相比于半固態式和固態式激光雷達,機械旋轉式激光雷達的優勢在于可以對周圍環境進行360°的水平視場掃描,而半固態式和固態式激光雷達往往較高只能做到120°的水平視場掃描,且在視場范圍內測距能力的均勻性差于機械旋轉式激光雷達。由于無人駕駛汽車運行環境復雜,需要對周圍360°的環境具有同等的感知能力,而機械旋轉式激光雷達兼具360°水平視場角和測距能力遠的優勢,目前主流無人駕駛項目紛紛采用了機械旋轉式激光雷達作為主要的感知傳感器。激光雷達在災害救援中提供了準確的現場信息支持。固態激光雷達渠道
我們可以根據 LiDAR 能描繪出稀疏的三維世界的特點,而掃描得到的障礙物點云通常又比背景更密集,通過分類聚類的方法可以利用其進行感知障礙物。而隨著深度學習帶來的檢測和分割技術上的突破,LiDAR 已經能做到高效的檢測行人和車輛,輸出檢測框,即 3D bounding box,或者對點云中的每一個點輸出 label,更有甚者在嘗試使用 LiDAR 檢測地面上的車道線。在三維目標識別的對象方面,較初研究主要針對立方體、柱體、錐體以及二次曲面等簡單形體構成的三維目標。北京連續波激光雷達哪家好覽沃 Mid - 360 帶來全新感知方案,助力移動機器人功能升級。
對于激光的波長,目前主要使用使用波長為905nm和1550nm的激光發射器,波長為1550nm的光線不容易在人眼液體中傳輸。故1550nm可在保證安全的前提下較大程度上提高發射功率。大功率能得到更遠的探測距離,長波長也能提高抗干擾能力。但是1550nm激光需使用InGaAs,目前量產困難。故當前更多使用Si材質量產905nm的LiDAR。通過限制功率和脈沖時間來保證安全性。技術原理,激光雷達探測的具體技術可以分為TOF飛行時間法與相干探測方法。其中ToF方法可以進一步區分為iToF和dToF方法;飛行時間(ToF)探測方法,通過直接計算發射及接收電磁波的時間差測量被測目標的距離;相干探測方法(如:FMCW),通過測量發射電磁波與返回電磁波的頻率變化解調出被測目標的距離及速度。
LiDAR還能夠用于確定測量目標的速度。這可以通過多普勒方法或快速連續測距來實現。例如,可以使用LiDAR系統測量風速和車速。另外,LiDAR系統能夠用于建立動態場景的三維模型,這是自動駕駛中會遇到的情形。這可以通過多種方式來實現,通常使用的是掃描的方式。LiDAR 技術中的挑戰,在可實現的LiDAR系統中存在一些眾所周知的挑戰。這些挑戰根據LiDAR系統的類型有所不同。以下是一些示例:隔離和抑制發射光束的信號——探測光束的輻射亮度通常遠大于回波光束。必須注意確保探測光束不會被系統自身反射或散射回接收器,否則探測器將會因為飽和而無法探測外部目標。Mid - 360 距離探測可為 10cm,小盲區助力嵌入式無盲區安裝。
原理,激光雷達( Light Detection and Ranging,LIDAR)是激光檢測和測距系統的簡稱,通過對外發射激光脈沖來進行物體檢測和測距。激光雷達采用飛行時間(Time of Flight,TOF)測距,發射器先發送一束激光,遇到障礙物后反射回來,由接收器接收,然后通過計算激光發送和接收的時間差,得到目標和自己的相對距離。如果采用多束激光并且360度旋轉掃描,就可以得到整個環境的三維信息。激光雷達掃描出來的是一系列的點,因此激光雷達掃描出來的結果也叫“激光點云”。從 2D 升至 3D 感知,覽沃 Mid - 360 提升移動機器人室內建圖定位效率。北京二維激光雷達批發
可達 70 米 @80% 反射率探測,覽沃 Mid - 360 室內外感知表現如一。固態激光雷達渠道
從自動駕駛技術發展來看,L0-L2階段,傳感器與控制系統的革新是主要變化;L3-L4階段,感知與決策能力的增強是主要變化。L2、L3及L4級別的智能駕駛所需激光雷達臺數分別為0臺、1臺和5臺,激光雷達稱為推動智能駕駛發展的重要因素。就國內市場而言,中國擁有世界較大的高級輔助駕駛和無人駕駛市場,成長空間也較為廣闊。2020年11月發布的《智能網聯汽車技術路線圖(2.0版)》明確指出到2030年我國L2和L3級滲透率要超過70%。但激光雷達的技術路線仍然有其他的選項尚未成熟,市場目前依然處于群雄逐鹿的狀態。伴隨著在汽車行業的不斷滲透與工業自動化的發展,激光雷達的投資機會可不斷給到我們想象空間。固態激光雷達渠道