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...
在海洋环境和水下目标探测等领域,采用激光雷达,通过对激光诱导目标物发射的荧光等光谱信号的探测分析以获得海洋浮游生物及叶绿素等物质的种类和浓度分布信息。叶绿素浓度测量是海洋环境监测的热点项目之一,这是因为浮游植物是其他海洋生物的直接或间接的食物来源,在所有的海洋生物中占有特殊而重要的地位,其数值与估计海洋初级生产力、全球通量和众多海洋现象研究紧密相关。传统的测定方法有许多局限性,一来依靠人工逐点采样,范围小;二来分析速度很慢,效率不高。海洋激光雷达的出现恰好弥补了这种遗憾,可以对大面积,甚至全球范围内水域的叶绿素浓度进行实时、动态监测。慧视光电激光雷达实现量产并成功应用于轨道周界侵限监测。西藏高帧率 激光雷达厂家批发
到目前为止,料场中材料库存的测量经常不准确,甚至估计不准确。这会导致供应链效率低下——激光雷达技术可以很容易地改善这种情况。用户可以依靠虹科激光雷达传感器精确测量料场中的材料余量点云轮廓,并根据这些点云数据计算库存。当谈到体积测量时,许多人初都会回忆起他们的高中数学课。他们看到面前的长方体或立方体,甚至可能是圆柱体。这些物体的体积也可以借助虹科激光雷达传感器轻松确定——例如仓库中的箱子或者使用激光雷达测量另一种类型的物体——料仓材料堆。防撞激光雷达传感器为什么说激光雷达是自动驾驶的重要环节?
智慧农业属于智慧乡村重要的一环,如何精细高效的作业,成为了农业领域的一大突破点。各项技术在农业中迅速应用之一是农用车辆的自动化运作。通过激光雷达和摄像头等传感器实现农业车辆自动化,使得车辆在晚上也能持续工作,不需要人为操控,一定程度上提高效率。雷达技术在农业领域的另一个应用是精细生产。为减少支出并显著提高产量。在精细农业生产中,通过精确记录和评估参数(例如土壤条件或产量),使土地的耕作(播种和施肥)趋近比较好时机。通过安装在拖拉机上的激光雷达能够精确地测定玉米田的高度、体积和质量,从而也能确定预期的产量。
固态激光雷达是激光雷达的发展方向,主要包括 Flash 激光雷达和 OPA 激光雷达。纯固态激光雷达在混合固态方案的基础上进一步简化机械结 构,采用固定光源和固定探测模式,不需要扫描器件可以实现更低成本 并且无需担忧电机稳定性。根据调研结果来看,目前纯固态激光雷达缺 陷尚未完全解决,其中 Flash 激光雷达的缺点在于探测距离近;OPA 激 光雷达对材料要求比较苛刻,目前做出的产品也只能探测20-30m距离。 Flash 方案和照相机成像的原理非常类似。Flash 方案的光路和架构都 比较简单,收发对称,没有任何的扫描组件,成本更低、可靠性更高。 缺点在于不管是采用 VCSEL 还是 EEL 光源,发射后能量发散会导致测 距能力下降。因此输出的光束质量好,其单色性、相干性和光束稳定性好。
自动驾驶感知方案分为轻硬件重算法的视觉方案和以激光雷达为主的 多传感器融合方案。当前汽车制造商正在为车配备各种先进的控制和传 感功能,例如碰撞警告、避让系统、盲点监视器、车道保持辅助、车道 偏离警告、自适应巡航控制等等是一些成熟的驾驶辅助案例,使驾驶体 验更安全、更轻松。对于自动驾驶通常有纯视觉和多传感器融合两种路 径:特斯拉坚持纯视觉方案,采用来自多个摄像头的图像通过神经网络 进行分析,利用海量数据来做出关于加速、制动和转向的决定,特点为 轻传感器重算法。其他厂商均采用激光雷达、相机、毫米波雷达多传感器融合方案提升安全性能,特点是重硬件轻软件。激光雷达、毫米波雷 达、超声波传感器和摄像头各有优缺点。高度自动驾驶和完全自动驾驶 的车辆需要多传感器融合,能在各种天气和照明条件下创建精确的车辆 周围环境感知以及长短距离地图。慧视光电-行业用激光雷达开拓者!防撞激光雷达传感器
对大气污染物分布的观测。西藏高帧率 激光雷达厂家批发
测量海水深度也需要用到激光雷达,激光器可以从空中向下发射一个激光脉冲,当该脉冲到达海洋表面时部分被反射回来,另一部分到达海底之后会再反射回来。激光雷达在空中接收到这两个反射信号,并测出它们的时间间隔,用这一时间间隔乘以激光在海水中的传播速度,就可以算出海水的深度。成都慧视光电技术有限公司自研的HSLi-M16是一款16线机械式激光雷达,其内部的16组激光收发对进行360°旋转,形成3D点云图。其杰出的测距性能和超高的性价比使其更加适用于无人小车、无人测绘和机器人等领域。西藏高帧率 激光雷达厂家批发
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