云南汽车激光雷达成像

车辆控制器内包含TEMS Manager车辆分析软件，该软件无需进行安装，可通过Web实现轻松访问。通过TEMS Manager配置向导，用户能快速、轻松地设置系统，并根据现场状况进行单独调整。在车辆通过龙门架后，用户可立即查看车辆的3D点云数据。此外，Web服务器可自动存储检测的50辆车辆的3D轮廓及数据，这些数据也可使用Web服务器进行远程访问。同时，客户也可通过Socket获取车辆的实时XML格式live数据，车辆的车型、车速、车轴数、尺寸、行驶方式、所在车道等信息均记录于该XML格式车辆文件中。激光雷达凭借其性能优势在自动驾驶领域自开一片天地。云南汽车激光雷达成像

可以通过反射信号和发射信号的频率是否相同判断物体是否处于静止状态。对于逐渐靠近的物体，返回信号会产生正向多普勒频移，对于逐渐远离的物体，返回信号会产生反向多普勒频移，导致频率发生上移或下移并由此区分物体移动方向。目前TOF为市场中**为成熟的激光雷达测距方式，也是商业化激光雷达应用多的测距方式。通过监测激光发射与回波的时间差，基于光速和测量时间差计算目标距离。TOF的比较大优势在于探测精确、性价比高、技术成熟、响应速度快。缺陷是需要算法抗干扰，并根据反射率判断是否为伪目标，所以对算法有较高的要求。FMCW可以根据多普勒效应判断目标移动方向，信息更丰富且对环境强光和其他激光具有很好的抗干扰性能。总体来看测距方式未来将从TOF逐渐向FMCW切换，且两种测距方式将会在不同场景存留。昆明ibeo激光雷达市场因此，探测器的选择和合理使用是激光接收机设计中的重要环节。

自动驾驶感知方案分为轻硬件重算法的视觉方案和以激光雷达为主的 多传感器融合方案。当前汽车制造商正在为车配备各种先进的控制和传 感功能，例如碰撞警告、避让系统、盲点监视器、车道保持辅助、车道 偏离警告、自适应巡航控制等等是一些成熟的驾驶辅助案例，使驾驶体 验更安全、更轻松。对于自动驾驶通常有纯视觉和多传感器融合两种路 径：特斯拉坚持纯视觉方案，采用来自多个摄像头的图像通过神经网络 进行分析，利用海量数据来做出关于加速、制动和转向的决定，特点为 轻传感器重算法。其他厂商均采用激光雷达、相机、毫米波雷达多传感器融合方案提升安全性能，特点是重硬件轻软件。激光雷达、毫米波雷 达、超声波传感器和摄像头各有优缺点。高度自动驾驶和完全自动驾驶 的车辆需要多传感器融合，能在各种天气和照明条件下创建精确的车辆 周围环境感知以及长短距离地图。

激光雷达是工作在光频波段的雷达。与微波雷达的原理相似，它利用光频波段的电磁波先向目标发射探测信号，然后将其接收到的同波信号与发射信号相比较，从而获得目标的位置(距离、方位和高度)、运动状态(速度、姿态)等信息，实现对目标的探测、跟踪和识别。激光雷达由发射，接收和后置信号处理三部分和使此三部分协调工作的机构组成。激光光速发散角小，能量集中，探测灵敏度和分辨率高。多普勒频移大，可以探测从低速到高速的目标。天线和系统的尺寸可以作得很小。利用不同分子对特定波长得激光吸收、散射或荧光特性，可以探测不同的物质成分，这是激光雷达独有的特性。通过后置信号处理实现探测。

固态激光雷达是激光雷达的发展方向，主要包括 Flash 激光雷达和 OPA 激光雷达。纯固态激光雷达在混合固态方案的基础上进一步简化机械结 构，采用固定光源和固定探测模式，不需要扫描器件可以实现更低成本 并且无需担忧电机稳定性。根据调研结果来看，目前纯固态激光雷达缺 陷尚未完全解决，其中 Flash 激光雷达的缺点在于探测距离近；OPA 激 光雷达对材料要求比较苛刻，目前做出的产品也只能探测20-30m距离。 Flash 方案和照相机成像的原理非常类似。Flash 方案的光路和架构都 比较简单，收发对称，没有任何的扫描组件，成本更低、可靠性更高。 缺点在于不管是采用 VCSEL 还是 EEL 光源，发射后能量发散会导致测 距能力下降。慧视光电推出周界型雷视融合设备。轨道交通激光雷达测距

图像数据采集由高速DSP完成，图像处理及三维显示可由工业控制计算机完成。云南汽车激光雷达成像

料场中材料库存的测量经常不准确，甚至估计不准确。这会导致供应链效率低下——激光雷达技术可以很容易地改善这种情况。用户可以依靠虹科激光雷达传感器精确测量料场中的材料余量点云轮廓，并根据这些点云数据计算库存。当谈到体积测量时，许多人都会回忆起他们的高中数学课。他们看到面前的长方体或立方体，甚至可能是圆柱体。这些物体的体积也可以借助虹科激光雷达传感器轻松确定——例如仓库中的箱子或者使用激光雷达测量另一种类型的物体——料仓材料堆。以这种形式储存的材料种类繁多，例如砾石、矿物或动物饲料。在传感器的帮助下，对库存进行测量，以便根据要求每天甚至实时获得当前材料实际的存量。云南汽车激光雷达成像

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