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...
随着自动驾驶汽车研发的不断深入,自动驾驶的等级也在不断提升,在自动驾驶L2向L3甚至L4的转变当中,对自动驾驶感知系统和车载传感器的要求也越来越高。在L3级别自动驾驶中的关键硬件中,激光雷达被众多车企视为现阶段实现自动驾驶的比较高阶硬件。同摄像头、毫米波雷达、红外热成像一样,激光雷达也属于汽车感知周围环境的零部件,它们之间各有所长。激光雷达的优势在于它能主动发射的激光束,在恶劣的环境下,激光雷达比可见光更稳定更有优势。慧视光电的激光雷达可应用于轨道交通异物监测、桥梁防撞、船舶码头防撞监测、周界安防、车路协同等领域。四川激光雷达公司
我国的铁路基础设施建设已实现了跨越式发展,目前我国铁路总里程在全球已位居世界前列,铁路运输在国民经济发展中发挥着越来越重要的作用。随着中国铁路的继续发展,铁路轨道安全保障已成为铁路技术发展中亟待解决的问题。其中,铁路轨道表面异物的检测是安全保障的重要前提,所以首先要解决铁路轨道表面异物安全检测的难题。在铁路的运营过程中,特别是在山区铁路,落石、倒树、泥石流等导致的侵线行为时有发生,如果不能及时发现并进行排除,将会为铁路行车安全造成巨大的隐患。四川激光雷达公司慧视光电推出高性价比激光雷达!
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。
激光雷达工作原理是向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数。具体来说:典型的LiDAR传感器向周围环境发射脉冲光波。这些脉冲从周围的物体反弹并返回传感器。传感器使用每个脉冲返回传感器所花费的时间来计算它行进的距离。该过程每秒重复数百万次,并为车辆提供高分辨率3D视图和周围环境地图,以实现安全导航。这使其能够在不同的照明和天气条件下识别和导航300米(980英尺)范围内的物体。激光雷达普及用于汽车、电动自行车、卡车、送货机器人以及全自动驾驶汽车的高级驾驶辅助系统(ADAS)。激光雷达助力智慧监狱周界防范。
激光雷达在我们的生活工作中有着很多应用。例如,激光雷达被用于舞台演出和展览中的视觉创造。通过精确定位和探测,激光雷达可以在舞台上实现令人惊叹的光影效果,为观众带来视觉上的震撼和体验。激光雷达在文物保护和文化遗产重建中扮演重要角色。它可以快速而精确地获取古建筑、雕塑和艺术品的三维点云数据,为文物保护和数字化重建提供依据。激光雷达可以被用于肢体追踪和姿态识别,特别适用于虚拟现实、运动分析和人机交互等领域。通过实时扫描和分析人体姿态,激光雷达可以捕捉细微的运动和变化,并精确地重建人体模型。慧视光电雷视一体机在轨道交通的应用测试。四川多线激光雷达避障
成都慧视光电将雷达传感器与视觉相融合。四川激光雷达公司
激光雷达具有高分辨率、高精度和较长的探测距离优势。相比其他传感技术,激光雷达可以提供更精确的距离和位置信息,尤其在复杂的环境中,如低光照条件、雨雾天气等。它可以快速地生成高精度的三维点云数据,为自动驾驶汽车和机器人提供环境感知和导航所需的信息。在自动驾驶领域,激光雷达是不可或缺的关键技术之一。它可以实时地感知和识别道路上的车辆、行人、交通标志和障碍物,并生成高精度的地图和路径规划数据。激光雷达的数据可以与其他传感器数据如摄像头图像、雷达数据等进行融合,提供各方位、多角度的环境认知能力,从而实现高级驾驶辅助系统和自动驾驶系统的安全和可靠性。四川激光雷达公司
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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