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发布时间:2022-04-14 14:11:00 作者:航鑫光电
智能驾驶LiDAR目标卡—————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
激光雷达基本的工作原理与无线电雷达没有区别,即由雷达发射系统发送一个信号,打到地面的树木、道路、桥梁和建筑物上,引起散射,经目标反射后被接收系统收集,通过测量反射光的运行时间而确定目标的距离。
至于目标的径向速度,可以由反射光的多普勒频移来确定,也可以测量两个或多个距离,并计算其变化率而求得速度,这也是直接探测型雷达的基本工作原理。
激光雷达的作用就是测量目标的位置(距离与角度)、形状(大小)及状态(速度、姿态),从而达到探测、识别、跟踪目标的目的。
激光雷达是一种雷达系统,是一种主动传感器,所形成的数据是点云形式。其工作光谱段在红外到紫外之间,主要发射机、接收机、测量控制和电源组成。
扩展资料
激光雷达分类
一般来说,按照现代的激光雷达的概念,常分为以下几种:
1、按激光波段分,有紫外激光雷达、可见激光雷达和红外激光雷达。
2、按激光介质分,有气体激光雷达、固体激光雷达、半导体激光雷达和二极管激光泵浦固体激光雷达等。
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激光雷达的特点
与普通微波雷达相比,激光雷达由于使用的是激光束,工作频率较微波高了许多,因此带来了很多特点,主要有:
(1)分辨率高
激光雷达可以获得极高的角度、距离和速度分辨率。通常角分辨率不低于0.1mard也就是说可以分辨3km距离上相距0.3m的两个目标(这是微波雷达无论如何也办不到的),并可同时跟踪多个目标;距离分辨率可达0.lm;速度分辨率能达到10m/s以内。距离和速度分辨率高,意味着可以利用距离--多谱勒成像技术来获得目标的清晰图像。分辨率高,是激光雷达的显著的优点,其多数应用都是基于此。
(2)隐蔽性好、抗有源干扰能力强
激光直线传播、方向性好、光束非常窄,只有在其传播路径上才能接收到,因此敌方截获非常困难,且激光雷达的发射系统(发射望远镜)口径很小,可接收区域窄,有意发射的激光干扰信号进入接收机的概率极低;另外,与微波雷达易受自然界广泛存在的电磁波影响的情况不同,自然界中能对激光雷达起干扰作用的信号源不多,因此激光雷达抗有源干扰的能力很强,适于工作在日益复杂和激烈的环境中。
(3)低空探测性能好
微波雷达由于存在各种地物回波的影响,低空存在有一定区域的盲区(无法探测的区域)。而对于激光雷达来说,只有被照射的目标才会产生反射,完全不存在地物回波的影响,因此可以"零高度"工作,低空探测性能较微波雷达强了许多。
目前,目标识别作为雷达新的功能之一,已在诸如海情监控系统、弹道防御系统、防空系统及地球物理、射电天文、气象预报、埋地物探测等技术领域发挥出很大威力。
为了提高我国的实力,适应未来反、反卫、空间攻防、国上防空与对海斗争的需要,急需加大雷达目标识别技术研究的力度雷达目标识别策咯主要基于中段、再入段过程中弹道目标群的不同特性。从结构特性看,飞行中段的威胁日标群可粗分为球锥类、球、角反射器、圆柱及碎片等,形体相对简单,通过高分辨成像进行区分是可行的。
从姿态特性看,各目标的飞行姿态特性主要取决于母舱释放和诱饵时的阶段,一般情况下,自旋稳定飞行以保持空间定向,由于释放过程中不可避免地将对产生一定的横向扰动,可能使产生进动;
另外,当章动角较大,或者母舱投放时因为某些不可控制的原因,甚至是母舱事先设计好的,有可能产生翻滚,模拟形状的诱饵通常也会产生翻滚。
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。
有些传感器之间很难在底层融合,比如摄像头或者激光雷达和毫米波雷达之间,因为毫米波雷达的目标分辨率很低(无法确定目标大小和轮廓),但可以在高层上探索融合,比如目标速度估计,跟踪的轨迹等等。
这里主要介绍一下激光雷达和摄像头的数据融合,实际是激光雷达点云投影在摄像头图像平面形成的深度和图像估计的深度进行结合,理论上可以将图像估计的深度反投到3-D空间形成点云和激光雷达的点云融合,但很少人用。原因是,深度图的误差在3-D空间会放大,另外是3-D空间的点云分析手段不如图像的深度图成熟,毕竟2.5-D还是研究的历史长,比如以前的RGB-D传感器,Kinect或者RealSense。
这种融合的思路非常明确:一边儿图像传感器成本低,分辨率高(可以轻松达到2K-4K);另一边儿激光雷达成本高,分辨率低,深度探测距离短。可是,激光雷达点云测距度非常高,测距远远大于那些Infrared/TOF depth sensor,对室外环境的抗干扰能力也强,同时图像作为被动视觉系统的主要传感器,深度估计精度差,更麻烦的是稳定性和鲁棒性差。
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