反射率,反射率是指物体反射的辐射能量占总辐射能量的百分比,比如说某物体的反射率是20%,表示物体接收的激光辐射中有20%被反射出去了。不同物体的反射率不同,这主要取决于物体本身的性质(表面状况),如果反射率太低,那么激光雷达收不到反射回来的激光,导致检测不到障碍物。激光雷达一般要求物体表面的反射率在10%以上,用激光雷达采集高精度地图的时候,如果车道线的反射率太低,生成的高精度地图的车道线会不太清晰。旋转扫描镜激光雷达,作为头一款量产的L3级别自动驾驶的乘用车——奥迪A8上搭载的激光雷达就是旋转扫描镜激光雷达。与机械旋转激光雷达不同的是,其激光发射模块和接收模块是不动的,只有扫描镜在做机械旋转。激光单元发出激光至旋转扫描镜(Mirror),被偏转向前发射(扫描角度145°),被物体反射的光经光学系统被左下方的探测器接收。优点:可车规,寿命长,可靠度高。缺点:扫描线数少,扫描角度不能到360度。激光雷达的分辨率高,能够捕捉到细微的目标特征。福建无人驾驶激光雷达

回波模式,即周期采集点数,因为激光雷达在旋转扫描,因此水平方向上扫描的点数和激光雷达的扫描频率有一定的关系,扫描越快则点数会相对较少,扫描慢则点数相对较多。一般这个参数也被称为水平分辨率,比如激光雷达的水平分辨率为 0.2°,那么扫描的点数为 360°/0.2°=1800,也就是说水平方向会扫描1800次。次。同一轮发光测距的不同回波数据,比如同时包含较强回波和较晚回波。有效检测距离,激光雷达是一个收发异轴的光学系统(其实所有的机械雷达都是),也就是说,发射出去的激光光路,和返回的激光光路,并不重合。AMR激光雷达制造商激光雷达用于林业监测树木参数,为森林资源评估提供助力。

现代雷达的波长一般是到米级别,例如火控雷达的波长是1-5厘米,汽车雷达的波长是1-10毫米。当波长进一步压缩(频率进一步提高),在红外线、可见光、紫外线区域即可激发出激光,用激光做探测源的雷达,称为激光雷达。1928年,德国的Landenburg(兰登伯格)在研究氛气色散现象实验间接证实了受激辐射的存在,也直接给出了受激辐射的发生条件是粒子数反转。1947年,Lamb(兰姆)和Reherford(雷瑟福)在氧原子光谱中发现了明显的受激辐射这是受激辐射头一次被实验验证,兰姆也因此在1955年获得了诺贝尔物理学奖。1950年,法国物理学家Kastler(卡斯特勒)提出了光学泵浦的方法。他也因为提出了这种利用光学于段研究微波谐振的方法而获诺贝尔奖。
半固态-棱镜式激光雷达,无人机厂商大疆孵化览沃科技(Livox)入局激光雷达,便是采用的棱镜式扫描方案,大疆利用其在无人机领域积累的电机精确调控技术及自动化产线,有信心克服棱镜轴承或衬套寿命的难题,也为其激光雷达技术构筑护城河。工作原理,棱镜式激光雷达也称为双楔形棱镜式激光雷达,内部包括两个楔形棱镜,激光在通过头一个楔形棱镜后发生一次偏转,通过第二个楔形棱镜后再一次发生偏转。控制两面棱镜的相对转速便可以控制激光束的扫描形态。与前面提到的扫描形式不同,棱镜激光雷达累积的扫描图案形状状若菊花,而并非一行一列的点云状态。这样的好处是只要相对速度控制得当,在同一位置长时间扫描几乎可以覆盖整个区域。览沃 Mid - 360 探测距离 可为10cm,小盲区配合小巧体积,轻松实现无盲区覆盖。

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。具备出色抗强光能力,览沃 Mid - 360 室内外环境切换性能无缝衔接。天津三维激光雷达供应
360°x59° 超广 FOV,Mid - 360 助力移动机器人感知复杂 3D 环境。福建无人驾驶激光雷达
NDT 算法的基本思想是先根据参考数据(reference scan)来构建多维变量的正态分布,如果变换参数能使得两幅激光数据匹配的很好,那么变换点在参考系中的概率密度将会很大。然后利用优化的方法求出使得概率密度之和较大的变换参数,此时两幅激光点云数据将匹配的较好。由此得到位资变换关系。局部特征提取通常包括关键点检测和局部特征描述两个步骤,其构成了三维模型重建与目标识别的基础和关键。在二维图像领域,基于局部特征的算法已在过去十多年间取得了大量成果并在图像检索、目标识别、全景拼接、无人系统导航、图像数据挖掘等领域得到了成功应用。类似的,点云局部特征提取在近年来亦取得了部分进展福建无人驾驶激光雷达