黄山TOF车载激光雷达标定板推荐 航鑫光电服务到位

TOF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

再入段是防御的后一个屏障，防御系统可以根据各再入目标的运动状态估算出质阻比，区分出轻重目标。

具体步骡如下;

(1）通过高分辨雷达成像获取目标的结构特征信息，从目标群中识别出具有傕体结构特性的目标。

(2）根据D体目标的进动数学模型，结合锥休目标在不同姿态角下,.，得到目标进动状态下的回波模板，当确定锥体目标,.回波周期分量中不是目标翻滚时，基于,.序列估计出章动角和进动周期，进而

计算出目标的惯量比等特征。

(3）为保证对所有真进行有效拦截，在再入段通过跟踪目标运动状态估计其质阻比，基于此排除轻诱饵。

(4）将上述不同措施确定出来的威胁日标作为"威胁日标"，通过积累观测综合评判日标类型。

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一基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别

这类方法大都基于目前广泛使用的雷达时域一维目标回波波形，抽取波形序列中包含的目标特征信息来实现目标分类。这类研究已获得一些成动应用。

1、利用目标回波起伏特性的识别

空中目标对低分辨力雷达来讲可以看作点目标，其运动过程中，目标回波的幅度和相位将随目标对雷达的相对姿态的不同而变化，根据目标回波的幅度与相位的变化过程，判断其形状，对复信息数据进一

步分析，可以判所目标的运动情况。

2》利用动态目标的调制谱特性的识别

动态目标如飞机的螺旋桨或喷气发动机旋转叶片、直升机的旋翼等目标结构的周期运动，产生对雷达回波的周期性调制。不同目标的周期性调制谱差异很大，因而可用于目标识别。Bell等详细分析了喷气发动机的调制（.JEM）现象，并建立了相应的数学模型，为利用JEM效应进行目标识别奠定了理论基础。

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。

激光雷达基础解析

1.1 基本概念

1）激光雷达是一种向被测目标发射探测信号（激光束），然后测量反射或散射信号的到达时间、强弱程度等参数，以确定目标的距离、方位、 运动状态及表面光学特性的雷达系统。

2）激光雷达因为激光波长短，准直性高，使得激光雷达性能优异：角分辨率和距离分辨率高、抗干扰能力强、能获得目标多种图像信息(深度、反射率等)、体积小、质量轻。

1.2 基本组件构成

激光雷达一般有发射模块、接收模块、扫描模块和控制模块四大部分购成；

1）发射模块：激光器、发射光学系统

2）接收模块：接收光学系统、光学滤光装置、光电探测器

3）扫描模块：改变激光束的空间投射方向，由电机、微型谐振镜、相控阵等形式实现；（Flash方案中不包含扫描模块）

4）控制模块：完成对激光发射模块、接收模块和扫描模块的控制，以及激光雷达数据的处理和外界系统的数据传输；