激光雷达基本参数
  • 品牌
  • 览沃/宸曜
  • 型号
  • 齐全
激光雷达企业商机

MEMS阵镜激光雷达优点:MEMS微振镜摆脱了笨重的马达、多发射/接收模组等机械运动装置,毫米级尺寸的微振镜较大程度上减少了激光雷达的尺寸,提高了稳定性;MEMS微振镜可减少激光发射器和探测器数量,极大地降低成本。缺点:有限的光学口径和扫描角度限制了Lidar的测距能力和FOV,大视场角需要多子视场拼接,这对点云拼接算法和点云稳定度要求都较高;抗冲击可靠性存疑;振镜尺寸问题:远距离探测需要较大的振镜,不但价格贵,对快轴/慢轴负担大,材质的耐久疲劳度存在风险,难以满足车规的DV、PV的可靠性、稳定性、冲击、跌落测试要求;悬臂梁:硅基MEMS的悬臂梁结构实际非常脆弱,快慢轴同时对微振镜进行反向扭动,外界的振动或冲击极易直接致其断裂。激光雷达在智能机器人导航中发挥着至关重要的作用。河北港口激光雷达

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激光雷达能够准确输出障碍物的大小和距离,通过算法对点云数据的处理可以输出障碍物的3D框,如:3D行人检测、3D车辆检测等;亦可进行车道线检测、场景分割等任务。除了障碍物感知,激光雷达还可以用来制作高精度地图。地图采集过程中,激光雷达每隔一小段时间输出一帧点云数据,这些点云数据包含环境的准确三维信息,通过把这些点云数据做拼接,就可以得到该区域的高精度地图。在定位方面,智能车在行驶过程中利用当前激光雷达采集的点云数据帧和高精度地图做匹配,可以获取智能车的位置。天津激光雷达行价览沃 Mid - 360 凭借 360°x59° 超广 FOV,感知三维空间信息。

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LiDAR还能够用于确定测量目标的速度。这可以通过多普勒方法或快速连续测距来实现。例如,可以使用LiDAR系统测量风速和车速。另外,LiDAR系统能够用于建立动态场景的三维模型,这是自动驾驶中会遇到的情形。这可以通过多种方式来实现,通常使用的是扫描的方式。LiDAR 技术中的挑战,在可实现的LiDAR系统中存在一些众所周知的挑战。这些挑战根据LiDAR系统的类型有所不同。以下是一些示例:隔离和抑制发射光束的信号——探测光束的辐射亮度通常远大于回波光束。必须注意确保探测光束不会被系统自身反射或散射回接收器,否则探测器将会因为饱和而无法探测外部目标。

MEMS阵镜激光雷达,MEMS振镜是一种硅基半导体元器件,属于固态电子元件;它是在硅基芯片上集成了体积十分精巧的微振镜,其主要结构是尺寸很小的悬臂梁——反射镜悬浮在前后左右各一对扭杆之间以一定谐波频率振荡,由旋转的微振镜来反射激光器的光线,从而实现扫描。硅基MEMS微振镜可控性好,可实现快速扫描,其等效线束能高达一至两百线,因此,要同样的点云密度时,硅基MEMSLidar的激光发射器数量比机械式旋转Lidar少很多,体积小很多,系统可靠性高很多。激光雷达在智能交通信号灯控制中实现了车辆流量的精确感知。

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相关缩写:dToF:direct Time-of-Flight直接测量光的飞行时间;iToF:indirect Time-of-Flight通过测量相位偏移来间接测量光的飞行时间;PLD:脉冲激光二极管,一种激光雷达发光元件;APD:雪崩光二极管,一种激光雷达感光元件;SPAD:Single Photon Avalanche Diode单光子雪崩二极管,一种激光雷达感光元件;SiPM:Silicon photomultiplier硅光电倍增管,一种激光雷达感光元件;CMOS:Compound metal Oxided Semiconductor 复合金属氧化物半导体,一种摄像头感光元件;CCD:Charge Coupled Device电荷耦合器件,一种摄像头感光元件;CIS:CMOS image sensor互补金属氧化物半导体图像传感器;OPA:Optical Phased Arrays 光学相控阵;FPA:Focal Plane Array焦平面阵列;WD:Wavelength Disperion波长色散;MEMS:Micro-Electro-Mechanical System 微机电系统。在夜间和恶劣天气下,激光雷达能有效提升车辆的感知能力。觅道Mid-360激光雷达

激光雷达在气象观测中用于监测大气流动和降水情况。河北港口激光雷达

激光雷达是自动驾驶领域非常依赖的传感器,越来越多的自动驾驶公司看好激光雷达的应用前景。激光雷达具有较高的分辨率,可以记录周围环境的三维信息,激光雷达是主动发射型设备,对光照的变化不敏感,在有光照变化和夜晚等场景基本不会受到影响。此外激光雷达能够提供水平360度的视野范围,保证整个自动驾驶车基本上没有视野盲区。但是激光雷达惧怕雾霾天气,因为雾霾颗粒的大小非常接近激光的波长,激光照射到雾霾颗粒上会产生干扰,导致效果下降。随着技术的进步,以及成本的下降,激光雷达会普及到更多领域。河北港口激光雷达

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