南通机器人车载激光雷达标定板价格合理「航鑫光电」

机器人车载激光雷达标定板—————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

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。

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雷达研究方法

现代雷达（包括热雷达和激光雷达〕不但是对遥远日标进行探测和定位的工具，而且能够测量与日标形体和表面物理特性有关的参数，进而对日标分类和识别。日标识别的基本原理是利用雷达回波中的幅度、相位、频谱和极化等日标特征信息，通过数学上的各种多维空间变换来估算日标的大小、形状、重量和表面层的物理特性参数，后根据大量训练样木所确定的鉴别函数，在分类器中进行识别。目标识别还可利用再入大气层后的大团过滤技术。当日标群进入大气层时，在大气阻力的作用下，日标群中的真假目标由于轻重和阻力的不同而分开，轻目标、外形不规则的目标开始减速，落在真的后面，从而可以区别目标。

雷达目标识别模型

雷达日标识别需要从日标的雷达回波中提取日标的有关信息标志和稳定特征并判明其属性。它根据目标的后向电磁散射来鉴别目标，是电磁散射的逆问题。利用目标在雷达远区所产生的散射场的特征，可以获得用于目标识别的信息，回波信号的幅值、相位、频率和极化等均可被利用。对获取的目标信息进行计算机处理，与已知目标的特性进行比较，从而达到自动识别目标的目的。识别过程分成三个步骤:目标的数据获取、特征提取和分类。

整个识别过程可以分为两个阶段:训练（或设计〕阶段和识别阶段。前者用一定数量的训练样本进行分类器的设计或训练，后者用所设计或训练的分类器对待识别的样本进行分类决策。

用于雷达目标识别中的模式识别技术

进行雷达目标识别，必须依靠有效的目标特征分类技术（模式识别技术）。模式识别技术的发展为雷达目标识别的研究提供了有利的条件。统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的

模式识别方法以及神经网络模式识别方法等在雷达目标识别中均有成功的应用。

(1）统计模式识别方法

统计模式识别是传统的模式识别方法，也是雷达目标识别中常用到的特征分类方法，它是一种根据已知样本的统计特性来对未知类别样本进行分类的方法。其基本思想是用N维特征矢量表征目标模式，并通过对样本的学习，估计出特征矢量的概率分布密度函数，在某种准则下，利用特征矢量的统计知

识来构造判别函数，从而在保证分类误差概率的条件下，对目标进行分类。

近邻域法(29)、相关匹配法(15)(32)(33)(34)、多维相关匹配方法(16)、Bayes似然(35).Bayes分类器(36)、Bayes优化决策规则(36)、似然函数(37)等都被用于了目标特征的分类决策。

(⑵)模糊模式识别方法

在雷达日标识别中，由于噪声对目标背景的污染，目标信息转换过程中特征信息的随机交迭，目标信息时间、距离、方位和姿态等因素的变化都可引起信息的模糊及目标特征的畸变，影响目标识别的效果。

车载激光雷达关键参数1） 视场角，包括水平视野和垂直视野

2）分辨率，包括水平分辨率和垂直分辨率

a、水平方向上做到高分辨率其实不难，因为水平方向上是由电机带动的，所以水平分辨率可以做得很高。目前国内外激光雷达厂商的产品，水平分辨率为 0.1 度。

b、垂直分辨率是与几何大小相关，也与其排布有关系，就是相邻两个间隔做得越小，垂直分辨率也就会越小。

增大垂直分辨率的方法（针对机械式激光雷达）：

a、改变激光和的排布方式来实现：排得越密，垂直分辨率就可以做得很小。

b、通过多个 16 线激光雷达耦合的方式，在不增加单个激光雷达垂直分辨率的情况下同样可以达到整体减小垂直分辨率的效果。

3）测距范围

4）距离精度

5）刷新频率

6）扫描频率 - 1s内雷达进行了多少次扫描

7）激光波长 - 目前比较常见的是905nm和1550nm