激光测距定标板—————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
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，自动驾驶标识激光测距定标板，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---（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---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，---的轨迹等等。
这里主要介绍一下激光雷达和---头的数据融合，实际是激光雷达点云投影在---头图像平面形成的---和图像估计的---进行结合，理论上可以将图像估计的---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，宣城激光测距定标板，---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---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，---探测距离短。可是，激光雷达点云测距度非常高，大面积靶标激光测距定标板，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，---估计精度差，更麻烦的是稳定性和鲁棒性差。
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雷达极点分布的目标识别
目标的白然谐振频率又称为目标极点，大尺寸激光测距定标板，极点和散射中心分别是在谐振区和光学区建立起来的基本概念。目标极点分布只决定丁目标形状和固有特性，与雷达的观测方向〈目标姿态）及雷达的极化方式无关，因而给雷达目标识别带来了很大方便。目标极点的概念出现于1971年。1975年，blaicum等首先提出了直接从一组瞬态响应时城数据来提取目标惜点的 prony方法，使用提呶出的目标枝点作为目标特征，而通过将提取到的目标极点与目标库的目标极点进行匹配完成目标识别过程。80年代以来，关于目标极点的研究主要集中在如何提高算法本身的抗噪能力和估算精度方面。提取目标极点的函数束法(pof〉以及广义函数束法〈gpof）等，在极点的估计精度以及抗噪能力方面均优于prony法。
除了直接求目标的极点外，由于目标的极点与目标的频率响应存在一一对应的关系，人们还研究了由目标的颊域响应来识别目标的方法，典型方法有，从目标的频域响应来识别目标的方法:获取目标板点的频域prony 法（fdpm):由于频域法的目标极点估算精度同样受到噪声和杂波的---，具有---作用的数据多重组---被提出。
为避开需要实时地直接从含噪的目标散射数据中提取目标的极点，基于波形综合技术的目标识别方法被得到广泛重视。它将接收到的目标散射信号回波与综合出来的代表目标的特征波形进行数字卷积，再根撝卷积输出的特征来判别目标。e-脉冲法（9）、频域---拟合匹配法等，都避开了直接提取目标极点，减小了运算量。
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一种车载激光雷达标定的方法，属于汽车自动驾驶领域。
汽车自动驾驶技术中涉及的多传感器之间的融合技术不足。
一种车载激光雷达标定的方法，设置一块标定板，配合安装在车辆上的激光雷达提取标定板的四个角点的步骤;测量四个角点在车体坐标系的物理坐标，结合由激光雷达提取的四个角点计算得到旋转平移矩阵的步骤;对两个激光雷达数据之间的进行坐标转换，拼接多台激光雷达，对激光雷达的标定的步骤。本技术具有将自动驾驶车辆之间的多传感器融合的优点。
公开了一种激光雷达的标定方法。该标定方法包括：利用所述激光雷达获取多个标定距离值下的标定物体的距离测量值以及对应的反射率测量值；按照所述距离测量值的大小将所述距离测量值以及对应的反射率测量值拆分成至少两组；按照每一组内的所述反射率测量值的大小将每一组内的距离测量值以及对应的反射率测量值进一步拆分成至少两子组；根据每一子组内的所述距离测量值和对应的标定距离值之间的误差值以及对应的反射率测量值分别拟合出以所述反射率测量值为输入变量的误差校正函数。
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