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智能驾驶LiDAR标定板—————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

1.激光雷达介绍激光雷达技术的起源

激光雷达技术于20世纪90年始应用于AGV导航系统。早期的激光导航系统需要在AGV行驶的路径周围安装的反射板。

机器人对环境信息的感知主要依赖于传感器系统，单传感器获取的信息难以确保准确性和可靠性。多传感器融合与补偿技术可以充分利用数据冗余性和互补性，保证环境感知的准确性、快速性和稳定性，进而弥补了单传感器的不足。

激光雷达和有线相比的优势

与其他铺设引导线的导航方式相比，激光导航具有许多突出的优点:定位，地面无需其他定位设施，能够适用于复杂的路径条件和工作环境。能够快速的更换行驶路线和修改运行参数。

移动机器人携带传感器的类型

移动机器人一般携带有里程计，惯性传感器，激光雷达测距，或者视觉传感器。其中里程计和惯性传感器主要是对机器人的位姿进行预测，激光雷达可以通过对于测量传感器的中心到目标点特征的距离和角度对移动机器人的位姿进行修正

SLAM一问题的提出

SLAM问题早是由Smith和Cheesemand等人在1988年提出，是一种同时解决定位问题和地图构建问题的概率方法。经过20多年的研究发展，SLAM问题取得了极大的突破和发展。这得益于SLAM算法的多样化、传感器的性能的提高以及多传感器的融合技术。

激光雷达和GPS的对比

用GPS实现室外环境定位是非常容易的，以至于我们常常认为他是无所不能。然而GPS远非的定位传感器，因为他完全依赖远距离在轨道***发送来微弱无线电信号。这就意味着在无线电无法到的环境中GPS是无法工作的。

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雷达目标识别技术回顾及发展现状

雷达目标识别的研究始于""20 世纪50年代，早期雷达目标特征信号的研究T.作主要是研究达目标的有效散射截血积。但是，对形状不同、性质各异的各类日标，笼统用一个有效射面积来描述，就显得过于粗糙，也难以实现有效识别。几十年来，随着电磁散射理论的不断发展以及雷达技术的不断提高，在***的现代信号处理技术条件下，许多可资识别的雷达目标特征信号相继被发现，从而建立起了相应的目标

识别理论和技术。

随着科学技术的飞速发展，一场以信息技术为基础、以获取信息优势为、以高技术为先导的领域的变革正在世界范围内兴起，夺取信息优势已成为夺取主动权的关键。电子信息装备作为夺取信息优势的物质基础，是推进装备信息化进程的重要动力，其.总休水平和规模将在很大程度上反

映一个国家的实力和作战能力。

雷达作为重要的电子信息装备，自诞生起就在中发挥了极其重要的作用。但随着进攻装备的发展，只具有探测和跟踪功能的雷达也已经不能满足信息化的需要，迫切要求雷达不仅要具有探测和跟踪功能，而且还要具有目标识别功能，雷达目标分类与识别已成为现代雷达的重要发展方向，也是未来雷达的基本功能之一。

激光雷达与摄像头性能对比

在无人驾驶环境感知设备中，激光雷达和摄像头分别有各自的优缺点。

摄像头的优点是成本低廉，用摄像头做算法开发的人员也比较多，技术相对比较成熟。摄像头的劣势，，获取准确三维信息非常难（单目摄像头几乎不可能，也有人提出双目或三目摄像头去做）；另一个缺点是受环境光限制比较大。

激光雷达的优点在于，其探测距离较远，而且能够准确获取物体的三维信息；另外它的稳定性相当高，鲁棒性好。但目前激光雷达成本较高，而且产品的终形态也还未确定。

就两种传感器应用特点来讲，摄像头和激光雷达摄像头都可用于进行车道线检测。除此之外，激光雷达还可用于路牙检测。对于车牌识别以及道路两边，比如限速牌和红绿灯的识别，主要还是用摄像头来完成。如果对障碍物的识别，摄像头可以很容易通过深度学习把障碍物进行细致分类。但对激光雷达而言，它对障碍物只能分一些大类，但对物体运动状态的判断主要靠激光雷达完成。

2.激光雷达和摄像头分别完成什么工作

无人驾驶过程中，环境感知信息主要有这几部分：一是行驶路径上的感知，对于结构化道路可能要感知的是行车线，就是我们所说的车道线以及道路的边缘、道路隔离物以及恶劣路况的识别；对非结构道路而言，其实会更加复杂。

周边物体感知，就是可能影响车辆通行性、安全性的静态物体和动态物体的识别，包括车辆，行人以及交通标志的识别，包括红绿灯识别和限速牌识别。

激光雷达分类

1 根据激光线束数量的多少进行分类

根据激光雷达线束数量的多少，激光雷达可分为单线束激光雷达和多线束激光雷达；单线束激光雷达即2D激光雷达；多线束激光雷达分为2.5D和3D激光雷达；

1）2D激光雷达

单线束激光雷达扫描一次只产生一条扫描线，其获得的数据为2D数据，只在平面上扫描，结构简单、测距速度快、系统。但二维激光雷达无法完成复杂路面地形环境，重建行驶环境时容易出现数据失真和虚报等现象。

2）2.5D激光雷达

5D激光雷达和3D激光雷达的区别在于激光雷达垂直视野的范围，前者垂直视野范围一般不超过10°，后者可达到30°甚至40°以上；

3）3D激光雷达

可以获得环境的深度信息，准确发现障碍物，构建可行驶区域，在丰富的点云数据上可获得包括车道、路沿等道路要素，还可获得非结构化道路的障碍物和可行驶区域，行驶环境中行人和车辆，交通信号灯和交通标志等其他丰富信息。