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lidar的介绍
发射系统是各种形式的激光器,如---激光器、掺钛亿铝石榴石激光器、半导体激光器及波长可调谐的固体激光器以及光学扩束单元等组成;
接收系统采用望远镜和各种形式的光电探测器,如光电倍增管、半导体光电二极管、雪崩光电二极管、红外和可见光多元探测器件等组合。
激光雷达是工作于光波段的新型雷达系统,目前,激光雷达可以采用0.53u m、0.63u m、0.8~ 0.9u m、1.06u m、1.54u m、2u m和10.6u m等7个波长段,它与微波和毫米波雷达相比,具有以下优势
(1)工作频率高、波长短;
(2)距离、速度和角位置测量精度高;
(3)体积小、重量轻、机动灵活,利于机载和航天器载。
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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,宿州无人驾驶校准板,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,大尺寸无人驾驶校准板, 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,高反无人驾驶校准板,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,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),机器人无人驾驶校准板, 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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雷达的分类
雷达的种类繁多,分类的方法也非常复杂。一般为雷达。通常可以按照雷达的用途分类,如预警雷达、搜索警戒雷达、引导指挥雷达、炮瞄雷达、测高雷达、战场监视雷达、机载雷达、无线电测高雷达、雷达引信、气象雷达、航行管制雷达、导航雷达以及防撞和敌我识别雷达等。
1.按照雷达信号形式分类,有脉冲雷达、连续波雷达、脉部压缩雷达和频率捷变雷达等。
2.按照角---方式分类,有单脉冲雷达、圆锥扫描雷达和隐蔽圆锥扫描雷达等。
3.按照目标测量的参数分类,有测高雷达、二坐标雷达、三坐标雷达和敌我识对雷达、多站雷达等。
4.按照雷达采用的技术和信号处理的方式有相参积累和非相参积累、动目标显示、动目标检测、脉冲多普勒雷达、合成孔径雷达、边扫描边---雷达。
5.按照天线扫描方式分类,分为机械扫描雷达、相控阵雷达等。
6.按雷达频段分,可分为超视距雷达、微波雷达、毫米波雷达以及激光雷达等。
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