昆明车路协同激光雷达测量

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。激光雷达的接收单元由接收光学系统、光电探测器和回波检测处理电路等组成。昆明车路协同激光雷达测量

OPA 激光雷达通常搭配 FMCW 测距方式，未来有望实现高稳定性、任 意方向控制、低成本、平均功率几百毫瓦的比较低功耗以及超过 500m 探 测距离。OPA 采用相干原理，在两个水波纹叠加后，如果满足半波长的 整数倍，会形成相干相加或者相交的特性，可以利用这种特性控制波数 的时间差从而控制扫描方向。这种方案的主要优点在于集中度很高，并 且波长和方向优势带来更高信噪比，体积更小，更适合车规级需求。OPA方案的难点是插入损耗和旁瓣问题。具体来看是因为同一束光产生干涉， 在相邻的几束光满足条件后很容易形成旁瓣，会有多余的能量分掉探测 主能量，影响测距能力。纯固态激光雷达部分技术和光通讯类似，目前 在通讯行业中 III-V 族半导体技术占主流，硅光芯片仍处于上升阶段， 硅光技术有待突破。成都车用激光雷达成像一个波长调到待测物体的吸收线，而另一波长调到线上吸收系数较小的边翼。

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。

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。激光雷达可应用于油气直接勘察。

每逢雨季，位于山区的铁路或者公路线上，泥石流、碎石侵入时有发生，此次事故恰好遇到动车高速通过，而泥石流侵入的地方又恰好在隧道口，所以造成了动车脱线，这样的事故发生概率较小，但是危害却是极大。其实，在雨季和汛期时，铁路沿线对泥石流之类的异物侵线是有监测和预警的！只是此前的一些预警机制只在一些重点区域，比如当地对于重点区域降雨和土质的监测。野外的铁路路线长，有的泥石流沟又比较隐蔽，在成本的压力下，所以没能做到每一点都进行监测。但是灾难往往就会发生在那些没有预警到的地方，因此，每一点都很关键。激光雷达利用激光光波来完成任务。西藏车路协同激光雷达slam

差分激光雷达的测试原理是使用激光雷达发出两种不等的光。昆明车路协同激光雷达测量

可以通过反射信号和发射信号的频率是否相同判断物体是否处于静止状态。对于逐渐靠近的物体，返回信号会产生正向多普勒频移，对于逐渐远离的物体，返回信号会产生反向多普勒频移，导致频率发生上移或下移并由此区分物体移动方向。目前TOF为市场中**为成熟的激光雷达测距方式，也是商业化激光雷达应用多的测距方式。通过监测激光发射与回波的时间差，基于光速和测量时间差计算目标距离。TOF的比较大优势在于探测精确、性价比高、技术成熟、响应速度快。缺陷是需要算法抗干扰，并根据反射率判断是否为伪目标，所以对算法有较高的要求。FMCW可以根据多普勒效应判断目标移动方向，信息更丰富且对环境强光和其他激光具有很好的抗干扰性能。总体来看测距方式未来将从TOF逐渐向FMCW切换，且两种测距方式将会在不同场景存留。昆明车路协同激光雷达测量

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