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激光雷达中激光的特性
光源发出光束的方向性通常用发散角2θ（单位rad）来描述，亦可用光束所占的空间立体角δω=πθ2（单位sr）来描述。
普通光源辐射的光束来自于自发辐射，自发辐射总是任意的，是向4π立体角辐射的，所以方向性很差。
激光的优---向性，是激光器的工作原理和结构决定的。由于激光器中增益介质只向特定模式提供能量，受激辐射提供的光子总是与激发光完全一样，同频率、同偏振、同位相和同方向。
所以，如果谐振腔选出的模不受衍射的影响，激光束的发散角可以小。一般说来，激光器的发散角（θ）决定于该激光器的腔长，环境地球物理学概论式中：λ是激光波长，l是腔长。若λ=0.63μm，辐射定标自动驾驶反射板，l=0.4 m，则θ=2×10-3rad。增加腔长，还可以进一步减小发散角。
不同类型激光器的方向性差别很大，这与增益介质的类型、均匀性、光腔的类型、腔长、激励方式和激光器的工作状态有关。气体激光器的增益介质有---的均匀性，且腔长大，方向性好；固体激光器的方向性差；半导体激光器的方向性差。
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标定板
相机标定原理参考
相机标定技术需要准确的相机内参数和外参数作为重构算法的输入和先决条件，目前为流行的相机标定算法是tsai在1987年提出的[tsai1987]，tsai方法使用一个带有非共面标定标识的三维标定物来提供图像点和其对应的三维空间点的对应并计算标定参数。
zhang在1999年提出了另一个实用方法 [bouguet2007]，该方法需要对一个平面标定图案的至少两幅不同视图来进行标定。
加州理工学院的相机标定工具对以上两个方法均作了有效实现，并且已经被集成到intel的视觉算法库opencv中[opencv2004]。
通过标定算法，激光雷达自动驾驶反射板，可以计算相机的投影矩阵，并提供场景的三维测度信息。
在不给定真实场景的平移、旋转和放缩参数的情况下，可以达到相似变换级别的测度重构。
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智能移动机器人背后蕴含的技术——激光雷达
每一种技术产品的背后都有许许多多结构---，算法---，采购---，光学---为之付出的---努力，智能移动机器人也一样，制约移动机器人发展的技术包括环境感知、定位导航及人机交互。在环境感知方面，激光雷达是实现机器人自主移动的重要传感器。
智能机器人技术
在业内激光雷达被比作为机器人的眼睛，它可帮助机器人在未知环境中了解周边环境信息，为后续定位导航，甚至是人机互动提供---的环境认知能力。
目前激光雷达主要有2d及3d之分，秦皇岛自动驾驶反射板，但应用于移动机器人领域主要以2d激光雷达为主。2d激光雷达具有测距速度快、抗干扰性强、系统等优点，多见于室内移动机器人上的应用，如配送机器人、迎宾机器人等。
---技术的激光雷达分为三角测距及tof激光雷达两大系列，光学自动驾驶反射板，vp300作为业界的一款颠覆性产品，在无需外部环境依赖的情况下，也可完成定位及建图工作。
激光建图传感器拥有0.1米~50米测距半径，在家用、商用及轻工业场景中均可适应，即使是在---场景下，vp300系列的建图性能依旧稳定。
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