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...
随着科技的快速发展,汽车驾驶也越来越往智能化和自动化的方向发展,现在很多车企都在研发自动驾驶汽车。自动驾驶可以解放驾驶者的双手双脚,也能减少因疲劳驾驶、酒后驾驶引发的的车祸。对于自动驾驶汽车的安全性,外界一直存在着一些担忧。据了解,研究人员发现激光可以让自动驾驶汽车失明,看不到移动的行人和其它障碍物,并认为道路是安全的,可以继续行驶。激光雷达的工作原理就是发射激光并捕获反射来计算距离,就如同蝙蝠的回声定位一样,但如果有人用激光模拟这种反射,让激光雷达误以为是反射回来的激光,这就会扰乱传感器,忽略来自真正障碍物的激光反射。激光雷达的波长短,可以在分子量级上对目标探测。这是微波雷达无能为力的。贵阳3D激光雷达测距原理
激光的发出有赖于泵浦源、增益介质、谐振腔三大部件。激光的输出需要外界提供 能量,泵浦源(又称激励源)即负责向增益介质中的粒子提供能量,常见的泵浦方式有 电泵浦、光学泵浦、核能泵浦等;增益介质用来提供向高能级跃迁的粒子,常用材料有 氖气、有机染料、红宝石、半导体、光纤等;谐振腔指使光波在其中来回反射从而提供 光能反馈的空腔,其作用是使腔内的光子具有一致的频率、相位和运行方向,使激光具 有良好的方向和相干性,同时还能放大受激辐射的强度。 激光器芯片将电激励作为泵浦源,以半导体材料为增益介质,通过谐振腔选模放大, 进而输出激光,完成光电转换。西藏单线激光雷达扫描仪其中测距单元可利用FPGA技术实现,在高精度激光雷达中还需采用精密测时技术。
激光雷达通过光探测距离收集海量数据点生成点云,为机器和计算机提供3D周围环境的准确感知,让“看见”和“看清”赋能新一代汽车。的车载激光雷达需要具备良好的测远能力、精度、高清晰度,高性价比和低功耗。具体来看,假设高速路段行驶速度为100km/h约合28m/s,一般情况下100km/h到0km/h制动需要3-4秒左右,所以高速刹车制动距离为100-150m。对于自动驾驶主雷达,为了保证高速行驶安全,激光雷达探测距离需要在200-250m以上较为安全。拥有良好的测远能力意味着留给系统进行感知和决策的时间越长,安全性更好。拥有良好的角分辨率使探测器对探测目标物有好清晰度和识别能力。同时,低功耗在实际应用当中对安全也有巨大作用,更少三维电能消耗,能够获得更多续航里程。
电动光学机械扫描仪是比较常见的激光雷达扫描仪类型。2007年,激光雷达技术的先驱Velodyne公司发布了一款64波束旋转扫描器,这款扫描器显然在早期塑造并主导了自动驾驶汽车行业。这种扫描器明显的优点是测距距离长,水平视场宽,扫描速度快。大多数这种类型的传感器都有几个发射-接收通道,这些通道垂直堆叠,由电机旋转,形成360°视场。尽管由此产生的点云能够对车辆周围的物体进行高质量的检测,但这种扫描器类型仍有几个缺点:(a)高功耗,(b)易受振动和机械冲击,(c)庞大的包装,(d)在大多数情况下,价格非常高。此外,由于垂直堆叠激光LEDs的数量有限,(e)它们的垂直分辨率有限。然而,世界上有几家公司致力于减轻这些缺点,同时保持这类传感器能够产生的高质量点云。可以采用非相干的能量接收方式。
视觉与激光雷达这两种感知方式从来都不是“对手关系”,而是相辅相成。摄像头可以清楚地识别信号灯、车道线以及交通标识,擅长为物体分类;而激光雷达则具备更强的3D感知、定位、远距离探测等能力,并且不受光线或黑暗环境影响。多传感器的融合,则可以相互弥补对方的缺点。不少未搭载激光雷达的车型都曾出现过在使用辅助驾驶时,高速状态下追尾慢速车或静止车辆的事故。而车辆未能识别到障碍物的比较大原因,正是因为摄像头的测距能力非常有限,而毫米波雷达又因为角分辨率不足,且为了减少误检还容易过滤掉静止物体。差分激光雷达主要用于大气成分的测定。贵阳大气激光雷达避障
激光雷达技术可以快速完成三维空间数据采集,它的优点使它有很广阔的应用前景。贵阳3D激光雷达测距原理
4D毫米波雷达,也可以将其称为成像雷达,在原有的功能基础上增加了高度信息,能够探测出物体的方位、距离、速度、高度四维数据。同时,4D毫米波雷达具有像素级的角分辨率,可解析出目标物体的轮廓,让毫米波雷达实现近似于激光雷达的成像功能。传统毫米波雷达由于缺少高度的信息,导致视角中只有一个平面,无法区分目标物体是在“路上”还是在“空中”。这让毫米波雷达在自动驾驶感知中,尤其是在静态物体识别上无法有效发挥其作用。贵阳3D激光雷达测距原理
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