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90%激光测距定标白板—————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

折叠LiDAR的基本原理LIDAR是一种集激光，定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)三种技术与一身的系统，用于获得数据并生成的DEM。

这三种技术的结合，可以高度准确地定位激光束打在物体上的光斑。

它又分为目前日臻成熟的用于获得地面数字高程模型(DEM)的地形LIDAR系统和已经成熟应用的用于获得水下DEM的水文LIDAR系统，这两种系统的共同特点都是利用激光进行探测和测量，这也正是LIDAR一词的英文原译

激光本身具有非常的测距能力，其测距精度可达几个厘米，而LIDAR系统的度除了激光本身因素，还取决于激光、GPS及惯性测量单元(IMU)三者同步等内在因素。随着商用GPS及IMU的发展，通过LIDAR从移动平台上(如在飞机上)获得高精度的数据已经成为可能并被广泛应用。

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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。

雷达利用目标形状的极化重构识别目标

对低分辨力雷达，不能区分目标上各个散射中心的回波，只能从它们的综合信号中提取极化特征，

因而只能从整体上对简单形体的目标加以粗略的识别。

对高分辨力雷达，目标回波可分解为目标上各个主要散射中心的回波分量。对复杂形状目标的极化重构，就是利用高分辨力雷达区分出各个散射中心的回波，分别提取其极化信息。在对各个散射中心分别作出形状判断(可以利用目标的极化散射矩阵，或利用目标的缪勒矩阵中各个元素同日标形状的关系)后，

依据其相对位置关系，组合成目标的整体形状。后同已知目标数据库相比较，得到识别结果。

Cameron等〔21)给出了用卡车进行识别实验的情况，给出了卡车上各个主要散射中心的识别结果，并按其空间相对位置排列成图。在Pottier(28))对SAR图象进行分析与识别时也用到了任意散射体由几种典型散射机制合成的观点。

3）利用瞬态极化响应识别目标

Chamberlain等(29)将极化信息与冲激响应结合起来，提出了利用目标瞬态极化响应(TPR)进行目标识别。利用TPR识别目标是将极化识别与时（频）域识别相结合的很好范例。

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。