激光雷达,也称光学雷达(LIght Detection And Ranging)是激光探测与测距系统的简称,它通过测定传感器发射器与目标物体之间的传播距离,分析目标物体表面的反射能量大小、反射波谱的幅度、频率和相位等信息,从而呈现出目标物精确的三维结构信息。自上世纪60年代激光被发明不久,激光雷达就大规模发展起来。而测距原理上目前主要以飞行时间(time of flight)法为主,利用发射器发射的脉冲信号和接收器接受到的反射脉冲信号的时间间隔来计算和目标物体的距离。激光雷达助无人驾驶感知路况,让出行安全高效。北京连续波激光雷达制造
发射端与预定目标之间的大气杂质会产生虚假回波——这些大气杂质产生的虚假回波可能会非常强烈,以至于无法可靠的检测到来自预定目标物的回波信号。可用光功率限制——更高功率的光束可以提供更高的精度,但也更加昂贵。扫描速度——激光光源的工作频率可能对人眼造成危害并引发安全问题,然而我们可以通过其他方法来缓解这个问题。例如,固态LiDAR能够在不威胁人眼安全的波长下运行,并且还能照亮更广阔的区域。来自附近其他LiDAR装置的信号串扰可能会干扰目标信号。北京连续波激光雷达制造Mid - 360 独特混合固态技术,造就 360° 全向超大视场角优势。
激光雷达产业自诞生以来,紧跟底层器件的前沿发展,呈现出了技术水平高的突出特点。激光雷达厂商不断引入新的技术架构,提升探测性能并拓展应用领域:从激光器发明之初的单点激光雷达到后来的单线扫描激光雷达,以及在无人驾驶技术中获得普遍认可的多线扫描激光雷达,再到技术方案不断创新的固态式激光雷达、FMCW激光雷达,以及如今芯片化的发展趋势,激光雷达一直以来都是新兴技术发展及应用的表示。适用于实现部分视场角(如前向)的探测,因为不含机械扫描器件,其体积相较于其他架构较为紧凑。
自动驾驶汽车中的汽车传感器使用摄像头数据、雷达和LiDAR来检测周围的物体,自动驾驶汽车使用LiDAR传感器探测周围建筑和车辆,开发LiDAR 系统所需要的软件工具,软件在LiDAR系统的创建和运行中的各个环节都非常关键。系统工程师需要辐射模型来预测回波信号的信噪比。电子工程师需要电子模型来建立电气设计。机械工程师需要CAD工具来完成系统布局。还可能会需要结构和热建模软件。LiDAR系统的运行需要控制软件和将点云转换并重建为三维模型的软件。而LiDAR是利用光作为探测媒介来感知周围的系统,因此光学工程师运用光学软件设计可靠稳定的光学系统是关键。Mid - 360 距离探测可为 10cm,小盲区助力嵌入式无盲区安装。
相比于半固态式和固态式激光雷达,机械旋转式激光雷达的优势在于可以对周围环境进行360°的水平视场扫描,而半固态式和固态式激光雷达往往较高只能做到120°的水平视场扫描,且在视场范围内测距能力的均匀性差于机械旋转式激光雷达。由于无人驾驶汽车运行环境复杂,需要对周围360°的环境具有同等的感知能力,而机械旋转式激光雷达兼具360°水平视场角和测距能力远的优势,目前主流无人驾驶项目纷纷采用了机械旋转式激光雷达作为主要的感知传感器。考古发掘使用激光雷达扫描遗址,助力文物保护研究。障碍物入侵监测激光雷达
览沃 Mid - 360 从 2D 到 3D 感知升级,提升移动机器人运维效率。北京连续波激光雷达制造
激光雷达的市场概况:全球市场概况,激光雷达过去用于工业测绘、气象监测等领域,未来车载领域将成为较重要细分。气象监测、地形测绘与车载、机器人领域对激光雷达的技术要求不同,分属不同细分市场。下游需求刺激行业快速发展,激光雷达市场规模有望达百亿美元。受益于无人驾驶、高级辅助驾驶(ADAS)和服务机器人领域的需求,有望迎来高速增长期。据Velodyne预测,2022年智能驾驶将占总市场规模的60.5%,成为激光雷达产业较大的增长极,工业、无人机、机器人领域各占比24.4%、8.4%、4.2%。北京连续波激光雷达制造
LiDAR 数据通常在空中收集,如NOAA在加州大苏尔Bixby大桥上空的调查飞机(右图)。这里的LiDAR数据显示了Bixby大桥的俯视图(左上)和侧视图(左下)。NOAA的科学家使用基于LiDAR的装置检查自然和人造环境。LiDAR数据支持洪水和风暴潮建模、水动力建模、海岸线测绘、应急响应、水文测量以及海岸脆弱性分析等活动。此外,地形LiDAR使用近红外激光绘制地形和建筑物地图,而测深LiDAR使用透水绿光绘制海底和河床地图。在农业中,LiDAR可用于绘制拓扑图和作物生长图,从而提供有关肥料需求和灌溉需求的信息。览沃 Mid - 360 主动抗串扰,在室内多雷达场景中保持稳定探测。连续波激...
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