国内激光雷达扫描仪

混合固态是当前激光雷达**主流的结构，也是未来十年车规量产的比较好 路线。混合固态系统包含固定光源以及动态扫描系统。相较于机械旋转 激光雷达，半固态激光雷达尽管视场相对较窄，但具有结构更简单、成本更低的优势，适合作为前置主激光雷达量产上车。混合固态激光雷达 的扫描方式可细分为单轴镜扫描、双轴镜扫描、MEMS 以及棱镜扫描。 目前从下游车载应用来看 1550nm 和双轴镜扫描方案在探测距离、精度和上车稳定性方面暂时比较优；905nm 的混合固态方案在量产、产业链 成熟度和成本上暂时比较高。哪家公司生产的三维激光雷达效果好？国内激光雷达扫描仪

利用激光雷达进象研究激光雷达是一种非常重要的气象仪器，它是基于电磁能量会从目标反射回来的检测原理。像雷达一样，有关目标的性质、距离、角度等数据都可以通过光的散射给我们提供出来。其比雷达更为的是它不仅可以在微波区域进行操作，而且可以在可见光、红外光或更短的区域进行操作。激光雷达是雷达在光学电磁频谱上的一个延拓。由激光发射机生成一个短脉冲的能量再针对一个目标发射出去。目标辐射出的散射波由接收光学系统收集并且集中到一个敏感的探测器上，它将入射光的能量转换成一个电信号，经过放大信号处理后再进行使用。轨道交通激光雷达测绘辅助自动驾驶的激光雷达需要具备哪些特性？

机械旋转激光雷达是比较早的扫描方式，但由于零件多、寿命短、价格贵、 体积大，不适用于量产车辆。机械式激光雷达收发光源、接收器以及扫 描系统坐在圆盘底座上。随着外部电机的转动，收发架构会沿着这个圆 盘进行转动，实现水平空间的 360 度扫描。优点是外部电机控制技术比 较成熟且能够长时间保持稳定转速；缺点是体积大难以集成到车顶，且 激光雷达价格仍然过高而不符合大规模自动驾驶场景的需求。2005 年 Velodyne 创始人 David Hall 发明了 3D 实时激光雷达，2007 年率先实现量产，推出商用量产实时 3D 雷达，在早期获得多家无人驾驶 公司的青睐。

过去，由于需要采用机器学习来训练模型识别物体，摄像头 即使有大量数据也难以避免边角案例。毫米波雷达分辨率较差，通常在 算法上会过滤相对于路面不移动的雷达回波，以保证车辆在遇到隧道洞、 路牌等情况下能正常行驶，但遇到白色卡车横在道路中间的极端案例会 导致相机和毫米波雷达双双失效造成事故。不同于摄像头 需要训练模型，激光雷达在面对未知物品时至少能够给予安全范围指导， 所以 L2+级别的辅助驾驶配备激光雷达不仅极大提升驾驶安全性， 保障驾驶员和乘客的安全，更能收集实时数据为 L3 打下基础。硬件预 埋和后续 OTA 远程升级是当下整车厂的常用方式。慧视光电生产的三维激光雷达具有探测范围宽、分辨率高、响应速度快、点云密集、环境耐受性高等优点。

从算法层面来看，由于激 光雷达探测距离精度高，算法公司评测感知能力的真值甚至深度学习真 值来自激光雷达。采用前置激光雷达在感知融合时可以直接采用激光雷 达的信息，抛弃视觉信息，直接判断前车大小和距离。在不同光照条件 下对障碍物的有效检测，能够降低急刹和晚刹概率，提升驾驶安全性和 舒适性。在现实生活中动静物体分布和种类都比较复杂，单一传感器很难达到高的识别效果，以激光雷达为主的多传感器融合将为驾驶带来全 新安全保障。 激光雷达通过三维建模提高精度，可补足其他传感器弊端并加速实现自 动驾驶。激光雷达具有高清晰度、远探测距离、提供实时 3D 地图的优 势，激光光速发散角小，能量集中，探测灵敏度和分辨率高。云南905nm激光雷达产品

慧视光电在激光雷达开辟新道路。国内激光雷达扫描仪

在海洋环境和水下目标探测等领域，采用激光雷达，通过对激光诱导目标物发射的荧光等光谱信号的探测分析以获得海洋浮游生物及叶绿素等物质的种类和浓度分布信息。叶绿素浓度测量是海洋环境监测的热点项目之一，这是因为浮游植物是其他海洋生物的直接或间接的食物来源，在所有的海洋生物中占有特殊而重要的地位，其数值与估计海洋初级生产力、全球通量和众多海洋现象研究紧密相关。传统的测定方法有许多局限性，一来依靠人工逐点采样，范围小；二来分析速度很慢，效率不高。海洋激光雷达的出现恰好弥补了这种遗憾，可以对大面积，甚至全球范围内水域的叶绿素浓度进行实时、动态监测。国内激光雷达扫描仪

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