工作原理,,与MEMS微振镜平动和扭转的形式不同,转镜是反射镜面围绕圆心不断旋转,从而实现激光的扫描。在转镜方案中,也存在一面扫描镜(一维转镜)和一纵一横两面扫描镜(二维转镜)两种技术路线。一维转镜线束与激光发生器数量一致,而二维转镜可以实现等效更多的线束,在集成难度和成本控制上存在优势。简而言之,使用转镜折射光线实现激光在FOV区域内的覆盖,通常与线光源配合使用,形成FOV面的覆盖,也可以与振镜组合使用,配合点光源形成FOV面的覆盖。全新 Mid - 360,为移动机器人导航避障等带来全新感知方案。测绘激光雷达正规
优劣势分析,优势:首先,该设计减少了激光发射和接收的线数以实现一帧之内更高的线数,也随之降低了对焦与标定的复杂度,因此生产效率得以大幅提升,并且相比于传统机械式激光雷达,棱镜式的成本有了大幅的下降。其次,只要扫描时间够久,就能得到精度极高的点云以及环境建模,分辨率几乎没有上限,且可达到近100%的视场覆盖率。劣势:棱镜式激光雷达FOV相对较小,且视场中心的扫描点非常密集,雷达的视场边缘扫描点比较稀疏,在雷达启动的短时间内会有分辨率过低的问题。对于高速移动的汽车来说,显然不存在长时间扫描的情况,不过可以通过增加激光线束和功率实现更高的精度和更远的探测距离,但机械结构也相对更加复杂,体积让前两者更难以控制,存在轴承或衬套的磨损等风险。陕西FOV激光雷达可达 70 米 @80% 反射率探测,览沃 Mid - 360 室内外感知表现如一。
如今,LiDAR经常用于创建所处空间的三维模型。自主导航是使用LiDAR系统生成的点云数据的应用之一。微型LiDAR系统甚至能够嵌入在手机大小的设备中。LiDAR 在现实世界中如何发挥作用,自主导航中的态势感知是LiDAR的一个较引人入胜的应用。任何移动车辆的态势感知系统都需要同样了解其周围的静止和移动物体。例如,雷达技术长期以来用于探测飞机。对于地面车辆,已经发现LiDAR非常有用,因为它能够确定物体的距离并且在方向性上非常精确。探测光束能够在角度上精确定向并快速扫描,据此创建三维模型点云数据。因为车辆周围的情况是高度动态的,所以快速扫描能力对这类应用至关重要。
应用层面,目前暂无车规级量产案例,OPA方案的表示企业为Quanergy。2021年8月,Quanergy对其OPA固达态激光雷达S3系列完成驾驶实测演示。测试结果显示,S3系列固态激光雷达可以提供超过10万小时的平均无故障时间(MTBF),在全光照下实现100米的探测性能,大规模量产后的目标价格为500美元。由于结构简单,Flash闪光激光雷达是目前纯固态激光雷达较主流的技术方案。但是由于短时间内发射大面积的激光,因此在探测精度和探测距离上会受到较大的影响,主要用于较低速的无人驾驶车辆,例如无人外卖车、无人物流车等,对探测距离要求较低的自动驾驶解决方案中。激光雷达在无人仓储系统中实现货物的精确定位。
LiDAR 技术的其它应用,LiDAR 的应用范围普遍而多样。在大气科学中,LiDAR已被用于检测多种大气成分。已经应用于表征大气中的气溶胶,研究高层大气风,剖面云,帮助收集天气数据,以及其它许多应用场合。在天文学中,LiDAR已被用于测量距离,包括远距离物体(例如月球)和近距离物体。实际上,LiDAR是将地月距离测量的精度提高到毫米级的关键设备。LiDAR还在天文学应用中用于建立导星。在考古学中,LiDAR已被用于绘制茂密森林树冠下的古代交通系统地图。气象监测时激光雷达探测大气成分,辅助气象预报工作。江苏四探头激光雷达价位
景区导览借助激光雷达辅助车辆,为游客提供精确指引。测绘激光雷达正规
激光雷达难点:当周边环境中存在透明介质 (如洁净水体) 时,位于透明介质内部或后方的目标能够被测到。由于光线在透明介质中会发生折射,被测目标实际上位于折射光路上,而测量结果则位于直线光路上,测量出的目标位置会发生偏差,此外,雷达也可能会收到两个反射回波,一个来自于透明介质内部或后方的实际目标表面的反射,另一个来自于不完全洁净的透明介质表面的漫反射,此时的测量结果不确定,有可能是介质表面,也可能是实际目标。测绘激光雷达正规
给定两个来自不同坐标系的三维数据点集,找到两个点集空间的变换关系,使得两个点集能统一到同一坐标系统中,这个过程便称为配准。配准的目标是在全局坐标框架中找到单独获取的视图的相对位置和方向,使得它们之间的相交区域完全重叠。对于从不同视图(views)获取的每一组点云数据,点云数据很有可能是完全不相同的,需要一个能够将它们对齐在一起的单一点云模型,从而可以应用后续处理步骤,如分割和进行模型重建。目前对配准过程较常见的主要是 ICP 及其变种算法,NDT 算法,和基于特征提取的匹配。仓储管理运用激光雷达清点库存,提高货物盘点效率。浙江无人驾驶激光雷达关于实际量程:雷达对特定目标的实际量程会受到如下因素...