激光雷达是20世纪60年代初次提出的一项技术, 随着应用的普遍,在过去的几年里,激光雷达经历了一轮新的繁荣进步和多行业使用,已迅速成为自动驾驶、无人机巡查、工业自动化等领域的关键技术。截至目前,我们已推出了好几款激光雷达AS系列产品,涵盖避障型、导航型以及导航避障一体型;具有测量精度高、扫描速度快、抗干扰能力强、体积小、重量轻、可靠性高等优势,是工业AGV、移动机器人、低速机器人的理想选择。每一种传感器基于各自的性能特点,都有其适合的应用场景。在实际特殊环境应用中,激光雷达也有着一些使用小技巧。激光雷达的分辨率高,能够捕捉到细微的目标特征。近距离激光雷达市场价格

优劣势分析,优势:OPA激光雷达发射机采用纯固态器件,没有任何需要活动的机械结构,因此在耐久度上表现更出众;虽然省去机械扫描结构,但却能做到类似机械式的全景扫描,同时在体积上可以做得更小,量产后的成本有望较大程度上降低。劣势:OPA激光雷达对激光调试、信号处理的运算力要求很大,同时,它还要求阵列单元尺寸必须不大于半个波长,因此每个器件尺寸只500nm左右,对材料和工艺的要求都极为苛刻,由于技术难度高,上游产业链不成熟,导致 OPA 方案短期内难以车规级量产,目前也很少有专注开发OPA激光雷达的Tier1供应商。轨旁入侵激光雷达批发激光雷达的轻便设计使其便于携带和操作。

目前,LiDAR已普遍应用于各个领域。在大气科学中,LiDAR被用于空气质量监测和污染物检测;在天文学领域,LiDAR技术可用于观察行星表面地貌特征以及太阳系内其他天体的形态结构;在工程建设方面,利用LiDAR技术可以快速获取地形数据、制作数字高程模型(DEM)以及生成精确的三维地图;而在汽车领域中,人们普遍认为LiDAR是一项关键的光学距离感知技术,在自动驾驶领域得到了普遍应用。几乎所有投入自动驾驶研发的厂商都将LiDAR视为一项关键技术,并且已经有一些低成本、小体积的LiDAR系统被应用于高级驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance Systems, ADAS)。
行业上游供应商,激光雷达产业链可以分为上游(光学和电子元器件)、中游(集成激光雷达)、下游(不同应用场景)。其中上游为激光发射、激光接收、扫描系统和信息处理四大部分,包含大量的光学和电子元器件。中游为集成的激光雷达产品,下游包括测绘、无人驾驶汽车、高精度地图、服务机器人、无人机等众多应用领域。激光器和探测器是激光雷达的重要部件,激光器和探测器的性能、成本、可靠性与激光雷达产品的性能、成本、可靠性密切相关。激光雷达的扫描模式多样,适应不同场景的需求。

关于实际量程:雷达对特定目标的实际量程会受到如下因素的影响:1、目标漫反射率,目标漫反射率不但与材质有关,也与表面朝向有关。目标漫反射率越高,实际量程就越远;2、反射面积,目标表面被激光光斑覆盖的面积。覆盖面积越大,实际测量距离越远;3、透光罩脏污程度,雷达的透光罩脏污会造成透光性能下降,透光性能下降得越多,测量能力越差,透光率下降至 60%时,测量能力可能完全失效;4、大气条件,雷达的实际测量能力同时受到大气条件的影响,特别是在户外工作时。大气的光传播能力越差,雷达的实际测量能力越低。在极端天气条件 (例如浓雾)下,测量能力会完全失效。在智能物流中引导 AGV 小车,提升货物搬运仓储效率。广东觅道Mid-70激光雷达设备
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LiDAR还能够用于确定测量目标的速度。这可以通过多普勒方法或快速连续测距来实现。例如,可以使用LiDAR系统测量风速和车速。另外,LiDAR系统能够用于建立动态场景的三维模型,这是自动驾驶中会遇到的情形。这可以通过多种方式来实现,通常使用的是扫描的方式。LiDAR 技术中的挑战,在可实现的LiDAR系统中存在一些众所周知的挑战。这些挑战根据LiDAR系统的类型有所不同。以下是一些示例:隔离和抑制发射光束的信号——探测光束的辐射亮度通常远大于回波光束。必须注意确保探测光束不会被系统自身反射或散射回接收器,否则探测器将会因为饱和而无法探测外部目标。近距离激光雷达市场价格