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高反射比光学校准反射板—————广州航鑫光电科技有限公司，是一家专门做激光雷达标定板、反射板的公司

激光雷达特性和工作原理

激光雷达通过发射激光束，探测目标位置，速度等特征量的雷达系统。由于雷达在工作的时候不受有源干扰影响，由于激光为探测手段，获得的数据具有精度高，实时好，数据稳定等特点，且激光雷达安装方便，适合作为小型环境感知系统的探测器。

特点：

分辨率高

隐蔽性好，抗有源干扰能力强

低空探测性能好

体积小，质量轻

LMS是一种非接触式的主动测距系统，不需要再视场中预设和定位标志。激光雷达需要关心的参数：扫描角度，扫描解析度，传输波特率

这篇文章很详细的讲解了rplidarA2的激光雷达进行测距的原理。

就是说当一个01这个激光发射出去，在一条直线上面假设有3个位置点，然后在02的位置上我们有个相机，那么通过小孔成像的原理，我们知道A-02-01这个角度的值的，然后我么是已经指代02-01-A这个角度值的，同时我们在构造的时候，已经知道01-02 之间的距离，然后这是一个角边角问题，三角形式一的。我们可以通过正弦定理，通过比例就可以求出待求量。然后通过不断的旋转，将每个表面的物体都检测到。

总结一下，凡是使用三角测量法做成的激光雷达，例如上海思岚的激光雷达rplidarA2 在强光或者暴晒的情况下，就会没有办法测到真实的距离值，而出问题。并且多个这种激光雷达相互使用的时候，会相互干扰。

像SICK这种激光雷达，是基于tof原理做成的激光雷达，正再太阳光直射的情况下，也可以正常使用。

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雷达目标识别技术的回顾与展望

雷达目标识别研究的主体有三个，即雷达、目标及其所处的电磁环境。其中任何一个主体发生改变都会影响RTR系统的性能，甚至可能使系统完全失效，即RTR研究实际上是要找到一种无穷维空间与有限类目标属性之间的映射。

一个成功的RTR系统必定是考虑到了目标、雷达及其所处电磁环境的主要可变因素。就目标而言主要有目标的物理结构、目标相对于雷达的姿态及运动参数、目标内部的运动〈如螺旋桨等)、目标的编队形式、战术使用特点等等;

就雷达而言主要有工作频率、带宽、脉冲重复频率（PRF)、天线方向图、天线的扫描周期等等;环境因素主要有各种噪声（如内部噪声和环境噪声)、杂波〈如地杂波、海杂波和气象杂波〉和人为干扰等。

在研制RTR系统时必须综合考虑这些因素，抽取与目标属性有关的特征，努力消除与目标属性无关的各种不确定因素的影响。

自动驾驶激光雷达和摄像头的数据融合方法

激光雷达目前给大家的印象就是贵，想在无人车上普及首先应该降格。

目前两种解决办法：其一是采用低线数雷达配合其他传感器，但需搭配拥有极高计算能力系统的无人车；其二是采用固态激光雷达。现今有旋转部件的激光雷达技术较为成熟，激光雷达贵的就是机械旋转部件，固态激光雷达无须旋转部件，采用电子设备替代，因而体积更小，方便集成在车身内部，系统可靠性提高，成本也可大幅降低。由于缺乏旋转部件，水平视角小于180，所以需要多个固态雷达组合一起配合使用才行。

自动驾驶感知模块中传感器融合已经成为了标配，只是这里融合的层次有不同，可以是硬件层（如禾赛，Innovusion的产品），也可以是数据层（这里的讨论范围），还可以是任务层像障碍物检测（obstacle detection），车道线检测（lane detection），分割（segmentation）和跟踪（tracking）以及车辆自身定位（localization）等。

车载激光雷达目标特性解读激光雷达和摄像头在自动驾驶中的作用比较相似，从某种角度来说，激光雷达也可算是一种视觉传感器；但相比摄像头，其也具有其的优势：

1）完全排除光线的干扰

无论白天还是黑夜，无论是树影斑驳的林荫道，还是光线急剧变化的隧道出口，都不会对激光雷达产生干扰；

2）激光雷达可以轻易获取三维信息，而摄像头相对来说较为困难；

3）激光雷达的有效距离要远于摄像头

例子：目前的LKA功能一般要求在车速在60~70km/h以上才能正常工作，为什么？因为视觉在低速的时候取样点不足，拟合车道线准确度较低，而激光雷达的有效距离一般是视觉系统的4-5倍，有效的采样点比较多，车速较低时，车道线的检测准确度远高于视觉系统；

4）激光雷达可以解决近距离的横向视觉盲区问题；

5）车辆低速状态下，在目标物的识别和分类方面，激光雷达要优于摄像头；

6）点云转化需求算力较低；直接通过点云可进行密度较高的绘制，输出可以通行的空间，无需再进行二次转化；