机载激光雷达应用

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。图像数据采集由高速DSP完成，图像处理及三维显示可由工业控制计算机完成。机载激光雷达应用

自动驾驶由感知、预测、规划、控制四大关键部分组成。首先通过各类 传感器获得相机图像、激光雷达点云等周围原始数据，得到车道、可驾 驶区域、运动物体和交通信号等信息，之后预测移动障碍物的意图和轨 迹，并根据获得的信息优化车辆的路线和行动，控制车辆完成加速、 减速、转向等动作来跟随规划路径。激光雷达在自动驾驶中属于感知部 分的重要信息输入来源。自动驾驶按照车辆自动化程度分为 6 个等级，L3 级之后在使用自动驾 驶功能时驾驶员无需驾驶汽车。防撞激光雷达避障探测体制上同扫描成像的单元探测有所不同，能够减小设备的体积、重量。

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。

从技术路径发展 来看，从机械式到混合固态再到纯固态，通过减少动态部分，压缩产品 体积、提高集成度都是降本的主要方式。例如 Velodyne 机械激光雷达 在 2007 年率先推出的产品单价为 75000 美元约合 50 万人民币，如今 已上车的混合固态激光雷达价格在 800-4000 美元，从结构上已经能大 幅降低产品价格和成本。另外一方面，随着供应链成熟度提高以及企业 量产能力提升，随着采购量提升天然会有成本降幅。同时通过 ASIC 自 主开发解决 FPGA 贵和进口依赖的痛点，未来实现更高自主可控性和更 有价格竞争力的产品。机械扫描能够进行大视场扫描，也可以达到很高的扫描速率。

激光雷达传感器小巧、轻便、坚固且经济高效，完全符合测量料场物料余量体积的应用要求。 在大型仓库中，单个激光雷达的视野覆盖面积足够大，可以用尽可能少数量的激光雷达捕获整个库存，降低硬件成本。激光雷达传感器生成的 3D 数据以极高的精度和准确度提供物料高度、宽度和深度的信息。基于这些数据，我们合作伙伴开发的基于网络的软件解决方案系统可以准确地计算批量库存。该软件在计算中包含了物料密度，基于激光雷达实时提供库存的信息。每个传感器输出获取的点云数据，其中每个点都包含 x、y 和 z 坐标信息。来自多个传感器的点云的融合或配准允许一次捕获整个料场点云。又要对接收机送出的信号进行处理，获取目标的距离信息。重庆250m激光雷达批发

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。机载激光雷达应用

从算法层面来看，由于激 光雷达探测距离精度高，算法公司评测感知能力的真值甚至深度学习真 值来自激光雷达。采用前置激光雷达在感知融合时可以直接采用激光雷 达的信息，抛弃视觉信息，直接判断前车大小和距离。在不同光照条件 下对障碍物的有效检测，能够降低急刹和晚刹概率，提升驾驶安全性和 舒适性。在现实生活中动静物体分布和种类都比较复杂，单一传感器很难达到高的识别效果，以激光雷达为主的多传感器融合将为驾驶带来全 新安全保障。 激光雷达通过三维建模提高精度，可补足其他传感器弊端并加速实现自 动驾驶。激光雷达具有高清晰度、远探测距离、提供实时 3D 地图的优 势，机载激光雷达应用

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