力移动机器人自主完成复杂环境建图。广东连续波激光雷达厂商
激光雷达结构,激光雷达的关键部件按照信号处理的信号链包括控制硬件DSP(数字信号处理器)、激光驱动、激光发射发光二极管、发射光学镜头、接收光学镜头、APD(雪崩光学二极管)、TIA(可变跨导放大器)和探测器,如下图所示。其中除了发射和接收光学镜头外,都是电子部件。随着半导体技术的快速演进,性能逐步提升的同时成本迅速降低。但是光学组件和旋转机械则占具了激光雷达的大部分成本。激光雷达的种类,把激光雷达按照扫描方式来分类,目前有机械式激光雷达、半固态激光雷达和固态激光雷达三大类。其中机械式激光雷达较为常用,固态激光雷达为未来业界大力发展方向,半固态激光雷达是机械式和纯固态式的折中方案,属于目前阶段量产装车的主力军。广东连续波激光雷达厂商