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发布时间:2022-04-28 08:53:00 作者:航鑫光电
激光雷达标定板厂家—————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
扫描激光雷达系统是利用激光束对周围物体进行感知的设备,以点云数据的形式反映周围物体的位置及形貌。
刚生产出来的激光雷达系统是不能直接投入使用的,需要根据实际数据进行标定,标定后的雷达并测试符合要求的雷达才能正式投入使用。
长期的研发过程中,发现现有技术的扫描激光雷达的不同生产批次以及同一批次的激光雷达都有一定的差异,现有的标定算法不能满足不同生产批次以及同一批次的激光雷达上的适用。
车载激光雷达是智能网联车传感方案中的重要传感器之一,从2015年至今,激光雷达行业发展迅速,激光雷达逐渐从场景走向商用场景。行业草创期带来繁荣的同时也带来了行业发展的参差不齐,随着激光雷达规模化应用需求的不断攀升,激光雷达行业亟需行业标准的规范和约束。
2020年2月,国家发改委等11部委联合印发的《智能汽车创新发展战略》指出,2025年中国智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准等体系基本形成,实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产。《车载激光雷达检测方法》作为国内部车载激光雷达标准,补足了国内激光雷达行业发展标准的空白,对智能网联汽车及车载激光雷达行业的发展具有重要推动作用。
欢迎咨询广州航鑫光电了解更多激光雷达标定板厂家
固态激光雷达无人物流车,定位于末端低速无人配送
对于在乘用车上仍然是“悬而未决”的激光雷达来说,商用车市场无疑是快落地量产场景之一,这其中近年来“”的无人配送小车正在中国迈进量产阶段。
2019年对于国产激光雷达企业而言,是一个至关重要的阶段,随着国内智能物流的发展需要,国产激光雷达的市场应用逐渐进入到实际的项目案例中。
其中在激光雷达领域已有多年积累的企业都将在各自的细分市场深度耕耘,建立样板,不断完善。
可以说,导航激光雷达在无人物流车方向有广阔的市场空间。除了京东物流、菜鸟、苏宁物流外,四通一达、顺丰等物流快递公司也对此有很大的需求。产品特点:
1稳定性高,50%激光雷达标定板,可获得重复准确数据②高稳定性、高准确性
③具有的朗伯特性④反射率从2%-95%
⑤在紫外-可见-近红外光谱区内光谱平坦
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。
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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