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机器人无人驾驶标识板—————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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通常普通微波雷达的体积庞大，整套系统质量数以吨记，光天线口径就达几米甚至几十米。

而激光雷达就要轻便、灵巧得多,发射望远镜的口径一般只有厘米级,整套系统的质量的只有几十公斤，架设、拆收都很简便。而且激光雷达的结构相对简单，维修方便，操纵容易，价格也较低。

激光雷达的缺点

首先，工作时受天气和大气影响大。激光一般在晴朗的天气里衰减较小，传播距离较远。而在大雨、浓烟、浓雾等坏天气里，衰减急剧加大，传播距离大受影响。如工作波长为10.6μm的co2激光，是所有激光中大气传输性能较好的,在坏天气的衰减是晴天的6倍。地面或低空使用的co2激光雷达的作用距离,晴天为10-20km,而坏天气则降至1 km以内。而且,大气环流还会使激光光束发生畸变、抖动，直接影响激光雷达的测量精度。

其次，由于激光雷达的波束极窄,在空间搜索目标非常困难，直接影响对非合作目标的截获概率和探测效率,只能在较小的范围内搜索、捕获目标，因而激光雷达较少单独直接应用于战场进行目标探测和搜索。

激光雷达的起源与发展

自从1839年由Daguerre和 Niepce拍摄张像片以来,利用像片制作像片平面图(X、Y)技术一直沿用至今.到了1901年荷兰人Fourcade发明了摄影测量的立体观测技术,使得从二维像片可以获取地面三维数据(X、Y、Z)成为可能.一百年来,立体摄影测量仍然是获取地面三维数据和可靠的技术,是国家基本比例尺地形图测绘的重要技术.

随着科学技术的发展和计算机及高新技术的广泛应用,数字立体摄影测量也逐渐发展和成熟起来,并且相应的软件和数字立体摄影测量工作站已在生产部门普及。

激光雷达的原理

激光器产生并发射-束光脉冲,打在物体上并反射回来,终被所接收.准确地测量光脉冲从发射到被反射回的传播时间.因为光脉冲以光速传播,所以总会在下一个脉冲发出之前收到前一个被反射回的脉冲．

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。