企业商机
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

下游主要客户:车载领域,目前,在智能驾驶市场中,ADAS+ADS双轮驱动,激光雷达作为智能驾驶画龙点睛的产品,不可或缺。在高级辅助驾驶市场,激光雷达的成本不断下降,商业化进程有望提速,全球范围内L3级辅助驾驶量产车项目当前处于快速开发之中。世界各地交通法规的修订为L3级自动驾驶技术商业化落地带来机会。2020年6月通过的《ALKS车道自动保持系统条例》,这是全球范围内头一个针对L3级自动驾驶具有约束力的国际法规。随着激光雷达成本下探至数百美元区间且达到车规级要求,未来越来越多高级辅助驾驶量产项目将实现量产;根据Forst&Sullivan的研究报告,2021-2026E、2026E-2020E全球乘用车新车市场ADAS车辆销售CAGR有望达75.5%、30.5%,其中中国增速较高,分别为92.2%/29.3%。矿山开采中激光雷达监测地形变化,预防潜在地质灾害。北京车载激光雷达厂商

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楔形棱镜旋转雷达,收发模块的PLD(PulsedLaserDiode)发射出激光,通过反射镜和凸透镜变成平行光,扫描模块的两个旋转的棱镜改变光路,使激光从某个角度发射出去。激光打到物体上,反射后从原光路回来,被APD接收。与MEMSLidar相比,它可以做到很大的通光孔径,距离也会测得较远。与机械旋转Lidar相比,它极大地减少了激光发射和接收的线数,降低了对焦与标定的复杂度,大幅提升生产效率,降低成本。优点:非重复扫描,解决了机械式激光雷达的线式扫描导致漏检物体的问题;可实现随着扫描时间增加,达到近100%的视场覆盖率;没有电子元器件的旋转磨损,可靠性更高,符合车规。缺点:单个雷达的FOV较小,视场覆盖率取决于积分时间;独特的扫描方式使其点云的分布不同于传统机械旋转Lidar,需要算法适配。安徽高精度激光雷达览沃 Mid - 360 抗干扰能力强,室内多雷达信号混行也能稳定工作。

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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

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。气象监测时激光雷达探测大气成分,辅助气象预报工作。

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激光雷达对策:在实际使用中,对环境中的透明介质,特别是表面接近镜面的透明介质,需要做特殊处理,避免产生不稳定或错误的测量结果。具体的处理方式可以是对介质表面做漫反射半透明处理,降低透明度和反射能力,或者在处理测量数据时对这些位置做屏蔽。当雷达对镜面目标进行测量时,需要注意!!只当目标表面与入射激光垂直时才能有效测量,如果激光入射角不垂直,其漫反射率很低,导致无法有效测量,实际测量到的结果是镜面反射光路上的镜像目标距离,雷达投射在镜面目标产生了全反射,全反射光投射在目标,雷达实际测试出距离是虚线边框目标距离。凭借主动抗串扰,Mid - 360 在室内多雷达信号中稳定工作。四川Hap激光雷达

考古发掘使用激光雷达扫描遗址,助力文物保护研究。北京车载激光雷达厂商

优劣势分析,优势:OPA激光雷达发射机采用纯固态器件,没有任何需要活动的机械结构,因此在耐久度上表现更出众;虽然省去机械扫描结构,但却能做到类似机械式的全景扫描,同时在体积上可以做得更小,量产后的成本有望较大程度上降低。劣势:OPA激光雷达对激光调试、信号处理的运算力要求很大,同时,它还要求阵列单元尺寸必须不大于半个波长,因此每个器件尺寸只500nm左右,对材料和工艺的要求都极为苛刻,由于技术难度高,上游产业链不成熟,导致 OPA 方案短期内难以车规级量产,目前也很少有专注开发OPA激光雷达的Tier1供应商。北京车载激光雷达厂商

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浙江无人驾驶激光雷达 2025-04-25

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...

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