激光雷达基本参数
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激光雷达企业商机

NDT 算法的基本思想是先根据参考数据(reference scan)来构建多维变量的正态分布,如果变换参数能使得两幅激光数据匹配的很好,那么变换点在参考系中的概率密度将会很大。然后利用优化的方法求出使得概率密度之和较大的变换参数,此时两幅激光点云数据将匹配的较好。由此得到位资变换关系。局部特征提取通常包括关键点检测和局部特征描述两个步骤,其构成了三维模型重建与目标识别的基础和关键。在二维图像领域,基于局部特征的算法已在过去十多年间取得了大量成果并在图像检索、目标识别、全景拼接、无人系统导航、图像数据挖掘等领域得到了成功应用。类似的,点云局部特征提取在近年来亦取得了部分进展Mid - 360 以 360°x59° 超广 FOV,增强移动机器人复杂环境感知力。天津Hap激光雷达渠道

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测距精度:激光雷达对同一距离下的物体多次测试所得数据之间的一致程度,精度越高表示测量的随机误差越小。多传感器标定:将多传感器得到的各自局部空间坐标下的测量数据转换到一个统一的空间坐标系的过程。可靠性:一般指产品可靠性,是组件、产品、系统在一定时间内、在一定条件下无故障地执行指定功能的能力或可能性。安全性:产品在使用、储运、销售等过程中,保障人体健康和人身、财产安全免受伤害或损失的能力或可能性,包括功能安全、网络安全、激光安全等。FOV激光雷达厂家供应为服务机器人规划路径,助其在室内外自主移动作业。

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MEMS阵镜激光雷达优点:MEMS微振镜摆脱了笨重的马达、多发射/接收模组等机械运动装置,毫米级尺寸的微振镜较大程度上减少了激光雷达的尺寸,提高了稳定性;MEMS微振镜可减少激光发射器和探测器数量,极大地降低成本。缺点:有限的光学口径和扫描角度限制了Lidar的测距能力和FOV,大视场角需要多子视场拼接,这对点云拼接算法和点云稳定度要求都较高;抗冲击可靠性存疑;振镜尺寸问题:远距离探测需要较大的振镜,不但价格贵,对快轴/慢轴负担大,材质的耐久疲劳度存在风险,难以满足车规的DV、PV的可靠性、稳定性、冲击、跌落测试要求;悬臂梁:硅基MEMS的悬臂梁结构实际非常脆弱,快慢轴同时对微振镜进行反向扭动,外界的振动或冲击极易直接致其断裂。

激光雷达的FOV,FOV指激光雷达能够探测到的视场范围,可以从垂直和水平两个维度以角度来衡量范围大小,下图比较形象的展示了激光雷达FOV范围,之所以要提到FOV是因为后面不同的技术路线基本都是为了能够实现对FOV区域内探测。垂直FOV:常见的车载激光雷达通常在25°,形状呈扇形;水平FOV:常见的机械式激光雷达可以达到360°范围,通常布置于车顶;常见的车载半固态激光雷达通常可以达到120°范围,形状呈扇形,可布置于车身或车顶。览沃 Mid - 360 探测距离 可为10cm,小盲区配合小巧体积,轻松实现无盲区覆盖。

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配准 registration,ICP 算法较早由 Chen and Medioni,and Besl and McKay 提出。其算法本质上是基于较小二乘法的较优配准方法。该算法重复进行选择对应关系点对,计算较优刚体变换这一过程,直到根据点对的欧氏距离定义的损失函数满足正确配准的收敛精度要求。ICP 是一个普遍使用的配准算法,主要目的就是找到旋转和平移参数,将两个不同坐标系下的点云,以其中一个点云坐标系为全局坐标系,另一个点云经过旋转和平移后两组点云重合部分完全重叠。激光雷达的扫描模式多样,适应不同场景的需求。山东激光雷达

激光雷达在建筑施工中用于精确测量和定位。天津Hap激光雷达渠道

半固态-棱镜式激光雷达,无人机厂商大疆孵化览沃科技(Livox)入局激光雷达,便是采用的棱镜式扫描方案,大疆利用其在无人机领域积累的电机精确调控技术及自动化产线,有信心克服棱镜轴承或衬套寿命的难题,也为其激光雷达技术构筑护城河。工作原理,棱镜式激光雷达也称为双楔形棱镜式激光雷达,内部包括两个楔形棱镜,激光在通过头一个楔形棱镜后发生一次偏转,通过第二个楔形棱镜后再一次发生偏转。控制两面棱镜的相对转速便可以控制激光束的扫描形态。与前面提到的扫描形式不同,棱镜激光雷达累积的扫描图案形状状若菊花,而并非一行一列的点云状态。这样的好处是只要相对速度控制得当,在同一位置长时间扫描几乎可以覆盖整个区域。天津Hap激光雷达渠道

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