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

车联网+机器人,智慧城市、车联网等场景有助于催生路侧激光雷达市场成长。世界范围来看,中国车联网发展速度较快,战略化程度较高。2020 年 2 月,国家发展革新委、工信部、科技部等 11 个部委联合印发《智能汽车创新发展战略》,提出到 2025 年,车用无线通信网络(LTE-V2X 等)实现区域覆盖,新一代车用无线通信网络(5G-V2X)逐步开展应用,高精度时空基准服务网络实现全覆盖。激光雷达结合智能算法,能够提供高精度的位置、形状、姿态等信息,实现对交通状况进行全局性的精确把控,对车路协同功能的实现至关重要。随着智能城市、智能交通项目的落地,未来该市场对激光雷达的需求将呈现稳定增长态势。激光雷达的智能化处理提高了数据解析的自动化水平。黑龙江傲览Avia激光雷达

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激光雷达的应用:1测量测绘,1、地形测绘,激光雷达通过揭示地面细微的高程变化来展示地貌。它较大的优势在于它是一个高速“采样工具”,激光雷达每秒从空中向地面发出数十万甚至上百万个脉冲,正是这种密集的点云使我们能够获取真实地貌。2、建筑质量控制,使用LiDAR进行建筑扫描可以确保建筑与建筑信息模型(BIM)相匹配。将来自地面扫描的点云与BIM设计对比可保证施工质量并按计划进行,LiDAR较大的优势是实时扫描,能在项目早期发现缺陷,否则,任何有缺陷的结构返工都会浪费时间和金钱。深圳工业激光雷达行价激光雷达助无人驾驶感知路况,让出行安全高效。

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反射强度,LiDAR 返回的每个数据中,除了根据速度和时间计算出的反射强度其实是指激光点回波功率和发射功率的比值。而激光的反射强度根据现有的光学模型,可以较好的刻画为以下模型。我们可以看到,激光点的反射率和距离的平方成反比,和物体的入射角成反比。入射角是入射光线与物体表面法线的夹角。时间戳和编码信息,LiDAR 通常从硬件层面支持授时,即有硬件 trigger 触发 LiDAR 数据,并支持给这一帧数据打上时间戳。通常会提供支持三种时间同步接口,IEEE 15882008同步,遵循精确时间协议,通过以太网对测量以及系统控制实现精确的时钟同步。

不同车载传感器的比较,目前,激光雷达、毫米波雷达和摄像头是公认的自动驾驶的三大关键传感器技术。从技术上看,激光雷达与其他两者相比具备强大的空间三维分辨能力。中国汽车工程学会、国汽智联汽车研究院编写的《中国智能网联汽车产业发展报告(2019)》称,当前在人工智能的重要应用场景智能网联汽车的自动驾驶和辅助驾驶领域中,激光雷达是实现环境感知的主要传感器之一。报告认为,在用于道路信息检测的传感器中,激光雷达在探测距离、精确性等方面,相比毫米波雷达具有一定的优势。智能停车系统凭借激光雷达检测车位,实现快速引导。

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在体积限制下,Flash激光雷达的功率密度不能很高。因此,Flash激光雷达目前的问题是,由于功率密度的限制,无法考虑三个参数:视场角、检测距离和分辨率,即如果检测距离较远,则需要放弃视场角或分辨率;如果需要高分辨率,则需要放弃视场角或检测距离。Flash激光雷达采用面光源泛光成像,其发射的光线会散布在整个视场内,因此不需要折射就可以覆盖FOV区域了,难点在于如何提升其功率密度从而提升探测精度和距离,目前通常使用VCSEL光源组成二维矩阵形成面光源。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。天津览沃激光雷达渠道

激光雷达的高稳定性使其在太空探测任务中备受青睐。黑龙江傲览Avia激光雷达

泛光面阵式(FLASH),泛光面阵式是目前全固态激光雷达中较主流的技术,其原理也就是快闪,它不像 MEMS 或 OPA 的方案会去进行扫描,而是短时间直接发射出一大片覆盖探测区域的激光,再以高度灵敏的接收器,来完成对环境周围图像的绘制。我们以目前较为成熟的车载 MEMS 式激光雷达为例,讲解其关键的硬件参数。这主要是因为激光发射器和接收器不能做在一起导致的,此方案本身便存在小量的误差。现在很多方案,都是向着共轴努力。激光雷达的测距精度,随着距离的变化而变化。黑龙江傲览Avia激光雷达

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当我们用当前帧和整个点云地图进行匹配的时候,我们便能得到传感器在整个地图中的位姿,从而实现在地图中的定位。传感器车规化,固态激光雷达取消了机械结构,能够击中目前机械旋转式的成本和可靠性的痛点,是激光雷达的发展方向。除了这两大迫切解决的痛点外,目前量产的激光雷达探测距离不足,只能满足低速场景(如厂区内、校园内等)的应用。日常驾驶、高速驾驶的场景仍在测试过程中。当前机械式激光雷达的价格十分昂贵,Velodyne 在售的 64/32/16 线产品的官方定价分别为 8 万/4 万/8 千美元。一方面,机械式激光雷达由发射光源、转镜、接收器、微控马达等精密零部件构成,制造难度大、物料成本较高;另一方面,...

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