宁波机器人无人驾驶校准板来电洽谈「航鑫光电」

机器人无人驾驶校准板—————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。

雷达标定

雷达是自动驾驶车辆感知系统的重要组成部分，可以检测道路上的其他车辆及行人等目标，并给出目标到雷达距离、方位角度、速度等信息。

其中，雷达给出的目标方位角度是针对雷达局部坐标系而言，为了得到目标在车辆坐标系中的确切位置，必须知道雷达准确的方位安装角度。但在实际操作中，方位角度安装误差难以避免。因此，准确标定雷达的方位安装角对于确定雷达检测目标在车辆坐标系中的位置至关重要。

现阶段，汽车生产厂商一般通过的标定车间来进行车载雷达安装方位角度的标定。

对于自动驾驶公司来讲，这种标定车间化程度和建设成本均较高，标定车间的利用率很低，不适合自建。并且向汽车生产商预约使用标定车间难度较大。因此，不需要专门标定场地且简单可行的标定方法和设备就显得尤为重要。

针对现阶段自动驾驶车辆的车载雷达的标定方法复杂、耗时耗力、成本较高的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

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激光雷达

激光雷达是目前定位选择的主流传感器，带自主导航的室内扫地机的商用产品，一般都会配备激光雷达。在自动驾驶领域，高精地图的采集及定位应用， 使用的是多线激光雷达方案。

激光雷达分为单线和多线， 单线雷达只能扫描一个平面的障碍，所以直接出来的是一个2D地图。 多线雷达（有16线，32线，64线）产品，通过多个扫描面的组合，可以给出丰富的环境3D点云。

激光雷达定位， 主要是激光SLAM算法，跟视觉SLAM一样，也分前端雷达里程计和后端回环检测矫正。

激光SLAM对CPU的消耗，是远远低于视觉SLAM的，鲁棒性更好，更加稳定。以2D激光SLAM为例，它可以在任意时刻得到某个特定高度水平面的2D障碍轮廓，所以在做前端里程计的时候，连续两帧，计算局部的地图轮廓匹配，可以使用相对比较少的计算量获取相对位移。

激光扫描出的点有准确度很高的深度信息，这样在做后端回环优化的时候，不需要优化某个位姿下的观测值（扫描的点云）， 而直接优化位姿。

对于视觉SLAM， 不论是单目SLAM 通过三角测量算出的点云深度，还是深度SLAM中获取到的点深度， 有很大噪声在里面，所以优化要对观测点和位姿一起优化调整。

激光做定位的缺点是受环境如雨、雾的影响比较大，对于透明介质也无法得到准确的深度信息。

激光雷达的工作原理与雷达非常相近！

      LIDAR系统包括一个单束窄带激光器和一个接收系统。激光器产生并发射一束光脉冲，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。鉴于光速是已知的，传播时间即可被转换为对距离的测量。结合激光器的高度，激光扫描角度，从GPS得到的激光器的位置和从INS得到的激光发射方向，就可以准确地计算出每一个地面光斑的坐标X，Y，Z。激光束发射的频率可以从每秒几个脉冲到每秒几万个脉冲。举例而言，一个频率为每秒一万次脉冲的系统，将会在一分钟内记录六十万个点。一般而言，LIDAR系统的地面光斑间距在2-4m不等。

      激光雷达的工作原理与雷达非常相近，以激光作为信号源，由激光器发射出的脉冲激光，打到地面的树木、道路、桥梁和建筑物上，引起散射，一部分光波会反射到激光雷达的上，根据激光测距原理计算，就得到从激光雷达到目标点的距离，脉冲激光不断地扫描目标物，就可以得到目标物上全部目标点的数据，用此数据进行成像处理后，就可得到的三维立体图像。