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各种特征识别方法对雷达的要求
不同的识别方法对雷达系统有着不同的要求。
基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法对雷达没有特殊的要求,它是在现有雷达的基础上,利用目标运动所引起的回波起伏特性和动态目标的调制谱特性,并结合雷达所能获取的目标空间坐标及运动参数〈如目标高度、速度、航迹等)来进行目标识别,因而主要用于低分辨雷达的目标识别。
基于极点分布的目标识别方法可分为时域和频域方法。时域方法提取目标极点要求雷达的发射信号带宽足够宽,以---由目标的瞬态响应中能够获得正确的目标极点;频域方法则要求雷达能够发射多种频
率的电磁波以获取目标的频率响应。
基于高分辨力雷达成像的目标识别方法要求雷达不仅具有高的距离分辨力(对于一维距离像方法)而且具有高的角分辨力(对于二维距离像方法),这就要求采用宽带高分辨、合成孔径或逆合成孔径雷达。基于目标极化特征的目标识别方法要求雷达能够测量目标对不同极化方向的入射电磁波的极化散射特性、
雷达具有变极化特性,这增加了雷达系统的复杂性,---了其应用。
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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,高反无人驾驶定标板,单传感器获取的信息难以---准确性和---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,---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---的优点:定位,连云港无人驾驶定标板,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---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,无人驾驶定标板价格,slam问题取得了---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,大面积靶标无人驾驶定标板,因为他完全依赖远距离在轨道微信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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激光雷达的特点
与普通微波雷达相比,激光雷达由于使用的是激光束,工作频率较微波高了许多,因此带来了很多特点,主要有:
(1)分辨率高
激光雷达可以获得---的角度、距离和速度分辨率。通常角分辨率不低于0.1mard也就是说可以分辨3km距离上相距0.3m的两个目标(这是微波雷达无论如何也办不到的),并可同时---多个目标;距离分辨率可达0.lm;速度分辨率能达到10m/s以内。距离和速度分辨率高,意味着可以利用距离--多谱勒成像技术来获得目标的清晰图像。分辨率高,是激光雷达的---的优点,其多数应用都是基于此。
(2)隐蔽性好、抗有源干扰能力强
激光直线传播、方向性好、光束非常窄,只有在其传播路径上才能接收到,因此敌方截获非常困难,且激光雷达的发射系统(发射望远镜)口径很小,可接收区域窄,有意发射的激光干扰信号进入---的概率极低;另外,与微波雷达易受自然界广泛存在的电磁波影响的情况不同,自然界中能对激光雷达起干扰作用的信号源不多,因此激光雷达抗有源干扰的能力很强,适于工作在日益复杂和激烈的环境中。
(3)低空探测性能好
微波雷达由于存在各种地物回波的影响,低空存在有一定区域的盲区(无法探测的区域)。而对于激光雷达来说,只有被照射的目标才会产生反射,完全不存在地物回波的影响,因此可以零高度工作,低空探测性能较微波雷达强了许多。
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