安徽三维激光雷达制造

激光雷达的FOV，FOV指激光雷达能够探测到的视场范围，可以从垂直和水平两个维度以角度来衡量范围大小，下图比较形象的展示了激光雷达FOV范围，之所以要提到FOV是因为后面不同的技术路线基本都是为了能够实现对FOV区域内探测。垂直FOV：常见的车载激光雷达通常在25°，形状呈扇形；水平FOV：常见的机械式激光雷达可以达到360°范围，通常布置于车顶；常见的车载半固态激光雷达通常可以达到120°范围，形状呈扇形，可布置于车身或车顶。主动抗串扰设计，使 Mid - 360 在多雷达环境中稳定运行不干扰。安徽三维激光雷达制造

线数，线数越高，表示单位时间内采样的点就越多，分辨率也就越高，目前无人驾驶车一般采用32线或64线的激光雷达。分辨率，分辨率和激光光束之间的夹角有关，夹角越小，分辨率越高。固态激光雷达的垂直分辨率和水平分辨率大概相当，约为0.1°，旋转式激光雷达的水平角分辨率为0.08°，垂直角分辨率约为0.4°。探测距离，激光雷达的较大测量距离。在自动驾驶领域应用的激光雷达的测距范围普遍在100~200m左右。测量精度，激光雷达的数据手册中的测量精度(Accuracy)常表示为，例如±2cm的形式。精度表示设备测量位置与实际位置偏差的范围。天津觅道Mid-70激光雷达价格激光雷达在无人仓储系统中实现货物的精确定位。

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。

全固态激光雷达。顾名思义此激光雷达没有任何机械摆动结构，自然也没有旋转。将机械化的激光雷达芯片化，体型更小、性能更好、寿命更可靠，但逃脱不了摩尔定律的轨道，目前有两种方式。1. 光学相控阵式（OPA）固态激光雷达，OPA固态激光雷达完全没有摆动固件，利用多个光源组成阵列，合成特定方向的光束，实现对不同方向的扫描。具有扫描速度快、精度高、可控性好、体积小（Quanergy激光雷达只有90x60x60mm）等优点，缺点是易形成旁瓣，影响光束作用距离和角分辨率，同时生产难度高。2.Flash固态激光雷达，Flash固态激光雷达，也可以说是非扫描式，它可以在短时间直接发射出一大片覆盖探测区域的激光，利用光阵构建图像，就像是照相机，快速记录整个场景，减少了没有了转动与镜片磨损，相对更为稳定，不过缺陷也很明显，比如探测距离较近，对处理器要求较高，相对应成本也高。激光雷达的扫描模式多样，适应不同场景的需求。

关于实际量程：雷达对特定目标的实际量程会受到如下因素的影响：1、目标漫反射率，目标漫反射率不但与材质有关，也与表面朝向有关。目标漫反射率越高，实际量程就越远；2、反射面积，目标表面被激光光斑覆盖的面积。覆盖面积越大，实际测量距离越远；3、透光罩脏污程度，雷达的透光罩脏污会造成透光性能下降，透光性能下降得越多，测量能力越差，透光率下降至 60%时，测量能力可能完全失效；4、大气条件，雷达的实际测量能力同时受到大气条件的影响，特别是在户外工作时。大气的光传播能力越差，雷达的实际测量能力越低。在极端天气条件 (例如浓雾)下，测量能力会完全失效。Mid - 360可达70 米 @80% 反射率探测，适应室内外不同光照。固态激光雷达渠道

激光雷达在机器人避障中发挥了关键作用。安徽三维激光雷达制造

要知道光速是每秒30万公里。要区分目标厘米级别的精确距离，那对传输时间测量分辨率必须做到1纳秒。要如此精确的测量时间，因此对应的测量系统的成本就很难降到很低，需要使用巧妙的方法降低测量难度。首先，我们需要明确，激光雷达并不是单独运作的，一般是由激光发射器、接收器和惯性定位导航三个主要模块组成。当激光雷达工作的时候，会对外发射激光，在遇到物体后，激光折射回来被CMOS传感器接收，从而测得本体到障碍物的距离。从原理来看，只要需要知道光速、和从发射到CMOS感知的时间就可以测出障碍物的距离，再结合实时GPS、惯性导航信息与计算激光雷达发射出去角度，系统就可以得到前方物体的坐标方位和距离信息。安徽三维激光雷达制造