智能驾驶激光雷达反射灰板—————广州航鑫光电科技有限公司,是一家专门做激光雷达标定板、反射板的公司。
雷达标定
雷达是自动驾驶车辆感知系统的重要组成部分,可以检测道路上的其他车辆及行人等目标,并给出目标到雷达距离、方位角度、速度等信息。
其中,雷达给出的目标方位角度是针对雷达局部坐标系而言,为了得到目标在车辆坐标系中的确切位置,必须知道雷达准确的方位安装角度。但在实际操作中,方位角度安装误差难以避免。因此,准确标定雷达的方位安装角对于确定雷达检测目标在车辆坐标系中的位置至关重要。
现阶段,汽车生产厂商一般通过的标定车间来进行车载雷达安装方位角度的标定。
对于自动驾驶公司来讲,这种标定车间化程度和建设成本均较高,标定车间的利用率很低,不适合自建。并且向汽车生产商预约使用标定车间难度较大。因此,不需要专门标定场地且简单可行的标定方法和设备就显得尤为重要。
针对现阶段自动驾驶车辆的车载雷达的标定方法复杂、耗时耗力、成本较高的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
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什么是机载激光雷达?
机载激光雷达(也称机载激光扫描)是一种激光扫描仪,在飞行过程中连接到飞机上,创建一个3D点云地形模型。这是目前替代数字摄影测量法的详细和准确的创建数字高程模型的方法。与摄影测量法相比,机载激光雷达的一个主要优势是能够从点云模型中滤除植被反射,从而创建一个数字地形模型,该模型表示被树木掩蔽的地表,如河流、道路、文化遗产地等。在机载激光雷达的范畴内,有时会在高海拔和低海拔应用之间进行区分,但主要区别是在较高海拔下获取的数据的准确性和点密度都降低了。机载激光雷达还可用于在浅水中创建测深模型。
机载激光雷达的主要组成部分包括数字高程模型(DEM)和数字表面模型(DSM)。点和地面点是离散点的矢量,而DEM和DSM是离散点的插值栅格网格,这个过程还包括拍摄数字航空照片。为了解释深层滑坡,例如,在植被覆盖下,使用陡坎、张力裂缝或倾斜树木的变化,可以使用机载激光雷达。
机载激光雷达数字高程模型可以穿透森林覆盖层,对陡坎、侵蚀和电线杆倾斜进行详细测量。 机载激光雷达数据处理使用的工具箱称为激光雷达数据过滤和森林研究工具箱(TIFF),可用于激光雷达数据过滤和地形研究软件,使用该软件将数据插值到数字地形模型。激光指向要绘制地图的区域,通过从相应的数字地形模型高程中减去原始z坐标,计算出每个点的离地高度。基于此离地高度,可获得非植被数据,该数据可能包括诸如建筑物、电线、飞鸟、昆虫等之类的对象。
多线激光雷达和单线激光雷达区别
多线激光雷达是指同时发射及接收多束激光的激光旋转测距雷达,市场上目前有4线、8线、16 线、32 线、 64 线和128线之分,多线 可以识别物体的高度信息并获取周围环境的3D扫描图,主要应用于无人驾驶领域。
在无人驾驶领域,多线激光雷达主要有以下两个作用:
3D建模及环境感知:通过多线激光雷达可以扫描到汽车周围环境的3D模型,运用相关算法对比上一帧及下一帧环境的变化,能较为容易的检测出周围的车辆及行人。
SLAM定位加强:同步建图(SLAM)是其另一大特性,通过实时得到的全局地图与高精度地图中的特征物进行比对,能加强车辆的定位精度并实现自主导航。
目前,用于无人驾驶的激光雷达多集中于国外,包括美国的Velodyne、Quanegy以及德国的IBEO品牌等。以Velodyne为首的多线激光雷达价格昂贵,均在万元(美元)级别以上,一般车企难以承受如此高昂的价格。
相比来说,单线激光雷达成本就低的多,单线激光雷达是指激光源发出的线束是单线的雷达,目前主要应用于机器人领域,以服务机器人居多,可以帮助机器人规避障碍物,其扫描速度快、分辨率强、可靠性高, 相比多线激光雷达,单线激光雷达在角频率及灵敏度上反应更快捷,所以,在测试周围障碍物的距离和精度上都更加。但单线雷达只能平面式扫描,不能测量物体高度,当前主要应用于我们常见的扫地机器人、送餐机器人、及酒店等服务机器人身上。
漫反射板
平面漫反射板对真空太阳集热管能量采集贡献的计算模型,计算结果表明,漫反射目标板材料,在垂直人射光线下,漫反射目标板,平面漫反射板对真空太阳集热管能量采集的贡献较大,漫反射目标板,且依其结构因子的不同而不同。
对任何已知的物质漫反射标准板都能给出高的漫反射比值。这类耐用,具有化学惰性的标准板的典型反射比值从2%-99%不等,是在250-2500nm的波长范围内*常见的郎伯特反射体。
用途:背光照明;环境光测试目标;激光测试目标;光学反射;
所有目标白板都具有良好的热稳定性和化学稳定性,且易于清洁。我们还能定制具有各种不同反射比值和面积的目标板。目前漫反射目标白板已经被某研究所用于野外环境下对机载相机的标定。
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