激光雷达是结合了光学、电子、机械、软件、芯片、器件等技术,可以进行环境 探测、数据处理和传输的智能传感器。激光雷达由发射系统、接收系统、信息处 理系统和扫描系统组成。发射系统中的激励源周期性地驱动激光器,发射激光脉 冲,激光调制器通过光束控制器控制发射激光的方向和线数,通过发射光学系统,将激光发射至目标物体;经接收光学系统,光电探测器接收目标物体反射 回来的激光,产生接收信号;接收信号经过放大处理和模数转换,经由信息处理 模块计算,获取目标表面形态、物理属性等特性,然后建立物体模型。扫描系统 对所在的平面扫描,并产生实时的平面图信息。在功能相同的情况下,激光雷达比微波雷达体积小,重量轻。云南sick激光雷达扫描
在国内外,自动驾驶感知解决方案通常分为两大阵营。一类是特斯拉的“纯视觉”解决方案,坚持以摄像头作为主传感器,实现感知数据收集。另一类则是“组合传感器”阵营,以摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器进行融合感知。无论采用哪一种解决方案,毫米波雷达都是必不可少的传感器。蔚来、小鹏、理想、威马、极狐等品牌车型均配备了约5个毫米波雷达,可见毫米波雷达在自动驾驶感知中的重要程度。目前,77GHz的中长距毫米波雷达是搭载在车端的主流方案,主要用于支持ADAS中的自适应巡航(ACC)、自动紧急制动(AEB)、前方碰撞预警(FCW)、变道辅助系统(LCA)等功能。昆明三维激光雷达推荐因此输出的光束质量好,其单色性、相干性和光束稳定性好。
此外,4D毫米波雷达具备高分辨率的优势,在复杂的城市环境下,可通过高分辨率点云来感知汽车周围环境,从而增强环境测绘和场景感知能力,这在一定程度补上了3D毫米波雷达的短板。另一方面,相较于激光雷达,4D毫米波雷达还可以全天候工作,即使遇上大雪、大雨等极端天气依然不会出现较大的偏差,能够稳定发挥作用,不受不良天气情况的影响。同时,从成本上看,激光雷达的价格大约在1000美元,而4D毫米波雷达只是约为激光雷达的1/10。正因为如此,所以4D毫米波雷达被认为是激光雷达的“平替”。
高度信息的增加可以让毫米波雷达不再“一视同仁”:4D毫米波雷达可通过不同高度数据识别前方物体是属于无需避让的路牌或者信号灯,还是一个需要紧急避让的车辆或行人,大幅提升了毫米波在静态物体识别上的置信度。同时,传统毫米波雷达有分辨率低,噪点多等缺点,而4D毫米波雷达通过增加实际或虚拟的天线数,有效提升角分辨率,并生成更多的点云,在原始数据上能够成像出目标物体的基本轮廓、边缘、外形。通过深度学习后,毫米波雷达也能够实现区分行人、自行车、汽车、卡车等不同目标。激光雷达发射机光源的选择土要有半导体激光器、半导体泵浦的固体激光器和气体激光器等。
相机的内参主要有焦距、镜像畸变量级、缩放比例因子、主点等,外参主要有相机的平移向量、旋转矩阵等。相机内参模型使用比较多的是张正友的Z孔模型,而视野广、畸变大的相机会选择鱼眼模型或者全景模型。相机的内参标定目前业内比较广泛应用的是“张正友标定法”,通过采集不同角度棋盘格标定板图像的坐标数据,计算出相机的内参。对比Z孔模型+棋盘格标定板和鱼眼模型+ChArUco标定板的标定效果,可以看出后者的角点覆盖范围更大,去畸变效果也更好。对于成像激光雷达来说,系统还需要解决图像行的非线性扫描修正、幅度/距离图像显示等技术。云南大角度测量激光雷达市场
提高激光回波接收灵敏度的方法主要是接收机选用适当的探测方式和光电探测器。云南sick激光雷达扫描
智能驾驶采用不同类型的传感器实现车辆对周边道路、行人、障碍物、路侧单元 及其他车辆的感知,在不同程度上实现车辆安全、自主、智能驾驶,是激光雷达 的重要应用场景,可根据驾驶员与自动驾驶系统参与程度分为五个等级。典型的智能驾驶系统包括环境感知、决策规划和控制执行三大部分。其中环境感知系统主要包括摄像头、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达等传感器。激光雷达性能好、精度高,或为智能汽车重要传感器。激光雷达常应用于高精度电子地图和定位、障碍物识别、可通行空间检测、障碍物轨迹预测等方面,具备分辨率高、探测范围广、信息量丰富等优势,或为实现汽车智能驾驶的重要装置。云南sick激光雷达扫描
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