昆明三位测绘激光雷达结构

自动驾驶由感知、预测、规划、控制四大关键部分组成。首先通过各类 传感器获得相机图像、激光雷达点云等周围原始数据，得到车道、可驾 驶区域、运动物体和交通信号等信息，之后预测移动障碍物的意图和轨 迹，并根据获得的信息优化车辆的路线和行动，控制车辆完成加速、 减速、转向等动作来跟随规划路径。激光雷达在自动驾驶中属于感知部 分的重要信息输入来源。自动驾驶按照车辆自动化程度分为 6 个等级，L3 级之后在使用自动驾 驶功能时驾驶员无需驾驶汽车。这主要是一脉冲计数为基础的测距雷达。昆明三位测绘激光雷达结构

转镜扫描结构有单轴镜和双轴镜，体积小于纯机械式，当前应用较多。这种扫描架构的优点是收发系统固定在整个雷达模块里，旋转 模块比较小，能够极大的减少体积，压缩成本。同时由于重量较轻， 电机轴承负荷小，使得运行更加稳定，寿命更长，更容易满足车规 需求。波长方面同时存在 905nm 和 1550nm 技术路径。当下采用 1550nm 和双轴镜扫描方案的主要为 Luminar 和图达通，均为行 业前列高性能激光雷达厂商，产品在 10%理想散射的状态下具有 250m 探测距离以及优于 0.1 度角分辨率的超高性能。图达通高性 能激光雷达已标配上车蔚来部分车型，目前已经交付了近 2000 辆。64线激光雷达系统采用距离-多普勒成像技术可以得到运动目标的高分辨率的清晰图象。

激光雷达传感器小巧、轻便、坚固且经济高效，完全符合测量料场物料余量体积的应用要求。 在大型仓库中，单个激光雷达的视野覆盖面积足够大，可以用尽可能少数量的激光雷达捕获整个库存，降低硬件成本。激光雷达传感器生成的 3D 数据以极高的精度和准确度提供物料高度、宽度和深度的信息。基于这些数据，我们合作伙伴开发的基于网络的软件解决方案系统可以准确地计算批量库存。该软件在计算中包含了物料密度，基于激光雷达实时提供库存的信息。每个传感器输出获取的点云数据，其中每个点都包含 x、y 和 z 坐标信息。来自多个传感器的点云的融合或配准允许一次捕获整个料场点云。

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。回波信号的幅度量化采用模拟延时线和高速运算放大器组成峰值保持器，采用高速A/D完成幅度量化。

激光雷达是一种以激光作为载波探测目标位置的电子设备。激光雷达由发射模块、接收模块和信号处理模块三部分组成。激光雷达测距的基本原理是激光信号由发射模块发送出去，经过光学系统到达目标物，接收模块接收来自目标物的反射激光回波信号，在信号处理模块，回波经过处理进入到检测系统，然后获得目标物的距离信息。即其中，L是目标物的待测距离值，c是空气中的光速，t是发射接收往返期间时间值。在平面上确定坐标原点建立极坐标系，那么定位平面上任意一点 M 的位置，需要知道 M 的坐标（r，θ），即 M 点到原点的距离以及与坐标轴的方位角，这样通过得到 M 点相对坐标系原点的位置信息而达到对 M 点的定位。激光雷达的波长短，可以在分子量级上对目标探测。这是微波雷达无能为力的。贵阳防撞激光雷达测绘

然后以高重复频率将这两种波长的光交替发射到大气中。昆明三位测绘激光雷达结构

激光雷达自诞生以来经历了五个发展阶段：（1）1960 年代-1970 年代：激光器 诞生，基于激光的探测技术开始发展，这一时期激光雷达主要用于科研及测绘， 1971 年阿波罗 15 号载人登月任务使用激光雷达对月球表面进行测绘。（2）1980 年代-1990 年代：激光雷达商业化起步，开始用于工业探测和早期无人驾驶项目， 这一时期西克和北洋等厂商推出单线扫描式 2D 激光雷达产品。（3）2000 年代2010 年代早期：高线数激光雷达开始用于无人驾驶的避障和导航，激光雷达主 要应用于无人驾驶测试项目等。此时市场内主要为国外厂商。（4）2016 年-2018 年：国内厂商入局，激光雷达技术方案多样化发展。此时激光雷达主要用于无人 驾驶、高级辅助驾驶、服务机器人等，且下游开始有商用化项目落地。（5）2019 年至今：市场发展迅速，产品性能持续优化，应用领域持续拓展。激光雷达技术 朝向芯片化、阵列化发展。境外激光雷达公司迎来上市热潮，同时有巨头公司加 入激光雷达市场竞争。昆明三位测绘激光雷达结构

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