TOF 是目前为成熟和广泛应用的测距方式,根据光反射回的时间测距 离。具体来说是通过用脉冲激光照亮目标并测量反射返回信号的特性来工作。脉冲光的宽度范围可以从几纳秒到几微秒。TOF 激光雷达主要部 件有激光器、放大器、光电转换器等。TOF 激光源目前有 905nm 和 1550nm 两种,通常情况下 905nm 探测距离为 100-200m,由于靠近可见光对人眼有影响,因此难以通过加大功率增加探测距离,导致探测 距离有限。1550nm 探测距离能达到 250m,且有更好的安全性,但由 于 1550nm 接收器需要采用铟镓砷光电探测器芯片,导致当前成本较高。目前激光雷达的终端信息处理系统设计采用主要采用大规模集成电路和计算机完成。成都国内激光雷达扫描仪
L2自动辅助驾驶通常采用摄像头与毫米波雷达融合。L1、L2级车辆通常具有一个前置远程雷达和一个用于自适应巡航控制、紧急制动辅助和车道偏离警告/辅助的摄像头,两个后向中距雷达实现盲点检测,以及4个额外摄像头和12个超声波传感器可实现360度视野实现泊车辅助功能。L2+是从辅助驾驶走向更高级别自动驾驶的必经之路。具体来说,激光雷达也需要时间收集数据并更新软件调整优化,并不是自动驾驶的灵丹妙药,但由于其在不同光照条件下精细的探测能力可以降低算法难度而受到欢迎。四川大气激光雷达批发慧视光电的周界型激光雷达监控设备可用于如部队、监狱、电网、铁路、机场等特殊区域周界安防。
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。
2019年以来,高速公路收费站各入口收费站的ETC通道增加,这些都是交通部为实现不停车快捷收费,让高速公路通行更加通畅而推行的ETC新政。针对ETC车型分类新标准,SICK公司基于LMS系列激光雷达开发的车型识别分类及车辆外廓尺寸测量系统,可有效用于车型识别、车辆长度尺寸测量、车辆车轴数统计等应用。据介绍,自由流交通高精度车辆测量系统,能在自由流交通状况下检测识别多条车道上的车辆车型及测量车辆外廓尺寸。它采用全自动、人眼安全的2D激光雷达传感器测量车辆。差分激光雷达主要用于大气成分的测定。
第三个是高灵敏度接收机设计技术,激光雷达的接收单元由接收光学系统、光电探测器和回波检测处理电路等组成,其功能是完成信号能量汇聚、滤波、光电转变、放大和检测等功能。对激光雷达接收单元设计的基本要求是:高接收灵敏度、高回波探测概率和低的虚警率。在工程应用中,为提高激光测距机的性能而采用提高接收机灵敏度的技术途径,要比采用提高发射机输出功率的技术途径更为合理、有效。提高激光回波接收灵敏度的方法主要是接收机选用适当的探测方式和光电探测器。激光雷达在船舶桥梁防撞的应用。成都国内激光雷达测绘
这主要是一脉冲计数为基础的测距雷达。成都国内激光雷达扫描仪
还有一个是终端信息处理技术,激光雷达终端信息处理系统的任务是既要完成对各传动机构、激光器、扫描机构及各信号处理电路的同步协调与控制,又要对接收机送出的信号进行处理,获取目标的距离信息,对于成像激光雷达来说还要完成系统三维图像数据的录取、产生、处理、重构等任务。目前激光雷达的终端信息处理系统设计采用主要采用大规模集成电路和计算机完成。其中测距单元可利用FPGA技术实现,在高精度激光雷达中还需采用精密测时技术。对于成像激光雷达来说,系统还需要解决图像行的非线性扫描修正、幅度/距离图像显示等技术。回波信号的幅度量化采用模拟延时线和高速运算放大器组成峰值保持器,采用高速A/D完成幅度量化。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。成都国内激光雷达扫描仪
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