测绘激光雷达规格

LiDAR 数据通常在空中收集，如NOAA在加州大苏尔Bixby大桥上空的调查飞机（右图）。这里的LiDAR数据显示了Bixby大桥的俯视图（左上）和侧视图（左下）。NOAA的科学家使用基于LiDAR的装置检查自然和人造环境。LiDAR数据支持洪水和风暴潮建模、水动力建模、海岸线测绘、应急响应、水文测量以及海岸脆弱性分析等活动。此外，地形LiDAR使用近红外激光绘制地形和建筑物地图，而测深LiDAR使用透水绿光绘制海底和河床地图。在农业中，LiDAR可用于绘制拓扑图和作物生长图，从而提供有关肥料需求和灌溉需求的信息。探测距离可为 10cm，览沃 Mid - 360 小盲区优势实现精确感知。测绘激光雷达规格

激光雷达难点：当周边环境中存在透明介质 (如洁净水体) 时，位于透明介质内部或后方的目标能够被测到。由于光线在透明介质中会发生折射，被测目标实际上位于折射光路上，而测量结果则位于直线光路上，测量出的目标位置会发生偏差，此外，雷达也可能会收到两个反射回波，一个来自于透明介质内部或后方的实际目标表面的反射，另一个来自于不完全洁净的透明介质表面的漫反射，此时的测量结果不确定，有可能是介质表面，也可能是实际目标。深圳觅道Mid-70激光雷达行价览沃 Mid - 360 探测距离 可为10cm，小盲区配合小巧体积，轻松实现无盲区覆盖。

激光雷达能够准确输出障碍物的大小和距离，通过算法对点云数据的处理可以输出障碍物的3D框，如：3D行人检测、3D车辆检测等；亦可进行车道线检测、场景分割等任务。除了障碍物感知，激光雷达还可以用来制作高精度地图。地图采集过程中，激光雷达每隔一小段时间输出一帧点云数据，这些点云数据包含环境的准确三维信息，通过把这些点云数据做拼接，就可以得到该区域的高精度地图。在定位方面，智能车在行驶过程中利用当前激光雷达采集的点云数据帧和高精度地图做匹配，可以获取智能车的位置。

泛光面阵式（FLASH），泛光面阵式是目前全固态激光雷达中较主流的技术，其原理也就是快闪，它不像 MEMS 或 OPA 的方案会去进行扫描，而是短时间直接发射出一大片覆盖探测区域的激光，再以高度灵敏的接收器，来完成对环境周围图像的绘制。我们以目前较为成熟的车载 MEMS 式激光雷达为例，讲解其关键的硬件参数。这主要是因为激光发射器和接收器不能做在一起导致的，此方案本身便存在小量的误差。现在很多方案，都是向着共轴努力。激光雷达的测距精度，随着距离的变化而变化。激光雷达的分辨率高，能够捕捉到细微的目标特征。

线数，线数越高，表示单位时间内采样的点就越多，分辨率也就越高，目前无人驾驶车一般采用32线或64线的激光雷达。分辨率，分辨率和激光光束之间的夹角有关，夹角越小，分辨率越高。固态激光雷达的垂直分辨率和水平分辨率大概相当，约为0.1°，旋转式激光雷达的水平角分辨率为0.08°，垂直角分辨率约为0.4°。探测距离，激光雷达的较大测量距离。在自动驾驶领域应用的激光雷达的测距范围普遍在100~200m左右。测量精度，激光雷达的数据手册中的测量精度(Accuracy)常表示为，例如±2cm的形式。精度表示设备测量位置与实际位置偏差的范围。Mid - 360 小巧体积，安装布置灵活，满足移动机器人多样安装需求。广东国产激光雷达厂家

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现代雷达的波长一般是到米级别，例如火控雷达的波长是1-5厘米，汽车雷达的波长是1-10毫米。当波长进一步压缩（频率进一步提高），在红外线、可见光、紫外线区域即可激发出激光，用激光做探测源的雷达，称为激光雷达。1928年，德国的Landenburg(兰登伯格)在研究氛气色散现象实验间接证实了受激辐射的存在，也直接给出了受激辐射的发生条件是粒子数反转。1947年，Lamb(兰姆)和Reherford(雷瑟福)在氧原子光谱中发现了明显的受激辐射这是受激辐射头一次被实验验证，兰姆也因此在1955年获得了诺贝尔物理学奖。1950年，法国物理学家Kastler(卡斯特勒)提出了光学泵浦的方法。他也因为提出了这种利用光学于段研究微波谐振的方法而获诺贝尔奖。测绘激光雷达规格