激光测距定标灰板—————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
无人驾驶汽车之所以无需人工操作,是因为它能代---的感官去自动识别道路信息和行人,然后控制汽车完成壁障等功能。 而代---的眼睛和听觉进行环境感知的部分我们称作传感器。目前,激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器是用于周围环境感测的主流手段。 而在探测精度、探测距离、稳定性和对周围环境适应性等关键性能上,激光雷达都有着明显优势。它通过成对的和,发射和接收 激光束 来绘制周围环境的点云图像,和接受器越多,激光束越密集,对周围环境的感知就越。我们常说的64线激光雷达,就是指有64组发射和。
激光雷达(lidar)目前主要分为普通的机械式旋转雷达、混合固态雷达和不旋转固态雷达。
传统的机械式旋转lidar在地图领域的使用较为成熟,濮阳激光测距定标灰板,从发明出来到现在持续了10年左右的时间,但是由于价格极其昂贵,算是品,暂时给主机厂量产的可能性较低;而固态激光雷达,市场上普遍的认识就是没有机械旋转的就是固态lidar,其优点有:数据采集速度快,分辨率高,对于温度和振动的适应性强,而且价格低廉,性能稳定,通过波束控制,探测点(点云)可以任意分布,例如在高速公路主要扫描前方远处,对于侧面稀疏扫描但并不完全忽略,在十字路口加强侧面扫描,而只能匀速旋转的机械式激光雷达是无法执行这种精细操作的,但是相对来讲,固态激光雷达的技术还不成熟,还在探索研发中。
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相控阵(opa)激光雷达:
1)相控激光由若干发射接收单元组成的一个矩形阵列,通过改变阵列中不同单元发射光线的相位差,可以达到调节 射出波角度和方向的目的;
2)激光光源经过光分束器后进入光波导阵列,在波导上通过外加控制的方式改变光波的相位,利用波导间的光波相位差来实现光束扫描,其原理类似于多缝干涉。
3)光波导阵列中的每根波导都相当于一个光发射源,每个光发射源都相当于多缝干---的狭缝。光在空间中传播并干涉,其结果是光在某一方向上因干涉加强而集中,在其他方向上因干涉相消而减弱,从而改变光束的传播方向,实现扫描。
优点:
1)结构简单,尺寸小;
2)标定简单 - 机械式激光雷达光学结构固定,适配不用车辆往往需要精密调节其位置和角度;固态激光雷达可以通过软件进行调节,大面积靶标激光测距定标灰板,降低了标定难度;
3)扫描速度快,扫描精度高 - 扫描速度取决于所有材料的电子光学特性;扫描精度取决于控制电信号的精度;
4)可控性好 - 光束指向完全由电信号控制,在允许角度范围内可以做到任意指向;
5)多目标监控 - 一个相控阵面可以分割为多个小模块,每个模块分开控制即可同时锁定监控多个目标;
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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),智能码头激光测距定标灰板,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,2%激光测距定标灰板,---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,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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