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雷达与激光雷达系统
雷达概念形成于20世纪初,是英文radar的音译,为radiodetection&ranging的缩写,意为无线电检测和测距的电子设备,发射电磁波对目标进行照射并接收其回波,由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率(径向速度)、方位、高度等信息。
各种雷达的具体用途和结构不尽相同,但基木形式是一致的,包括:发射机、发射天线、---、接收天线,处理部分以及显示器。
还有电源设备、数据录取设备、抗干扰设备等辅助设备。
雷达所起的作用和眼睛和耳朵相似,它的信息载体是无线电波即电磁波,传播的速度是---c,其原理是雷达设备的发射机通过天线把电磁波能量射向空间某一方向,处在此方向上的物体反射碰到的电磁波;雷达天线接收此反射波,送至接收设备进行处理,agv小车无人驾驶校准板,提取有关该物体的某些信息(日标物体至雷达的距离,距离变化率或径向速度、方位、高度等)。
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激光雷达
激光雷达是目前定位选择的主流传感器,带自---航的室内扫地机的商用产品,一般都会配备激光雷达。在自动驾驶领域,高精地图的采集及定位应用, 使用的是多线激光雷达方案。
激光雷达分为单线和多线, 单线雷达只能扫描一个平面的障碍,所以直接出来的是一个2d地图。 多线雷达(有16线,32线,64线)产品,通过多个扫描面的组合,可以给出丰富的环境3d点云。
激光雷达定位, 主要是激光slam算法,跟视觉slam一样,也分前端雷达里程计和后端回环检测矫正。
激光slam对cpu的消耗,是远远低于视觉slam的,鲁棒性---,稳定。以2d激光slam为例,机器人无人驾驶校准板,它可以在任意时刻得到某个特定高度水平面的2d障碍轮廓,所以在做前端里程计的时候,连续两帧,计算局部的地图轮廓匹配,可以使用相对比较少的计算量获取相对位移。
激光扫描出的点有准确度---的---信息,这样在做后端回环优化的时候,不需要优化某个位姿下的观测值(扫描的点云), 而直接优化位姿。
对于视觉slam, 不论是单目slam 通过三角测量算出的点云---,还是---slam中获取到的点---, 有很大噪声在里面,所以优化要对观测点和位姿一起优化调整。
激光做定位的缺点是受环境如雨、雾的影响比较大,对于透明介质也无法得到准确的---信息。
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光学雷达
光学雷达是一种光学遥感技术,许昌无人驾驶校准板,它通过首先向目标物体发射一束激光,再根据接收-反射的时间间隔来确定目标物体的实际距离。然后根据距离及激光发射的角度,通过简单的几何变化可以推导出物体的位置信息。
由于激光的传播受外界影响小,lidar能够检测的距离一般可达100m以上。
与传统雷达使用无线电波相比较,lidar使用激光射线,商用lidar使用的激光射线波长一般在600nm到1000nm之间,远远低于传统雷达所使用的波长。因此lidar在测量物体距离和表面形状上可达到更高的度,一般可以达到厘米级。
近年来,高反无人驾驶校准板,3d打印受到了广泛的关注。这是一种基于数字文件模型的技术,这些文件是在层上打印的,由粉末金属或塑料等粘合剂材料制成。
3d打印作为一种的智能制造技术,将带来传统生产方式和生产工艺的变革,有望将成为新工业的动力。激光雷达在3d打印中也很有用,比如近引进的printoptical3d打印技术。
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