广东非重复扫描激光雷达

如今，LiDAR经常用于创建所处空间的三维模型。自主导航是使用LiDAR系统生成的点云数据的应用之一。微型LiDAR系统甚至能够嵌入在手机大小的设备中。LiDAR 在现实世界中如何发挥作用，自主导航中的态势感知是LiDAR的一个较引人入胜的应用。任何移动车辆的态势感知系统都需要同样了解其周围的静止和移动物体。例如，雷达技术长期以来用于探测飞机。对于地面车辆，已经发现LiDAR非常有用，因为它能够确定物体的距离并且在方向性上非常精确。探测光束能够在角度上精确定向并快速扫描，据此创建三维模型点云数据。因为车辆周围的情况是高度动态的，所以快速扫描能力对这类应用至关重要。激光雷达的设计优化提高了其在复杂环境中的可靠性。广东非重复扫描激光雷达

车联网+机器人，智慧城市、车联网等场景有助于催生路侧激光雷达市场成长。世界范围来看，中国车联网发展速度较快，战略化程度较高。2020 年 2 月，国家发展革新委、工信部、科技部等 11 个部委联合印发《智能汽车创新发展战略》，提出到 2025 年，车用无线通信网络（LTE-V2X 等）实现区域覆盖，新一代车用无线通信网络（5G-V2X）逐步开展应用，高精度时空基准服务网络实现全覆盖。激光雷达结合智能算法，能够提供高精度的位置、形状、姿态等信息，实现对交通状况进行全局性的精确把控，对车路协同功能的实现至关重要。随着智能城市、智能交通项目的落地，未来该市场对激光雷达的需求将呈现稳定增长态势。江苏傲览Avia激光雷达制造激光雷达在智能交通信号灯控制中实现了车辆流量的精确感知。

关于 FMCW 的原理，可以阅读本系列的下一篇文章：Yvon Shong：走进自动驾驶传感器——毫米波雷达。调幅连续波（AMCW）激光雷达与基本的飞行时间系统相似的是，调幅连续波激光雷达发射一个信号，测量激光反射回来的时间。但区别在于，时间飞行系统只发射一个脉冲，调幅连续波 LiDAR 通过改变激光二极管中的极电流来调整发射光强度，从而实现调制。激光雷达应用于测绘主要有测距、定位以及地表物体的三维绘制；其达作为一种重要的传感器，目前正在自动驾驶领域和无人飞行器领域得到普遍应用。

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。激光雷达的维护简单，降低了使用成本。

给定两个来自不同坐标系的三维数据点集，找到两个点集空间的变换关系，使得两个点集能统一到同一坐标系统中，这个过程便称为配准。配准的目标是在全局坐标框架中找到单独获取的视图的相对位置和方向，使得它们之间的相交区域完全重叠。对于从不同视图（views）获取的每一组点云数据，点云数据很有可能是完全不相同的，需要一个能够将它们对齐在一起的单一点云模型，从而可以应用后续处理步骤，如分割和进行模型重建。目前对配准过程较常见的主要是 ICP 及其变种算法，NDT 算法，和基于特征提取的匹配。激光雷达在安防领域实现了对入侵者的快速识别和追踪。福建物流车激光雷达

激光雷达在建筑施工中用于精确测量和定位。广东非重复扫描激光雷达

为了克服探测距离的限制，FLASH激光雷达的表示厂商Ibeo、LedderTech开始在激光收发模块进行创新。车规级激光雷达鼻祖Ibeo，则一步到位推出了单光子激光雷达，Ibeo称其为Focal Plane Array焦平面，实际也可归为FlASH激光雷达。2019年8月27日，长城汽车与德国激光雷达厂商Ibeo正式签署了激光雷达技术战略合作协议，三方合作的产品基础就是ibeonEXT Generic 4D Solid State LiDAR。从长远来看，FLASH激光雷达芯片化程度高，规模化量产后大概率能拉低成本，随着技术的发展，FLASH激光雷达有望成为主流的技术方案。广东非重复扫描激光雷达