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...
美国交通部下属的国家公路交通安全管理局公布了2020年度交通事故数据,显示2020年是2007年以来死亡人数极多的一年。在45%的致命事故中,乘用车司机至少有以下一种危险行为:超速、酗酒或未系安全带。这些活动取决于驾驶员的行为——喝酒、不系安全带或猛踩油门。如果您想要一个加快引入自动驾驶汽车的充分理由,这就是它。然而,在现实中创造自动驾驶汽车比概念要复杂得多。他们需要一系列先进技术来理解周围的世界,包括传感器、摄像头和雷达。但是,也许更关键的工具是激光雷达。什么是激光雷达?激光雷达,是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。利用遥感直接探测油气上方的烃类气体的异常是一种直接而快捷的油气勘探方法。气溶胶激光雷达结构
在森林火灾监测中,激光雷达可以获取烟雾、火焰和热辐射等信息,及时识别火源位置,提高火情处置效率,有助于尽早控制火灾扩散,比较大限度地减少火灾带来的损失。除此之外,夏季还容易发生山体滑坡、泥石流等地质灾害。运用激光雷达可以监测地形起伏、地面位移、岩体变形等三维信息,及时掌握地质灾害的发展趋势,有利于预测和避免灾害发生,或尽可能的降低损失。慧视激光雷达凭借其优异的性能在夏季预防自然灾害中具有广泛的应用。利用激光雷达技术,可以实现对水文、地质、气象等方面的监测和数据采集,提高预测和预警的准确性和及时性,为减少自然灾害带来的损失。成都mems激光雷达扫描成都慧视光电推出雷视一体机。
我国是能源消费大国和进口大国,在众多的能源消耗中,煤炭是主要能源之一,素有“工业粮食”之称。我国煤炭资源十分丰富,储量居世界前列,2022年,我国生产原煤达到了45亿吨。但是我国煤炭资源分布不均,“北多南少”、“西多东少”,致使我们不得不进行二次运输调配。我国煤炭运输方式主要有铁路、公路、水运三种运输方式。其中,铁路是我国煤炭运输的主要方式,占比为7:2:1。在铁路运输中,“三重一超两托一开”(超重、偏重、集重;超限;货物脱落、蓬布脱落;车门开放)是运输安全的重点关注方向,按照传统方式依靠人工进行检测勘察作业量大、作业难度高,费时又费力。
点云还可用于土方计算高精度激光点云,可用于构建地形三维模型,为勘察设计提供断面量测、坡度坡向量测、土方填挖量等信息,极大地减少工程勘察设计中的外业工作量,缩短工作周期。此外,点云还可用于监测地质灾害通过地形三维模型的建立,可以大面积监测地形的变化,可以根据地形的变化方向及地形的变化量,作出风险评估,为预防地质灾害的发生提供依据。例如,对滑坡体地表的监测,特别是在陡坡下的道路、铁轨,以及削坡建房等容易发生滑坡地区,能够为滑坡体成因和发育趋势的推断提供重要依据。上述五个方面,只是点云数据应用的其中一部分。因为激光雷达具备着以下几个特点:全天候工作,主动获取数据;隐蔽性好,抗有源干扰能力强,且获取数据范围广;激光穿透能力强;外业工作量小;点云精度高,空间坐标信息准确。所以,激光雷达(LiDAR)获取的点云数据,往往也适用资源勘探、城市规划、农业开发、水利工程、环境监测、矿山测量、隧道测量、公路道路测量、电缆监测、海洋深水测量等各个方面。成都慧视光电技术有限公司国内专业的三维激光雷达制造商,可对外提供激光雷达定制。
针对这些问题,目前相关铁路部门采取了在防洪季、或地质灾害易发的路段采用人工巡检的方式进行隐患排查,在某些边坡安装有检测传感器。但以上这些措施尚不能做到24小时全天候监控,国内相关厂家例如成都慧视光电技术有限公司为了解决这个问题,进行了诸多的尝试,与铁路相关部门进行了多轮沟通探讨,然后确定了基于三维激光雷达的轨道异物检测方案。三维激光雷达探测距离远,精度高,可以为轨道监测提供精确的3D点云数据,可用于监测铁路路基沉降,泥石流、落石障碍物等。成都慧视光电推出的雷视一体机可应用于物料堆积监测。成都16线激光雷达slam
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。气溶胶激光雷达结构
此外,在运输机器人的工作中,例如送餐机器人,激光雷达能够通过不间断的光束扫描获取前方的路况信息,然后根据算法制定行进路线,避开障碍物。物体测量领域,激光雷达能够通过扫描获取物体的三维信息,从而计算出体积、重量等数据。在大多数高速入口,都会对进入高速的货车等进行称重,此时,激光雷达就有大用场,将激光雷达植入车辆检测系统,就能够对进入的车辆进行计数和安全检测,可以实时检测来往车辆的长宽高,并且能够根据算法计算出体积、重量,一旦车辆有超高、超宽、超长、超重等行为,就会发出警报制止其上高速。气溶胶激光雷达结构
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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