给定两个来自不同坐标系的三维数据点集,找到两个点集空间的变换关系,使得两个点集能统一到同一坐标系统中,这个过程便称为配准。配准的目标是在全局坐标框架中找到单独获取的视图的相对位置和方向,使得它们之间的相交区域完全重叠。对于从不同视图(views)获取的每一组点云数据,点云数据很有可能是完全不相同的,需要一个能够将它们对齐在一起的单一点云模型,从而可以应用后续处理步骤,如分割和进行模型重建。目前对配准过程较常见的主要是 ICP 及其变种算法,NDT 算法,和基于特征提取的匹配。激光雷达的抗干扰能力强,保证了数据的准确性。觅道Mid-70激光雷达供应

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。海南隧道激光雷达体育赛事上激光雷达追踪运动员,辅助赛事分析评估。

原理,激光雷达( Light Detection and Ranging,LIDAR)是激光检测和测距系统的简称,通过对外发射激光脉冲来进行物体检测和测距。激光雷达采用飞行时间(Time of Flight,TOF)测距,发射器先发送一束激光,遇到障碍物后反射回来,由接收器接收,然后通过计算激光发送和接收的时间差,得到目标和自己的相对距离。如果采用多束激光并且360度旋转扫描,就可以得到整个环境的三维信息。激光雷达扫描出来的是一系列的点,因此激光雷达扫描出来的结果也叫“激光点云”。
国外厂商在激光器和探测器行业耕耘较久,产品的成熟度和可靠性上有更多的实践经验和优势,客户群体也更为普遍。国内厂商近些年发展迅速,产品性能已经基本接近国外供应链水平,并已经有通过车规认证(AEC-Q102)的国产激光器和探测器出现,元器件的车规化是车规级激光雷达实现的基础,国内厂商能够满足这一需求。相比国外厂商,国内厂商在产品的定制化上有较大的灵活性,价格也有一定优势。光学部件方面,激光雷达公司一般为自主研发设计,然后选择行业内的加工公司完成生产和加工工序。光学部件国内厂商的技术水平已经完全达到或超越国外供应链的水准,且有明显的成本优势,已经可以完全替代国外供应链和满足产品加工的需求。环境监测时激光雷达追踪污染物,评估区域环境质量。

下游主要客户:车载领域,目前,在智能驾驶市场中,ADAS+ADS双轮驱动,激光雷达作为智能驾驶画龙点睛的产品,不可或缺。在高级辅助驾驶市场,激光雷达的成本不断下降,商业化进程有望提速,全球范围内L3级辅助驾驶量产车项目当前处于快速开发之中。世界各地交通法规的修订为L3级自动驾驶技术商业化落地带来机会。2020年6月通过的《ALKS车道自动保持系统条例》,这是全球范围内头一个针对L3级自动驾驶具有约束力的国际法规。随着激光雷达成本下探至数百美元区间且达到车规级要求,未来越来越多高级辅助驾驶量产项目将实现量产;根据Forst&Sullivan的研究报告,2021-2026E、2026E-2020E全球乘用车新车市场ADAS车辆销售CAGR有望达75.5%、30.5%,其中中国增速较高,分别为92.2%/29.3%。从 2D 升至 3D 感知,览沃 Mid - 360 提升移动机器人室内建图定位效率。北京二维激光雷达
激光雷达的维护简单,降低了使用成本。觅道Mid-70激光雷达供应
优劣势分析,优势:首先,该设计减少了激光发射和接收的线数以实现一帧之内更高的线数,也随之降低了对焦与标定的复杂度,因此生产效率得以大幅提升,并且相比于传统机械式激光雷达,棱镜式的成本有了大幅的下降。其次,只要扫描时间够久,就能得到精度极高的点云以及环境建模,分辨率几乎没有上限,且可达到近100%的视场覆盖率。劣势:棱镜式激光雷达FOV相对较小,且视场中心的扫描点非常密集,雷达的视场边缘扫描点比较稀疏,在雷达启动的短时间内会有分辨率过低的问题。对于高速移动的汽车来说,显然不存在长时间扫描的情况,不过可以通过增加激光线束和功率实现更高的精度和更远的探测距离,但机械结构也相对更加复杂,体积让前两者更难以控制,存在轴承或衬套的磨损等风险。觅道Mid-70激光雷达供应