激光雷达的FOV,FOV指激光雷达能够探测到的视场范围,可以从垂直和水平两个维度以角度来衡量范围大小,下图比较形象的展示了激光雷达FOV范围,之所以要提到FOV是因为后面不同的技术路线基本都是为了能够实现对FOV区域内探测。垂直FOV:常见的车载激光雷达通常在25°,形状呈扇形;水平FOV:常见的机械式激光雷达可以达到360°范围,通常布置于车顶;常见的车载半固态激光雷达通常可以达到120°范围,形状呈扇形,可布置于车身或车顶。混合固态技术赋能,Mid - 360 实现 360° 全向超大视场角感知。江苏单线激光雷达价位

在体积限制下,Flash激光雷达的功率密度不能很高。因此,Flash激光雷达目前的问题是,由于功率密度的限制,无法考虑三个参数:视场角、检测距离和分辨率,即如果检测距离较远,则需要放弃视场角或分辨率;如果需要高分辨率,则需要放弃视场角或检测距离。Flash激光雷达采用面光源泛光成像,其发射的光线会散布在整个视场内,因此不需要折射就可以覆盖FOV区域了,难点在于如何提升其功率密度从而提升探测精度和距离,目前通常使用VCSEL光源组成二维矩阵形成面光源。上海激光雷达批发览沃 Mid - 360 凭借 360°x59° 超广 FOV,感知三维空间信息。

自动驾驶汽车中的汽车传感器使用摄像头数据、雷达和LiDAR来检测周围的物体,自动驾驶汽车使用LiDAR传感器探测周围建筑和车辆,开发LiDAR 系统所需要的软件工具,软件在LiDAR系统的创建和运行中的各个环节都非常关键。系统工程师需要辐射模型来预测回波信号的信噪比。电子工程师需要电子模型来建立电气设计。机械工程师需要CAD工具来完成系统布局。还可能会需要结构和热建模软件。LiDAR系统的运行需要控制软件和将点云转换并重建为三维模型的软件。而LiDAR是利用光作为探测媒介来感知周围的系统,因此光学工程师运用光学软件设计可靠稳定的光学系统是关键。
车联网+机器人,智慧城市、车联网等场景有助于催生路侧激光雷达市场成长。世界范围来看,中国车联网发展速度较快,战略化程度较高。2020 年 2 月,国家发展革新委、工信部、科技部等 11 个部委联合印发《智能汽车创新发展战略》,提出到 2025 年,车用无线通信网络(LTE-V2X 等)实现区域覆盖,新一代车用无线通信网络(5G-V2X)逐步开展应用,高精度时空基准服务网络实现全覆盖。激光雷达结合智能算法,能够提供高精度的位置、形状、姿态等信息,实现对交通状况进行全局性的精确把控,对车路协同功能的实现至关重要。随着智能城市、智能交通项目的落地,未来该市场对激光雷达的需求将呈现稳定增长态势。在安全监控领域,激光雷达能有效识别入侵者并触发警报。

反射率,反射率是指物体反射的辐射能量占总辐射能量的百分比,比如说某物体的反射率是20%,表示物体接收的激光辐射中有20%被反射出去了。不同物体的反射率不同,这主要取决于物体本身的性质(表面状况),如果反射率太低,那么激光雷达收不到反射回来的激光,导致检测不到障碍物。激光雷达一般要求物体表面的反射率在10%以上,用激光雷达采集高精度地图的时候,如果车道线的反射率太低,生成的高精度地图的车道线会不太清晰。扫描帧频,激光雷达点云数据更新的频率。对于混合固态激光雷达来说,也就是旋转镜每秒钟旋转的圈数,单位Hz。例如,10Hz即旋转镜每秒转10圈,同一方位的数据点更新10次。激光雷达通过多角度扫描,获取目标的完整信息。隧道激光雷达厂家精选
激光雷达的维护简单,降低了使用成本。江苏单线激光雷达价位
旋转透射棱镜:棱镜激光雷达也称为双楔形棱镜激光雷达,内部包括两个楔形棱镜,激光在通过头一个楔形棱镜后发生一次偏转,通过第二个楔形棱镜后再一次发生偏转。控制两面棱镜的相对转速便可以控制激光束的扫描形态。棱镜激光雷达累积的扫描图案形状像花瓣,中心点扫描次数密集,圆的边缘则相对稀疏,扫描时间持久才能丰富图像,所以需要加入多个激光雷达共工作,以便达到更高的效果。棱镜可以通过增加激光线束和功率实现高精与长距离探测,但结构复杂、体积更难控制,轴承与衬套磨损风险较大。江苏单线激光雷达价位
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