工业自动化与自动驾驶:工业自动化,机器人应用范围包括无人送货小车、自动清扫车辆、园区内的接驳车、港口或矿区的无人作业车、执行监控或巡线任务的无人机等,这些场景的主要特点是路线相对固定、环境相对简单、行驶速度相对较低(通常不超过30km/h)。激光雷达可安装在AGV等小型车辆中,在工厂或仓库中,集成激光雷达可以被用于导航自动化设备,如自动引导车和机器人,并帮助它们避免撞击障碍物,以帮助其在无人环境下自动感知路线从而进行日常作业。激光雷达的远程测量能力使其适用于大型工程监测。上海览沃激光雷达供应
要知道光速是每秒30万公里。要区分目标厘米级别的精确距离,那对传输时间测量分辨率必须做到1纳秒。要如此精确的测量时间,因此对应的测量系统的成本就很难降到很低,需要使用巧妙的方法降低测量难度。首先,我们需要明确,激光雷达并不是单独运作的,一般是由激光发射器、接收器和惯性定位导航三个主要模块组成。当激光雷达工作的时候,会对外发射激光,在遇到物体后,激光折射回来被CMOS传感器接收,从而测得本体到障碍物的距离。从原理来看,只要需要知道光速、和从发射到CMOS感知的时间就可以测出障碍物的距离,再结合实时GPS、惯性导航信息与计算激光雷达发射出去角度,系统就可以得到前方物体的坐标方位和距离信息。安徽多线激光雷达价格轻巧身躯易嵌入,览沃 Mid - 360 为移动机器人外观一体化设计助力。
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。
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。激光雷达在地质勘探中实现了对地下矿藏的精确定位。
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%。激光雷达数据对于城市规划和建筑设计具有重要意义。上海三维激光雷达设备
桥梁检测使用激光雷达识别病害,保障桥梁安全通行。上海览沃激光雷达供应
分类,激光雷达按结构不同大致可以分为:机械旋转激光雷达、混合半固态激光雷达和全固态激光雷达(Flash快闪和OPA相控阵,统称为非扫描式)。(一)机械旋转激光雷达,机械式激光雷达体积大、成本较高、装配难。它通过旋转实现横向360度的覆盖面,通过内部镜片实现垂直角度的覆盖面,同比有着更耐用稳定的特点,所以我们看到的自动驾驶路试车大多采用这种类型,雷达在车顶不停的在旋转完成横向扫描,靠增加激光束,实现纵向宽泛的扫描。(二)混合半固态激光雷达。按照扫描方式分为:转镜、硅基MEMS、振镜+转镜、旋转透射棱镜。上海览沃激光雷达供应