实现“看的远、看的细,测的快、测的准”的风场观测是对测风激光雷达的重要挑战。为了获取3米和0.1秒时空分辨率的风场,需再提高现有激光雷达信号检测灵敏度2个数量级以上。团队通过在激光光源、光学收发系统、高速数据采集电路和数据处理算法上对激光雷达进行了优化,并在时频分析、脉冲编码基础上提出一种新的反演算...
通常森林面积广阔,范围大,导致调查工作量大,加上森林地形环境复杂,又增加了工作强度。而调查取证需要采集精细的数据,这也使调查耗时久,周期变长。除此之外,靠传统地面调查方式进行资源数据采集,不能全局视野地获取目标信息,信息获取缺失。激光雷达具有穿透植被的能力,系统拥有双回波。在植被覆盖区域可透过植被获取地面点数据,收集树木的平均高度,树冠密度,生物量,林分体积和植被覆盖度,用于估算森林。而且激光雷达获取的高精度点云数据测量精度很高。这些优势使得激光雷达系统可以有效助力森林“调查”。成都慧视自研的HSLi-M16激光雷达是一款16线机械式激光雷达,其内部的16组激光收发可进行360°旋转,形成3D点云图,相比其他手段,在大范围、高时效、高精度林木高度与林分垂直结构信息获取方面具有优势。搭配无人机使用可以对森林进行全方面扫描以获取信息。激光雷达角分辨率高,速度分辨率高和距离分辨率高。成都高帧率 激光雷达成像
TOF 是目前为成熟和广泛应用的测距方式,根据光反射回的时间测距 离。具体来说是通过用脉冲激光照亮目标并测量反射返回信号的特性来工作。脉冲光的宽度范围可以从几纳秒到几微秒。TOF 激光雷达主要部 件有激光器、放大器、光电转换器等。TOF 激光源目前有 905nm 和 1550nm 两种,通常情况下 905nm 探测距离为 100-200m,由于靠近可见光对人眼有影响,因此难以通过加大功率增加探测距离,导致探测 距离有限。1550nm 探测距离能达到 250m,且有更好的安全性,但由 于 1550nm 接收器需要采用铟镓砷光电探测器芯片,导致当前成本较高。贵阳防撞激光雷达传感器慧视光电的周界型激光雷达监控设备智能识别人、车等入侵目标,过滤动 物、树木、雨水等,支撑无人值守周界。
到目前为止,许多公司已经使用了不同类型的产品库存记录技术,例如在铲斗中集成秤的轮式装载机。在某些情况下,当材料从 A 移动到 B 时,会计算铲子的数量,估计堆的大小,或者从终产品的数量中推断出库存。这种类型测量方式会累积不准确性。较长一段时间后,随着时间的推移逐渐出现显着的测量误差。直到,账簿上的数字与实际库存有很大不同。通常,库存也只是估计的。只要有一点经验,就知道多少堆大小对应于多少吨材料。 当然,这种做法并不是很精确。
成都慧视光电自研的HSLi-M16集成基于点云处理技术的3D激光雷达测量识别,可以精细扫描测量识别仓储中的货物、车辆位置、形状、大小,搭配自研AI算法自动规划路线、精细装卸。还可以对运输车辆位置进行测量、车厢可装货区域位置测量,产品出库暂存、装车的规划。产品仓储数据信息与装运系统数据的对接和管理,并能够对出库的产品的外观图像、产品属性进行实时采集、传输和储存管理。通过AI把控整个过程,通过视觉形态在主控计算机上实时显示。半导体泵浦固体激光器综合了半导体激光器与固体激光器的优点,具有体积小、重量轻、量子效率高的特点。
探测器足激光接收机的部件,也是决定接收机性能的关键因素,因此,探测器的选择和合理使用是激光接收机设计中的重要环节。目前,用于激光探测的探测器可分为基于外光电效应的光电倍增管和基于内光电效应的光电二极管及雪崩光电二极管等,由于雪崩光电二极管具有高的内部增益、体积小、可靠性好等优点,往往是工程应用中的优先探测器件。激光雷达的回波信号电路主要包括放大电路和阈值检测电路。放大电路的设计要与回波信号的波形相匹配,对于不同的回波信号(如脉冲信号、连续波信号、准连续信号或调频信号等),接收机要有与之相匹配的带宽和增益。如对于脉冲工作体制的激光雷达,放大电路要有较宽的带宽,同时还要采用时问增益控制技术,其放大器增益不是固定的,而是按激光雷达方程变化曲线设计的控制曲线,以抑制近距离后向散射,降低虚警,并使放大器丰要工作于线性放大区域。。非扫描成像体制采用多元探测器,作用距离较远。云南汽车激光雷达
激光雷达的波长比微波短好几个数量级,又有更窄的波束。成都高帧率 激光雷达成像
L2自动辅助驾驶通常采用摄像头与毫米波雷达融合。L1、L2级车辆通常具有一个前置远程雷达和一个用于自适应巡航控制、紧急制动辅助和车道偏离警告/辅助的摄像头,两个后向中距雷达实现盲点检测,以及4个额外摄像头和12个超声波传感器可实现360度视野实现泊车辅助功能。L2+是从辅助驾驶走向更高级别自动驾驶的必经之路。具体来说,激光雷达也需要时间收集数据并更新软件调整优化,并不是自动驾驶的灵丹妙药,但由于其在不同光照条件下精细的探测能力可以降低算法难度而受到欢迎。成都高帧率 激光雷达成像
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实现“看的远、看的细,测的快、测的准”的风场观测是对测风激光雷达的重要挑战。为了获取3米和0.1秒时空分辨率的风场,需再提高现有激光雷达信号检测灵敏度2个数量级以上。团队通过在激光光源、光学收发系统、高速数据采集电路和数据处理算法上对激光雷达进行了优化,并在时频分析、脉冲编码基础上提出一种新的反演算...
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