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...
机械旋转激光雷达是比较早的激光雷达的扫描方式,但是由于零件多、寿命短、价格贵、体积大等众多缺点,机械旋转激光雷达并不适用于量产车辆。机械式激光雷达收发光源、接收器以及扫描系统坐在圆盘底座上。随着外部电机的转动,收发架构会沿着这个圆盘进行转动,实现水平空间的360度扫描。优点是外部电机控制技术比较成熟且能够长时间保持稳定转速;缺点是体积大难以集成到车顶,且激光雷达价格仍然过高而不符合大规模自动驾驶场景的需求。通过这四种技术的集成可以快速的完成地面三维空间地理信息的采集,经过处理可得到具有坐标信息的影像数据。贵州2D激光雷达测距原理
激光雷达是高级自动驾驶的主要传感器,主要利用光波获取并处理信息,起到测距、避障、定位和导航等对驾驶的辅助作用。它的基本原理是通过发射器向目标发射探测信号(激光束)和传感器接受目标反射回来的信号来测量与目标之间的距离、分析目标反射回来的信息得到目标的距离和物理属性等信息,用于避障,于此同时结合地图,便于实现定位以及导航功能。传感器位于自动驾驶的感知层,用于探测外部环境,是自动驾驶的重要组成部分,其中,激光雷达的综合性能比较好,由于兼具精度高、探测范围广、分辨率高、算法可行性强等优点,被大多数整车厂、Tier1供应商认为是L3级及以上自动驾驶必备的传感器。四川防撞激光雷达测量激光雷达发射机光源的选择土要有半导体激光器、半导体泵浦的固体激光器和气体激光器等。
ChArUco标定板结合了棋盘格标定板和ArUco标定板的优点,其内部的每一个ArUco码具有特定的id和方向,因此标定板角点的坐标排序不会因为遮挡而失败。但相对而言,采用ChArUco标定板的算法的实现难度也更大。标定平台有转台、滚轮、地面围栏等形式。滚轮、地面栏杆主要通过控制车辆的对中,来确保标定的统一性,这两种方案所采用的标定板位置是固定的,并且需要提前对环境进行建模,。相较于前两种平台,车辆在转台上进行标定,不用提前进行环境建模,可采集到不同方面的标定板图像,对车辆位置没有一致性要求,可在1分钟内自动化完成车辆的标定,对车辆车型没有限制,也不需要固定标定板的位置,灵活度更高。
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。激光雷达的空间扫描方法可分为非扫描体制和扫描体制。
在自动驾驶领域,除了主激光雷达外,还有不少定位补盲的广角短距激光雷达。这类产品的探测距离虽然比主激光雷达要近,但能提供更广的垂直视场角度,对于补盲这件事来说,有着更强的针对性。而在ADAS市场,目前还没有这样的产品能量产上车。禾赛发布了一款纯固态超广角近距补盲激光雷达FT120。关于这款激光雷达的特别之处,可以划几个重点。首先就是“纯固态”。从定义上来说,纯固态激光雷达,要求内部没有任何运动部件,目前市面上绝大多数产品,也只能算是“半固态”。固态激光雷达虽然拥有体积小、寿命高、成本低的优势,但从目前的技术水平而言,纯固态激光雷达无法达到测远,因此尚无法代替半固态或机械式激光雷达。通过后置信号处理实现探测。贵阳无人机激光雷达产品
激光雷达可应用于油气直接勘察。贵州2D激光雷达测距原理
EEL 进一步分为 FP/DFB/EML 三类,应用场景相异。FP、DFB 为两个器件,通过 控制电流的有无来调制信息输出激光,故被称为直接调制激光器芯片(DML)。在 DML 中,FP 激光器诞生较早,主要用于低速率短距离传输;DFB 在 FP 激光器的基础上发展 而来,采用光栅滤光器件实现单纵模输出,主要用于高速中长距离传输。DML 通过调 制注入电流来实现信号调制,然而注入电流的大小会改变激光器有源区的折射率,造成 波长漂移(啁啾)从而产生色散,限制了传输距离;同时,DML 带宽有限,调制电流大 时激光器容易饱和,难以实现较高的消光比。 电吸收调制激光器芯片(EML)较好地缓解了啁啾色散问题,它由 EAM 电吸收调制器与 DFB 激光器集成而来,信号传输质量高,易实现高速率长距离的传输,不过价 格与能耗相对较高。贵州2D激光雷达测距原理
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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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