激光雷达的应用:1测量测绘,1、地形测绘,激光雷达通过揭示地面细微的高程变化来展示地貌。它较大的优势在于它是一个高速“采样工具”,激光雷达每秒从空中向地面发出数十万甚至上百万个脉冲,正是这种密集的点云使我们能够获取真实地貌。2、建筑质量控制,使用LiDAR进行建筑扫描可以确保建筑与建筑信息模型(BIM)相匹配。将来自地面扫描的点云与BIM设计对比可保证施工质量并按计划进行,LiDAR较大的优势是实时扫描,能在项目早期发现缺陷,否则,任何有缺陷的结构返工都会浪费时间和金钱。360°x59° 超广 FOV,Mid - 360 助力移动机器人感知复杂 3D 环境。深圳觅道Mid-70激光雷达规格
参数指标:(一)视场角,视场角决定了激光雷达能够看到的视野范围,分为水平视场角和垂直视场角,视场角越大,表示视野范围越大,反之则表示视野范围越小。以图3中的激光雷达为例,旋转式激光雷达的水平视场角为360°,垂直视场角为26.9°,固态激光雷达的水平视场角为60°,垂直视场角为20°。(二)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。(三)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°。IGV激光雷达制造全新 Mid - 360,为移动机器人导航避障等带来全新感知方案。
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。
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。Mid - 360可达70 米 @80% 反射率探测,适应室内外不同光照。
激光雷达结构,激光雷达的关键部件按照信号处理的信号链包括控制硬件DSP(数字信号处理器)、激光驱动、激光发射发光二极管、发射光学镜头、接收光学镜头、APD(雪崩光学二极管)、TIA(可变跨导放大器)和探测器,如下图所示。其中除了发射和接收光学镜头外,都是电子部件。随着半导体技术的快速演进,性能逐步提升的同时成本迅速降低。但是光学组件和旋转机械则占具了激光雷达的大部分成本。激光雷达的种类,把激光雷达按照扫描方式来分类,目前有机械式激光雷达、半固态激光雷达和固态激光雷达三大类。其中机械式激光雷达较为常用,固态激光雷达为未来业界大力发展方向,半固态激光雷达是机械式和纯固态式的折中方案,属于目前阶段量产装车的主力军。览沃 Mid - 360 水平视场角达 360°,垂直视场角 59°。深圳觅道Mid-70激光雷达行价
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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。深圳觅道Mid-70激光雷达规格