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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，90%无人驾驶校准板，跟视觉slam一样，50%无人驾驶校准板，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，鄂州无人驾驶校准板，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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激光雷达系统
“激光雷达系统将激光用于回波测距、定向，并通过位置、径向速度及物体反射特性识别目标，体现了特殊的发射、扫描、接收和信号处理技术，激光雷达是传统雷达技术与现代激光技术相结合的产物。
激光雷达之所以受到关注，是因为其具有一系列的优点:
具有---的角分辨率、具有---的距离分辨率、速度分辨率高、测速范围广、能获得目标的多种图像、抗干扰能力强、比微波雷达的体积和重量小等。
但是，激光雷达的技术难度---，至今尚未成熟，而且在---天气时性能下降，使其应用受到一定的---。
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激光雷达应用场景有那些？
激光雷达不受光的影响.它的角度是360度，计算相对较小，可以实时扫描。目前，它通常使用100毫秒。
在扫描过程中，激光雷达首先识别障碍物，然后根据现有的障碍物进行分类，知道它们在太空中的位置。例如汽车和人，我们把这些障碍分为个体。
激光雷达不仅可以单独使用，也能够同微波雷达，可见光电视、红外电视或微光电视等成像设备组合使用，使得系统既能搜索到远距离目标，无人驾驶校准板厂家，又能实现对目标的精密---。
除了大众所熟知的自动驾驶，激光雷达在很多领域也发挥着的作用。
城市三维建筑模型
“数字城市”是数字地球技术系统的重要组成部分。
激光雷达技术可以快速完成三维空间数据采集，经过处理便可得到具有坐标信息的影像数据。
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