激光雷達是20世紀60年代初次提出的一項技術， 隨著應用的普遍，在過去的幾年里，激光雷達經歷了一輪新的繁榮進步和多行業(yè)使用，已迅速成為自動駕駛、無人機巡查、工業(yè)自動化等領域的關鍵技術。截至目前，我們已推出了好幾款激光雷達AS系列產品，涵蓋避障型、導航型以及導航避障一體型；具有測量精度高、掃描速度快、抗干擾能力強、體積小、重量輕、可靠性高等優(yōu)勢，是工業(yè)AGV、移動機器人、低速機器人的理想選擇。每一種傳感器基于各自的性能特點，都有其適合的應用場景。在實際特殊環(huán)境應用中，激光雷達也有著一些使用小技巧。激光雷達的抗干擾能力強，保證了數(shù)據的準確性。江蘇車載激光雷達市價

線數(shù)，線數(shù)越高，表示單位時間內采樣的點就越多，分辨率也就越高，目前無人駕駛車一般采用32線或64線的激光雷達。分辨率，分辨率和激光光束之間的夾角有關，夾角越小，分辨率越高。固態(tài)激光雷達的垂直分辨率和水平分辨率大概相當，約為0.1°，旋轉式激光雷達的水平角分辨率為0.08°，垂直角分辨率約為0.4°。探測距離，激光雷達的較大測量距離。在自動駕駛領域應用的激光雷達的測距范圍普遍在100~200m左右。測量精度，激光雷達的數(shù)據手冊中的測量精度(Accuracy)常表示為，例如±2cm的形式。精度表示設備測量位置與實際位置偏差的范圍。覓道Mid-360激光雷達行價覽沃 Mid - 360 主動抗串擾，在室內多雷達場景中保持穩(wěn)定探測。

緊接著，一個激光雷達如果能在同一個空間內，按照設定好的角度發(fā)射多條激光，就能得到多條基于障礙物的反射信號。再配合時間范圍、激光的掃描角度、GPS 位置和 INS 信息，經過數(shù)據處理后，這些信息配合x，y，z坐標，就會成為具有距離信息、空間位置信息等的三維立體信號，再基于軟件算法組合起來，系統(tǒng)就可以得到線、面、體等各種相關參數(shù)，以此建立三維點云圖，繪制出環(huán)境地圖，就能變成汽車的“眼睛”。激光雷達是由激光發(fā)射單元和激光接收單元組成，發(fā)射單元的工作方式是向外發(fā)射激光束層，層數(shù)越多，精度也越高(如下圖所示)，不過這也意味著傳感器尺寸越大。發(fā)射單元將激光發(fā)射出去后，當激光遇到障礙物會反射，從而被接收器接收，接收器根據每束激光發(fā)射和返回的時間，創(chuàng)建一組點云，高質量的激光雷達，每秒較多可以發(fā)出200多束激光。

優(yōu)劣勢分析，優(yōu)勢：首先，該設計減少了激光發(fā)射和接收的線數(shù)以實現(xiàn)一幀之內更高的線數(shù)，也隨之降低了對焦與標定的復雜度，因此生產效率得以大幅提升，并且相比于傳統(tǒng)機械式激光雷達，棱鏡式的成本有了大幅的下降。其次，只要掃描時間夠久，就能得到精度極高的點云以及環(huán)境建模，分辨率幾乎沒有上限，且可達到近100％的視場覆蓋率。劣勢：棱鏡式激光雷達FOV相對較小，且視場中心的掃描點非常密集，雷達的視場邊緣掃描點比較稀疏，在雷達啟動的短時間內會有分辨率過低的問題。對于高速移動的汽車來說，顯然不存在長時間掃描的情況，不過可以通過增加激光線束和功率實現(xiàn)更高的精度和更遠的探測距離，但機械結構也相對更加復雜，體積讓前兩者更難以控制，存在軸承或襯套的磨損等風險。安防監(jiān)控運用激光雷達實時監(jiān)測，及時發(fā)現(xiàn)入侵異常情況。

激光雷達是自動駕駛領域非常依賴的傳感器，越來越多的自動駕駛公司看好激光雷達的應用前景。激光雷達具有較高的分辨率，可以記錄周圍環(huán)境的三維信息，激光雷達是主動發(fā)射型設備，對光照的變化不敏感，在有光照變化和夜晚等場景基本不會受到影響。此外激光雷達能夠提供水平360度的視野范圍，保證整個自動駕駛車基本上沒有視野盲區(qū)。但是激光雷達懼怕霧霾天氣，因為霧霾顆粒的大小非常接近激光的波長，激光照射到霧霾顆粒上會產生干擾，導致效果下降。隨著技術的進步，以及成本的下降，激光雷達會普及到更多領域。覽沃 Mid - 360 帶來全新感知方案，助力移動機器人功能升級。海南遠距離激光雷達

智能零售中激光雷達分析顧客行為，優(yōu)化店鋪空間布局。江蘇車載激光雷達市價

在實際應用中，很多時候并不知道點云之間的鄰接關系。針對此，研究人員開發(fā)了較小張樹算法和連接圖算法以實現(xiàn)鄰接關系的計算。總體而言，三維模型重建算法的發(fā)展趨勢是自動化程度越來越高，所需人工干預越來越少，且應用面越來越廣。然而，現(xiàn)有算法依然存在運算復雜度較高、只能針對單個物體、且對背景干擾敏感等問題。研究具有較低運算復雜度且不依賴于先驗知識的全自動三維模型重建算法，是目前的主要難點。然而，如何在包含遮擋、背景干擾、噪聲、逸出點以及數(shù)據分辨率變化等的復雜場景中實現(xiàn)對感興趣目標的檢測識別與分割，仍然是一個富有挑戰(zhàn)性的問題。江蘇車載激光雷達市價

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