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...
激光雷达是一种利用激光技术进行测量和感知的高精度传感器。它通过发射激光束并接收其返回的反射光来获取目标物体的距离、速度和位置信息。激光雷达在许多领域都有广泛的应用,例如自动驾驶汽车、机器人导航、环境监测等。激光雷达的工作原理基于激光的时间测量和三角测量原理。它发射短脉冲的激光束,当激光束遇到目标物体时,一部分光会被物体反射回来。激光雷达通过测量激光束的往返时间来计算目标物体的距离,利用雷达的旋转扫描或多个激光束的方式可以获取目标物体的角度和位置信息。无人驾驶关键就是激光雷达。四川汽车激光雷达系统
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法,极大地提高了风场反演精度和稳健性,然后实现了一套全国产化的“产品级”测试样机。该雷达工作波长为1550.1纳米,具有人眼安全、设备轻便(整装设备40公斤)、工作稳定、环境适应性强等特点。成都大角度测量激光雷达点云成都慧视光电的雷视一体机应用的是变焦镜头。
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。
在采矿车运输场景中,此种方法原理类似,也能达到安全运输管理的目的。成都慧视自研的三维激光雷达HSLi-H20是专为轨道交通监控自主研发的一款激光雷达。具有探测范围宽、分辨率高、响应速度快、点云密集、环境耐受性高等杰出优点,摆脱了现有市场上探测分辨率、扫描速度等技术参数不满足实际需求指标、性价比不高等现实性问题,能够实时获取运输车辆的3D点云图,再通过AI算法自动计算识别扫描出的3D数据,然后在控制中心客户端上以可视化数据呈现,非常适用于车厢检测监控和测量。激光雷达助力智慧监狱周界防范。
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。成都慧视光电推出的雷视一体机可应用于车路协同。四川汽车激光雷达系统
慧视光电的周界型激光雷达监控设备融合边缘AI深度学习算法。四川汽车激光雷达系统
在夜间视野较差时,激光雷达依旧是更佳的解决方案。夜间场景下,摄像头与人眼只能依赖车辆灯光和周围环境光,但是这会有很多视觉盲区。而激光雷达则能让这个问题迎刃而解,即便在昏暗环境下,也能提供丰富的感知信息。虽然激光雷达优势众多,但也并不是全能的,譬如雨雾等极端环境下的穿透效果始终不及毫米波雷达。我们要清晰的认识到,激光雷达是L3级别自动驾驶的关键传感器之一。只有将多个多类传感器获取的数据、信息集中在一起综合分析,让不同传感器在识别能力、抗恶劣和暗光环境、探测距离等不同方面的优势相互补充,才能更好地提高汽车的感知精度和系统决策的正确性。此外,虽然各大厂商都在积极布局激光雷达的应用,但是相对于毫米波雷达而言它的价格更昂贵,随之带来的就是成本增加,这也是众多车企弃之不用、犹豫的一大原因。综合来看,激光雷达仍然是自动驾驶的比较好解,通过多种传感器的共同作用,自动驾驶将有着一个光明的未来。四川汽车激光雷达系统
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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