四川轨道交通激光雷达厂家

时间:2022年07月21日 来源:

码头/港口作为使通行更加便利的建筑物,是发展航运海运不可或缺的部分。在能见度低的恶劣天气或在船舶违规作业等情况下,极易引起船舶碰撞事故。目前大多码头/港口缺乏相应的主动监测和预警措施,轻则造成船舶或码头引桥损坏,重则威胁人员生命安全和造成环境污染。以三维激光雷达制造商成都慧视光电技术有限公司为主研发的船舶码头防撞监测系统,在恶劣气候下全天候实现远程水域监控,整体获取区域内船舶航行的三维立体信息,准确快速判断船舶大小及位置,及时发出告警信号,比较大限度降低安全隐患。辅助自动驾驶的激光雷达需要具备哪些特性?四川轨道交通激光雷达厂家

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通常森林面积广阔,范围大,导致调查工作量大,加上森林地形环境复杂,又增加了工作强度。而调查取证需要采集精细的数据,这也使调查耗时久,周期变长。除此之外,靠传统地面调查方式进行资源数据采集,不能全局视野地获取目标信息,信息获取缺失。激光雷达具有穿透植被的能力,系统拥有双回波。在植被覆盖区域可透过植被获取地面点数据,收集树木的平均高度,树冠密度,生物量,林分体积和植被覆盖度,用于估算森林。而且激光雷达获取的高精度点云数据测量精度很高。这些优势使得激光雷达系统可以有效助力森林“调查”。成都慧视自研的HSLi-M16激光雷达是一款16线机械式激光雷达,其内部的16组激光收发可进行360°旋转,形成3D点云图,相比其他手段,在大范围、高时效、高精度林木高度与林分垂直结构信息获取方面具有优势。搭配无人机使用可以对森林进行全方面扫描以获取信息。四川mems激光雷达导航无人驾驶关键就是激光雷达。

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由于社会经济水平的不断提高,公路的交通量在不断增加,如今有很多的公路现在的路宽早已难达到顺畅通行的条件。所以我们一方面要新建公路,另外一方面,公路的改扩建也是很重要的改善通行量的手段。除此之外,我们的高速公路在逐步延伸至山区、高原等地方,这明显对公路的勘测工作提出了更高的要求,但是原来的勘测手段已经难以保证公路勘测工作的精度、速度,所以这也是激光雷达技术在交通行业得以发展的原因。26、成都慧视光电技术有限公司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,可应用于轨道交通异物监测、桥梁防撞、船舶码头防撞监测、周界安防、车路协同、汽车自动驾驶等领域。

隧道是交通事故多发的路段之一,受制于地理条件限制,隧道内弯道多、弯道大、弯道急,灯光条件有限的情况下,当遇到落石、闯入人员或牲畜等情况时,极大影响行车安全。目前的铁路隧道和公路隧道系统主要是通过各种监测手段,判断是否有异物侵入,进行防灾报警。为乘客提供安全、平稳、健康的出行服务。成都慧视光电技术有限公司的行业用三维激光雷达,在恶劣环境下全天候对隧道进行整体实时监控。监测隧道内交通流量,准确快速判断障碍物大小及位置信息,及时发出告警信号,比较大限度降低安全隐患。激光雷达在轨道交通的应用方案。

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受人为因素或自然灾害的影响,异物侵入轨道交通隧道的现象时有发生,若司机反应不灵敏,则将发生严重事故,因此实时监测运营环境,实现对异物侵入的识别显得十分重要。轨道交通隧道异物侵入是指在列车运行轨道上所有造成行车安全隐患的障碍物,如山体滑坡、泥石流、滞留在道上的工作人员、隧道中以及隧道口的落石等。异物侵入事件具有突发性和不可预测性,这就要求异物侵入监测系统应具有响应块、准确度高的特点。虽然我们可以使用三维激光雷达在恶劣环境下全天候对隧道进行整体实时监控,但是由于隧道内弯道多、弯道大、弯道急,灯光条件有限,环境复杂,单一的使用激光雷达,就不能够准确的判断障碍物大小、类别及位置信息,同时我们也不清楚障碍物的具体情况,不能够及时对发出的告警信号作出准确判断。基于以上情况成都慧视光电技术有限公司将视觉与激光雷达技术相融合,研发出了一款基于激光雷达和可视图像融合的3D测量产品-雷视一体机HSLi-H20VF,这样一来,在隧道及轨道异物监测中,我们不仅可以监测到障碍物的位置,还能知道障碍物的具体情况,我们的后方的相关工作人员就能及时地拿出解决方案,从而缩短紧急情况下的反应的时间,从而减少安全隐患。慧视光电的三维激光雷达效果怎么样?贵阳lidar激光雷达标定

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自2005年以来,我国风力发电取得了长足的发展,但主要集中在地形较为平缓的华东、华北、西北和东北地区。山区风电场由于具有地形复杂、海拔较高、交通不便和气候恶劣等特点,在勘测设计方面与平原地区风电场存在较多的差别。项目位于中部某市,测区以山地地形为主。风场测区范围内平均海拔在650米,其中低海拔300米,高海拔为920米,测区部分区域落差较大。整个风场面积大概12平方公里,植被为亚热带常绿阔叶林,植被覆盖率较大,且类型繁多。慧视光电三维激光扫描技术以高密度、高精度和高效率的测量手段,只用了3天就完成了点云数据采集。四川轨道交通激光雷达厂家

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