激光雷达双轴配准度的测试
激光雷达点云配准算法研究
激光雷达点云配准算法研究随着现代科技的不断发展，激光雷达技术被广泛应用于三维重建、机器人导航、自动驾驶等领域。
其中，激光雷达点云配准技术是实现高精度三维重建和导航定位的关键，成为学术界和工业界研究的热点。
本文将就激光雷达点云配准算法的研究进行探讨。
一、激光雷达点云的配准在激光雷达三维重建和导航定位的应用中，通常需要将不同位置或不同时间扫描得到的激光雷达点云进行配准，以构建一个完整的三维环境模型或进行运动路径规划。
激光雷达点云的配准是指将不同位置或不同时间扫描得到的点云数据转换到同一坐标系下，使得它们能够进行比较、融合和分析。
激光雷达点云的配准主要涉及两个问题：确定点云之间的对应关系和估计点云之间的变换关系。
确定点云之间的对应关系是指找到两个点集中对应的点，即同一实体的点在两个点集中的匹配关系。
而估计点云之间的变换关系是指根据点云间的对应关系，计算出点云间的变换矩阵，将其转换到同一坐标系下。
二、激光雷达点云配准的方法1、基于特征点的方法特征点是指在点云中具有一定特殊性的点，其描述符能够很好地表示点云的几何结构和形状信息。
基于特征点的方法是一种常见的点云配准算法。
该方法首先从点云中提取出特征点，并计算它们之间的描述符，然后通过匹配特征点描述符确定点云之间的对应关系，最终采用最小二乘法计算出变换矩阵。
2、基于ICP算法的方法ICP(Iterative Closest Point)算法是当前比较成熟的点云配准算法。
该方法通过迭代匹配点云中最近的点，计算变换矩阵来实现点云配准。
ICP算法通常分为两个主要步骤：首先找到点云1中距离点云2最近的点，并建立对应关系；然后通过最小二乘法计算出变换矩阵，将点云1变换到与点云2同一坐标系下，直至误差小于一定阈值。
3、基于局部匹配的方法在建立点云之间的对应关系时，全局匹配算法时间复杂度较高且易受噪声、遮挡等干扰，因此局部匹配算法成为一种较优的方法。
局部匹配算法通过将点云分解成多个局部区域，然后将区域内的点云进行匹配，由此得到点云之间的对应关系和变换矩阵。
无人机激光雷达数据处理方法分析与精度评估
无人机激光雷达数据处理方法分析与精度评估激光雷达作为无人机获取环境和目标信息的重要传感器，广泛应用于测绘、地质勘探、农业和城市规划等领域。
在激光雷达数据处理领域，各种方法和算法被提出以提高数据的质量和精度。
本文将分析常用的无人机激光雷达数据处理方法，并对其精度进行评估。
第一部分：无人机激光雷达数据处理方法分析1. 数据预处理数据预处理是激光雷达数据处理的第一步，用于去除噪声、滤波和提取目标特征。
常见的数据预处理方法包括噪声滤波、去除离群点和地面提取。
其中，噪声滤波主要包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等方法，用于去除激光雷达数据中的随机噪声。
去除离群点是为了剔除掉不符合几何和统计规律的数据点，常用的方法有欧氏距离、Z值和曲率等。
地面提取是为了获得地物或目标点云而去除地面点云，一般采用基于形状特征的方法。
2. 点云配准点云配准是指将多个激光雷达扫描获得的点云数据进行对齐，以获得全局坐标系下的一致点云。
无人机在飞行中会受到姿态变化、风速和外界干扰等因素的影响，导致采集到的点云数据存在姿态不一致和位置漂移等问题。
常见的点云配准方法包括ICP（迭代最近点）、特征点匹配和基于地面特征的方法。
ICP方法是一种迭代的最小二乘优化方法，通过不断优化点云的刚体变换，使点云间的误差最小化。
3. 物体检测与分割物体检测与分割是指从点云数据中提取出目标物体。
在无人机应用中，常见的目标物体包括建筑物、树木和车辆等。
物体检测与分割方法可以根据目标的形状、尺寸和密度等特征进行分类。
常用的方法包括基于形状特征的分割、基于聚类的分割和基于区域的分割等。
这些方法可以提取出点云数据中的目标物体，为后续的目标识别和测量等提供基础。
第二部分：无人机激光雷达数据精度评估1. 点云精度评估点云精度评估是指对激光雷达采集到的点云数据进行质量检验，以评估其精度和准确性。
常见的点云精度评估方法包括相对精度评估和绝对精度评估。
相对精度评估主要采用地面控制点或标志物来衡量点云数据间的相对位置和姿态误差。
激光雷达的标定方法
激光雷达的标定方法激光雷达（Lidar）的标定是指通过确定激光雷达传感器的内外参数，将激光雷达返回的点云数据与实际场景进行对齐的过程。
标定是激光雷达应用的关键步骤之一，正确的标定可以提高激光雷达的精度和稳定性。
下面将介绍几种常见的激光雷达标定方法。
一、外标定外标定指的是确定激光雷达的位置和方向参数。
常用的外标定方法有靶标法和特征匹配法。
1.靶标法：这是一种基于测量标定板的方法。
首先在场景中放置一个标定板，然后使用激光雷达采集到标定板上的点云数据。
通过分析点云数据，可以计算出激光雷达与标定板之间的相对位置和方向关系。
这种方法需要在标定板上放置多个标定点，通过多个标定点的测量结果来提高标定的精度。
2.特征匹配法：这是一种基于特征点的方法。
在场景中放置一些具有明显特征的物体，比如建筑物的角点或窗户等。
然后使用激光雷达采集到这些物体上的点云数据。
通过提取物体上的特征点并与实际场景进行匹配，可以计算出激光雷达的位置和方向参数。
这种方法对场景中的特征要求较高，需要有足够明显的特征点才能进行标定。
二、内标定内标定指的是确定激光雷达传感器的内部参数，主要包括激光雷达的内外参数和畸变参数。
常用的内标定方法有角度标定法和距离标定法。
1.角度标定法：这是一种通过计算角度值来确定内部参数的方法。
首先将激光雷达放在一个已知的位置上，然后在不同的角度下采集点云数据。
通过分析点云数据中的角度信息，可以得到激光雷达的内部参数，比如水平和垂直角度分辨率等。
2.距离标定法：这是一种通过计算距离值来确定内部参数的方法。
首先将激光雷达放在一个已知的距离上，然后在不同的距离下采集点云数据。
通过分析点云数据中的距离信息，可以得到激光雷达的内部参数，比如最大探测距离和距离分辨率等。
三、联合标定联合标定是指将内标定和外标定结合起来进行的标定方法。
通过同时确定激光雷达的内部参数和外部参数，可以提高标定的精度和鲁棒性。
联合标定常用的方法有多视图几何标定法和捆绑调整法。
激光雷达测量技术的操作方法和数据处理流程
激光雷达测量技术的操作方法和数据处理流程随着科技的不断进步，激光雷达测量技术在各个领域得到了广泛应用。
它具有高精度、高分辨率和高速扫描等优点，被广泛用于地理测绘、无人驾驶、机器人导航等领域。
本文将介绍激光雷达测量技术的操作方法和数据处理流程。
一、激光雷达测量技术的操作方法激光雷达是利用激光束进行距离测量的一种设备。
当激光束发射出去后，它会以光的速度传播，并在遇到物体表面时发生反射。
通过测量激光束从发射到接收的时间，可以计算出距离。
激光雷达测量技术的操作方法主要包括设置测量参数、安装设备和进行精确测量。
在设置测量参数时，需要确定激光雷达的工作模式、角度范围和扫描速度等。
这些参数根据具体的应用需求进行选择，并通过仪器上的控制界面进行设置。
安装设备是测量的关键步骤。
为了保证测量精度，激光雷达需要被安装在一个稳定的位置，并且需要固定好以防止移动。
同时，还需要调整激光雷达的角度，使其能够扫描到区域的所有目标。
进行精确测量时，需要根据具体的应用场景选择合适的扫描模式。
一般情况下，激光雷达会以一定的角度范围进行扫描，并记录下每个角度点的距离数据。
通过对这些数据的处理和分析，可以获取目标物体的形状、位置和尺寸等信息。
二、激光雷达测量数据的处理流程激光雷达测量得到的数据一般为点云数据，即由大量的三维坐标点构成的数据集合。
为了对这些数据进行有效的分析和应用，需要进行数据处理和处理流程设计。
首先，在数据处理前需要对原始数据进行预处理。
这一步骤主要包括数据去噪和数据配准等操作。
数据去噪是为了消除由于测量环境噪声和系统误差引起的异常点。
数据配准是将多次测量的点云数据进行对齐，使其在同一坐标系下进行比较和分析。
接下来，需要进行特征提取和分析。
特征提取是从点云数据中提取有用的特征信息，例如物体的边缘、表面轮廓等。
通过对这些特征的分析，可以得到物体的形状和结构等信息。
然后，进行目标提取和识别。
目标提取是从点云数据中提取出具有特定形状的目标物体。
利用激光雷达测量距离的实验技术分享
利用激光雷达测量距离的实验技术分享激光雷达技术作为一种现代测量技术，广泛应用于地质勘探、航空航天、环境监测等领域，具有高精度、长测距、非接触等优势。
本文将分享一种利用激光雷达测量距离的实验技术。
首先，我们需要准备一台激光雷达设备。
该设备主要由激光发射器、激光接收器、时钟电路和信号处理器等组成。
在实验过程中，需要使用合适的反射镜和标尺等辅助工具。
为了测量距离，我们需要首先将激光雷达设备安装在合适的位置上，确保其能够发射稳定的激光束。
接下来，选择一个合适的目标进行测量。
这个目标可以是一个墙壁、一个障碍物或一个标定板。
在测量之前，我们需要进行一些校准工作。
首先，调整激光雷达的位置和角度，使其能够准确地瞄准目标。
其次，根据实际情况调整反射镜的位置和角度，以确保激光束能够准确地反射回激光雷达接收器。
当所有准备工作完成后，我们可以开始测量了。
激光雷达通过发射一束脉冲激光，并记录激光束被反射回来的时间。
通过测量时间差，我们可以计算出目标与激光雷达之间的距离。
需要注意的是，在测量过程中，我们可能会遇到一些干扰因素，例如目标表面的反射率不均匀、光线强度不足等。
为了减小这些干扰因素的影响，我们可以进行多次测量，然后取平均值。
另外，我们还可以通过激光雷达的信号处理器来获取更多的信息。
例如，可以利用其他传感器获取目标的角度或高度信息，然后结合激光雷达测得的距离，计算出目标的三维坐标。
除了测量距离，激光雷达还可以用于地形测量、建筑物模型创建等应用。
例如，利用激光雷达可以获取地表的高程数据，进而生成地形模型。
利用激光雷达可以生成建筑物的三维模型，用于城市规划和建筑设计等领域。
总的来说，利用激光雷达测量距离是一种精确、高效、非接触的测量方法。
在实际应用中，我们可以根据需要选择合适的激光雷达设备，并进行相应的校准工作。
通过合理的实验设计和数据处理，我们可以获得准确的距离信息，并且可以进一步获取更多的相关信息。
激光雷达技术的不断发展将为各个领域的科学研究和工程实践提供更多可能性，带来更多的创新和进步。
激光雷达传感器精度校准建模
激光雷达传感器精度校准建模概述：激光雷达传感器是一种广泛应用于自动驾驶、环境感知和测距等领域的传感器技术。
为了确保激光雷达传感器的准确性和稳定性，精度校准建模是一项重要的技术措施。
本文将探讨激光雷达传感器的精度校准建模方法及其应用。
1. 引言激光雷达传感器通过发射激光束并接收反射信号，测量物体与传感器之间的距离和方向。
然而，在实际应用中，激光雷达传感器的测量结果可能会受到多种因素的影响，如系统误差、噪声和环境干扰等。
因此，需要对激光雷达传感器进行精度校准，以提高其测量准确性和稳定性。
2. 校准模型在激光雷达传感器的精度校准中，常用的模型包括几何误差模型、系统误差模型和噪声模型等。
2.1 几何误差模型几何误差模型主要考虑激光束发射和接收的位置误差对测距结果的影响。
通常，可以通过引入几何校准参数来修正这些误差，如旋转补偿参数和平移补偿参数等。
通过采集一系列已知距离的点云数据，并将其与真实值进行比较，可以利用最小二乘法等方法，估计出这些几何校准参数。
2.2 系统误差模型系统误差模型考虑了激光雷达传感器固有的系统误差对测量结果的影响。
例如，激光雷达传感器可能存在发射功率不均匀、接收灵敏度不一致等问题。
为了校准这些系统误差，可以利用标定板或标定球等参考物体，通过测量其反射信号并与真实值进行比较，估计出系统误差参数，并根据参数进行校正。
2.3 噪声模型噪声模型考虑了激光雷达传感器测量结果中的随机噪声对准确性的影响。
常见的噪声包括高斯噪声、泊松噪声等。
为了估计这些噪声模型的参数，可以通过采集一系列不同环境下的点云数据，并对其进行统计分析，如协方差矩阵、均值和方差等。
然后，可以利用这些参数对测量结果进行滤波和去噪，提高激光雷达传感器的测量准确性。
3. 校准方法在激光雷达传感器的精度校准中，常用的方法包括内标定和外标定。
3.1 内标定内标定是指在传感器自身环境下进行的标定过程。
通过在不同位置或角度下采集点云数据，并利用前述的几何误差模型、系统误差模型和噪声模型，估计出校准参数。
机载激光雷达数据获取成果质量检验技术规程
机载激光雷达数据获取成果质量检验技术规程1. 引言机载激光雷达是一种先进的遥感技术，可用于获取地球表面的三维点云数据。
这些数据在许多应用领域中具有重要意义，如地理测绘、环境监测、城市规划等。
为了保证获取到的数据质量，需要制定一套科学、规范的检验技术规程。
本技术规程旨在对机载激光雷达数据获取成果进行质量检验，确保数据准确、完整、可靠，并提供相应的质量评估指标和检验方法。
2. 数据获取成果质量评估标准2.1 数据准确性评估•定义：数据准确性是指激光雷达获取的点云数据与实际地物位置之间的差异程度。
•评估指标：平均误差、均方根误差、RMSZ（Root Mean Square Vertical）等。
•检验方法：与实际地物进行对比验证，采用精确测量仪器进行验证，统计分析并计算误差指标。
2.2 数据完整性评估•定义：数据完整性是指激光雷达获取的点云数据所涵盖的地物范围和数量。
•评估指标：点云密度、覆盖率、遗漏率等。
•检验方法：与实际地物进行对比验证，采用遥感影像进行验证，统计分析并计算完整性指标。
2.3 数据可靠性评估•定义：数据可靠性是指激光雷达获取的点云数据的稳定性和一致性。
•评估指标：重复性、一致性、噪声水平等。
•检验方法：重复采集同一区域数据进行对比验证，采用统计学方法分析并计算可靠性指标。
3. 数据获取成果质量检验流程3.1 数据采集•确保机载激光雷达设备正常工作，包括激光器、接收器等部件。
•根据任务需求确定采集区域、飞行高度和航线规划。
•进行现场勘测，了解地形地貌特征，确保采集区域的合理性和完整性。
3.2 数据处理•对原始数据进行去噪、滤波处理，提取有效的点云数据。
•进行点云配准，消除航线之间的重叠和间隙。
•根据任务要求进行数据分类和分割，提取感兴趣的地物信息。
•进行数据格式转换，生成标准的点云数据文件。
3.3 数据质量检验•进行数据准确性评估，与实际地物进行对比验证，计算误差指标。
•进行数据完整性评估，与遥感影像进行对比验证，计算完整性指标。
激光雷达点云配准与特征提取方法评价
激光雷达点云配准与特征提取方法评价激光雷达作为一种主要用于环境感知和三维重建的传感器，具有高精度、高密度、全天候工作等特点，在无人驾驶、智能交通等领域的应用非常广泛。
然而，在使用激光雷达进行点云重建时，存在着点云之间的配准和特征提取的问题。
本文将介绍激光雷达点云配准和特征提取的相关方法，并评价这些方法的优缺点和适用场景。
激光雷达点云配准是将多个点云数据集进行重叠与匹配，以获取更加完整和准确的三维环境信息。
配准方法主要包括基于特征点的配准方法和基于特征描述子的配准方法。
基于特征点的配准方法通过提取点云数据集中的特征点，如角点、边缘等，然后通过算法计算特征点之间的相对位置关系，从而实现点云的配准。
例如，常用的SIFT（尺度不变特征变换）算法可以在点云中提取具有旋转和尺度不变性的特征点，从而实现点云的配准。
此外，还有SURF（速度加速特征）算法和ORB（旋转不变性二进制）算法等。
这些基于特征点的方法具有计算速度快、鲁棒性强等优点，适用于对大规模点云数据进行配准。
然而，基于特征点的方法也存在一些问题。
首先，由于点云数据的噪声和不完整性，可能导致特征点提取的准确度下降。
其次，当点云中存在大量的平面区域时，特征点提取的数量会显著减少，从而降低了配准的精度。
因此，对于复杂环境中的点云数据，基于特征点的方法可能无法获得理想的配准效果。
基于特征描述子的配准方法通过提取特征点的特征描述子，如SIFT描述子、HOG（方向梯度直方图）描述子等，然后通过计算描述子之间的相似度，实现点云的配准。
这种方法具有鲁棒性强、对噪声和完整性要求低等优点，适用于处理复杂环境中的点云数据。
除了点云配准，特征提取也是激光雷达点云处理中的重要任务。
特征提取可以用于实现对点云数据的分割、分类和识别等。
常用的特征提取方法包括形状特征提取、表面法线估计和曲率计算等。
形状特征提取可以通过对点云数据进行形状拟合，来提取物体的几何信息。
例如，可以使用RANSAC（随机采样一致）算法对点云数据进行平面拟合和球体拟合，从而提取出平面和球体的几何特征。
激光雷达图像配准纠正技术研究
激光雷达图像配准纠正技术研究激光雷达（Lidar）是一种主动遥感技术，以激光脉冲的形式，对目标进行扫描和测量。
激光雷达以其高分辨率、高精度和高密度的三维信息，广泛应用于地质勘探、城市规划、环境监测等领域。
然而，由于测量与扫描过程中的外界干扰，激光雷达图像往往存在不同程度的配准误差和畸变。
因此，激光雷达图像配准纠正技术对于提高激光雷达测量结果的精度和稳定性至关重要。
激光雷达图像配准纠正技术的研究主要包括两个方面：图像配准和畸变矫正。
图像配准是指将多幅激光雷达图像进行空间位置的对齐，使其能够在同一坐标系统中描述和分析目标物体。
畸变矫正是指消除激光雷达图像中的畸变现象，使其能够准确反映目标物体的真实几何形态和尺寸。
图像配准的核心任务是确定图像之间的对应关系。
常用的图像配准方法包括基于特征点的配准方法和基于全局优化的配准方法。
基于特征点的配准方法通过提取图像中的特征点，如角点、边缘等，利用特征点之间的关系进行图像对齐。
这种方法适用于相对简单的场景，但在复杂场景下的效果较差。
基于全局优化的配准方法则将图像配准问题转化为一个优化问题，通过最小化配准误差或最大化配准相似度指标来确定最佳的配准变换参数。
这种方法精度较高，但计算复杂度较大。
畸变矫正是消除激光雷达图像中的畸变误差，以准确还原目标物体的几何形态和尺寸。
畸变矫正的方法主要包括基于模型的矫正方法和基于校正图像的方法。
基于模型的矫正方法通过建立目标物体的畸变模型，利用模型参数对图像进行矫正。
这种方法需要事先建立准确的畸变模型，但在实际应用中往往存在模型不准确或难以建立的问题。
基于校正图像的方法则通过采集校正板或校正物体的图像，利用已知几何形状的校正目标对图像进行矫正。
这种方法不需要事先建立畸变模型，但对校正目标的选择和采集要求较高。
除了图像配准和畸变矫正技术，配准精度评估也是激光雷达图像配准纠正技术研究中的关键问题。
配准精度评估的目的是判断配准结果的准确度和可信度，以便对算法进行选择和优化。
无人驾驶系统激光雷达校准方法
无人驾驶系统激光雷达校准方法随着科技的不断发展，无人驾驶技术正逐渐成为现实。
而在无人驾驶系统中，激光雷达被广泛应用于环境感知和障碍物检测。
然而，激光雷达的准确性和稳定性对于无人驾驶的安全性至关重要。
因此，激光雷达校准方法成为了研究的热点之一。
激光雷达校准是指通过对激光雷达进行精确的参数调整和校准，使其能够准确地感知和测量周围环境。
下面将介绍几种常见的激光雷达校准方法。
首先，角度校准是激光雷达校准的基础。
角度校准主要是通过对激光雷达的水平和垂直角度进行精确调整，使其能够准确地扫描周围环境。
一种常见的角度校准方法是使用精密的角度测量仪器，将激光雷达的角度与测量仪器的角度进行对比，然后进行微调。
此外，还可以使用标定板等辅助工具，通过测量激光束与标定板的交点位置，来调整激光雷达的角度。
其次，距离校准是激光雷达校准的另一个重要环节。
距离校准主要是通过对激光雷达的测距精度进行调整，使其能够准确地测量目标物体与激光雷达之间的距离。
一种常见的距离校准方法是使用已知距离的标定物体，将标定物体与激光雷达进行距离测量，并将测量结果与已知距离进行对比，然后进行校准。
此外，还可以通过多次测量同一目标物体的距离，取平均值来提高测距精度。
此外，还有一种常见的激光雷达校准方法是强度校准。
强度校准主要是通过对激光雷达接收到的信号强度进行调整，使其能够准确地反映目标物体的反射强度。
一种常见的强度校准方法是使用已知反射强度的标定物体，将标定物体与激光雷达进行扫描，并将扫描结果与已知反射强度进行对比，然后进行校准。
此外，还可以通过多次扫描同一目标物体，取平均值来提高反射强度的准确性。
最后，还有一种常见的激光雷达校准方法是时间校准。
时间校准主要是通过对激光雷达的发射和接收时间进行调整，使其能够准确地计算出目标物体与激光雷达之间的时间差。
一种常见的时间校准方法是使用已知时间差的标定物体，将标定物体与激光雷达进行扫描，并将扫描结果与已知时间差进行对比，然后进行校准。
激光雷达传感器精度校准建模
激光雷达传感器精度校准建模激光雷达传感器是现代自动驾驶和环境感知系统中重要的感知设备之一。
为了保证驾驶安全和准确性，精确的传感器测量数据至关重要。
然而，由于传感器的制造差异、环境干扰和传感器本身的误差等因素的存在，激光雷达传感器可能存在一定的测量偏差。
因此，精确的校准是确保激光雷达传感器性能的关键环节之一。
激光雷达传感器的精度校准建模是通过建立传感器的数学模型来估计和校准传感器的误差。
该模型可以根据实际测量数据和已知的参考数据进行训练和优化，以得到更准确的传感器测量结果。
下面将介绍一种常用的激光雷达传感器精度校准建模方法。
首先，激光雷达传感器的校准建模需要准备一组已知真实位置的参考目标。
这些目标可以是特殊的校准板或标志物，具有已知的几何形状和位置信息。
通过激光雷达传感器对这些参考目标进行扫描，可以得到一组对应的三维点云数据。
接下来，根据已知的参考目标和激光雷达传感器测量得到的三维点云数据，可以进行误差模型的建立。
常见的误差模型包括系统误差、随机误差和系统噪声等。
系统误差是由传感器硬件和光学系统等因素引起的固定偏差，可以通过测量校准板的多个点来估计。
随机误差是由于环境干扰和传感器本身的制造差异导致的随机测量误差，可以通过多次测量并取平均值来估计。
系统噪声是由于环境光线、传感器发射和接收过程中的噪声等因素引起的测量误差，可以通过对同一位置进行多次测量来估计。
在误差模型建立完成后，可以使用最小二乘法或非线性优化方法对模型进行参数优化。
优化的目标是最小化测量数据与参考数据之间的误差。
通过迭代优化的过程，可以得到最优的误差模型参数，从而实现对激光雷达传感器的精度校准。
此外，还可以结合外部定位系统如GPS或惯性测量单元（IMU）来提高激光雷达传感器的校准精度。
这些外部定位信息可以作为参考数据，进一步优化误差模型，从而提高校准的准确性。
在完成精度校准建模后，可以将校准模型应用于实际的自动驾驶系统或环境感知系统中。
激光雷达双轴配准度的测试
收稿日期：2008-04-01；修订日期：2008-06-20基金项目：光子计数激光三维雷达系统关键技术研究(2007AA12Z105)作者简介：狄慧鸽（1981-），女，河南洛阳人，博士生，研究方向为光电系统检测。
Email:dihuige@导师简介：王建宇（1959－），男，浙江宁波人，研究员，博士生导师，博士，研究方向为光电遥感系统、信息获取与处理技术。
Email:jywang@第38卷第1期红外与激光工程2009年2月Vol.38No.1Infrared and Laser EngineeringFeb.2009激光雷达双轴配准度的测试狄慧鸽，王建宇，舒嵘（中国科学研究院上海技术物理研究所，上海200083）摘要：激光雷达的双轴配准度是影响系统性能的重要指标，提出了系统装配完成后测试激光雷达双轴配准度的方法。
对于有延时保护的系统，提出了测试的解决方案。
采用模拟回波发生器产生经过序列延时的模拟回波，利用光路调整器将模拟回波与激光雷达发射光轴调平行后，在一定角度范围内偏转回波方向，对激光雷达接收系统进行扫描。
根据系统电信号的输出与光束偏转角度的关系判断系统的双轴配准度。
对一激光雷达进行了测试，验证了测试系统的可靠性，对系统精度进行了分析，系统误差<45μrad 。
关键词：激光雷达；双轴配准度；模拟回波中图分类号：TN249；TN958.98文献标识码：A文章编号：1007-2276(2009)01-0131-04Measurement of lidar ′s co 蛳boresight alignment marginDI Hui 蛳ge,WANG Jian 蛳yu,SHU Rong(Shanghai Institute of Technical Physics,Shanghai 200083,China)Abstract:The co 蛳boresight alignment margin is an important parameter affecting lidar ′s performance.The way of measuring lidar ′s co 蛳boresight alignment margin was presented.For system with inner short 蛳range protecting circuit,a new method was brought forward.The measurement system included an echo 蛳simulator and an adjustor.The echo 蛳simulator was used to bring sequenced echoes which were lagged related to the lidar ′s main pulse.After the lidar laser and echo 蛳simulator laser were co 蛳boresighted by the adjustor,the lidar receiver was scanned by the echoes and the output was noted.According to the system output and the echo direction,the co 蛳boresight alignment could be obtained.A measurement system was given,which could produce the simulated echo with beam divergence of 0.7mrad.The lidar was measured and the reliability was also validated.The system error is analyzed and the result is less than 45μrad.Key words:Lidar;Co 蛳boresight alignment;Echo0引言激光雷达属主动式遥感仪器，主要由激光发射模块、激光接收模块和数据处理模块3部分组成[1]。
车载激光雷达性能要求及试验方法
车载激光雷达性能要求及试验方法
汽车载激光雷达性能要求及试验方法：
一、性能要求
1、激光雷达的测距范围应满足设计要求，测距精度应满足±2cm；
2、激光雷达的重复性误差应小于±2cm；
3、激光雷达的温度稳定性应满足±1℃；
4、激光雷达的抗干扰性能应满足抗环境干扰的要求，抗电磁干扰的要求；
5、激光雷达的发射功率应满足设计要求，并保持稳定；
6、激光雷达的工作电压应满足设计要求，并保持稳定；
7、激光雷达的结构应满足设计要求，并具有良好的防水性能；
8、激光雷达的可靠性应满足设计要求。
二、试验方法
1、测距范围及精度测试：用标准参考物体（如矩形钢板），在不同距离下测量激光雷达的测距范围和精度，并记录测量结果；
2、重复性测试：用标准参考物体，在不同距离下测量激光雷达的重复性，并记录测量结果；
3、温度稳定性测试：将激光雷达置于环境温度从-20℃到+60℃的环境中，测量激光雷达的温度稳定性，并记录测量结果；
4、抗干扰性能测试：将激光雷达置于环境温度从-20℃到+60℃，环境光强从0Lux到100000Lux，电磁干扰从0dBm到100dBm的环境中，测量激光雷达的抗干扰性能，并记录测量结果；
5、发射功率测试：将激光雷达置于标准参考物体上，测量激光雷达的发射功率，并记录测量结果；
6、电压稳定性测试：将激光雷达置于环境温度从-20℃到+60℃的环境中，测量激光雷达的工作电压，并记录测量结果；
7、结构及防水性能测试：将激光雷达置于水中，测量激光雷达的结构及防水性能，并
记录测量结果；
8、可靠性测试：将激光雷达置于环境温度从-20℃到+60℃的环境中，经过一定时间的测试，测量激光雷达的可靠性，并记录测量结果。
如何使用激光雷达进行高精度测绘工作
如何使用激光雷达进行高精度测绘工作激光雷达是一种现代化的测量技术，以高精度和高效率而闻名。
它通过发送激光脉冲并测量该脉冲返回的时间来获取目标物体的距离信息。
这种技术已经广泛应用于测绘工作中，能够提供准确的三维地理数据。
本文将介绍如何使用激光雷达进行高精度测绘工作的基本原理和操作流程。
首先，我们需要了解激光雷达的基本原理。
激光雷达工作原理可简单概括为“发射-接收-测距”。
激光雷达通过发射激光脉冲，然后测量脉冲返回的时间，从而计算出目标物体与激光雷达之间的距离。
同时，利用激光脉冲的反射强度信息，我们还可以获取地物的形状和纹理等详细信息。
接下来，我们需要准备激光雷达测绘所需的设备和软件。
除了激光雷达本身，我们还需要配备一台计算机和测绘软件。
测绘软件通常具有数据处理、点云配准和三维可视化等功能。
选择合适的软件与激光雷达配对使用，可以大大提高测绘效率和数据质量。
在实际操作中，我们需要选择合适的扫描模式和扫描参数。
激光雷达可以提供不同的扫描模式，如全方位扫描、线性扫描和面扫描等。
具体的扫描参数包括激光脉冲频率、角分辨率和距离分辨率等。
选择合适的扫描模式和参数可以根据实际需求进行调整，以达到最佳的测绘效果。
在进行激光雷达测绘工作时，我们需要注意数据采集的环境和条件。
首先，确保测绘区域的光照条件良好，以获得清晰的反射信号。
如果光线条件较差，我们可以选择增加激光功率或采用主动光源进行辅助照明。
此外，避免测绘区域存在大量散射物体和遮挡物，以免对测绘数据产生干扰。
数据采集完成后，我们需要进行数据处理和配准。
通常，激光雷达采集到的数据是以点云形式存储的。
点云数据表示了三维空间中各个点的位置和特征信息。
在数据处理过程中，我们可以使用相应的软件对点云数据进行滤波和去噪，以提高数据质量。
此外，点云数据也需要进行配准，即将不同位置、角度下的点云合并成一个整体，进而形成完整的三维模型。
最后，我们可以将处理完的点云数据进行可视化和分析。
激光雷达检测方法
激光雷达检测方法激光雷达（Lidar）是一种通过测量激光光束的时间和空间信息来检测周围环境的传感器。
它广泛应用于无人驾驶汽车、机器人、测绘和遥感等领域。
激光雷达的检测方法主要包括三个方面：激光发射、激光接收和数据处理。
首先，激光雷达通过激光发射器将激光光束投射到目标上。
激光束具有高能量、窄束束和单色性的特点，可以远距离传播并准确照射到目标上。
激光发射器的关键参数包括功率、频率和波长。
功率决定了激光束的亮度和穿透能力，频率决定了激光脉冲的重复率，波长决定了激光束在目标上反射的特性。
接着，激光雷达通过激光接收器接收目标反射的激光光束。
激光接收器采用光学和电子器件将光信号转换为电信号，并进行放大和处理。
光学器件主要包括光学滤波器和光电二极管。
光学滤波器可以过滤掉非目标波长的光信号，提高目标信号和噪声比；光电二极管可以将光信号转换为电信号，并通过电子器件进行放大和滤波。
通过这样的处理，可以提高目标信号的灵敏度和抗干扰能力。
最后，激光雷达的数据处理主要包括目标检测、距离测量和地图构建。
目标检测是识别并提取出目标的位置和特征信息。
常用的目标检测算法包括基于像素的方法和基于特征的方法。
基于像素的方法通过像素级别的处理来提取目标的轮廓和形状信息；基于特征的方法通过提取目标的特征点或特征线来识别目标。
距离测量是通过测量激光光束从发射到接收的时间差来计算目标与激光雷达的距离。
常用的距离测量方法有飞行时间法、相移法和频率调制法。
地图构建是将目标的位置和特征信息整合到一个三维地图中，以便后续的导航和路径规划。
地图构建主要包括点云配准、点云滤波和点云拼接。
点云配准是将多次扫描得到的点云数据进行配准，以消除位置误差和姿态误差；点云滤波是通过滤除噪声和离群点来提高地图的质量和准确性；点云拼接是将多个视角的点云数据拼接成完整的地图。
综上所述，激光雷达的检测方法主要包括激光发射、激光接收和数据处理三个方面。
通过这些方法，可以实现对目标的检测、距离测量和地图构建，为无人驾驶汽车、机器人、测绘和遥感等应用提供准确、可靠的环境感知能力。
激光雷达点云配准技术研究
激光雷达点云配准技术研究激光雷达技术作为三维感知和测量的重要手段，在很多领域发挥着十分重要的作用。
激光雷达传感器可以高效地获取目标物体表面的三维信息，形成点云数据。
但是，对于大尺度场景的三维重构任务，面对多个激光雷达数据间的精确配准问题时，不同位置激光雷达获取到的点云数据之间的不一致性会严重影响重建结果的质量和精确度。
因此，激光雷达点云配准技术的研究受到了广泛的关注。
传统的激光雷达点云配准方法传统的激光雷达点云配准方法可以分为手动匹配方法、迭代最近点（ICP）方法和基于特征的方法。
其中，手动匹配方法是一种效率较低，需要大量人工干预的方法。
迭代最近点方法能够对大部分点云数据进行精准的配准，但是对于有大量噪声的点云数据，或者点云数据间存在大的旋转和平移时，很难获得很好的配准效果。
基于特征的方法通常通过对点云数据提取鲁棒的特征信息，例如表面法线、角点、边缘等，并根据这些特征信息来进行点云配准。
但是该方法也存在特征提取不完整、特征描述不准确、不同采集设备兼容性较差等问题。
尽管传统方法存在以上问题，但仍然有很多应用场景可以使用传统方法进行点云配准。
例如小尺度范围的医学图像配准和激光测距仪测量配准等领域。
新兴的激光雷达点云配准方法随着深度学习算法的发展，和激光雷达点云匹配技术的结合，新兴的激光雷达点云配准方法层出不穷，具有更加广泛的应用前景。
其中，深度学习算法可以利用神经网络自动学习点云数据的特征表示，从而实现点云数据的自动配准。
例如，PointNet方法通过设计对称网络结构，实现了无序点云对特征学习的全局性优化，可以达到高精度的点云配准效果。
PointSIFT方法通过三维数据切片和点云旋转等操作，实现了对点云数据的高效特征提取和建模，并通过基于特征的配准方式来匹配点云数据。
此外，基于机器学习方法的点云配准技术也备受研究者关注。
例如，基于深度学习的局部和全局点云配准（Deep Global Registration Network, DGRN）可以通过在网络中提供全局匹配和局部细节衡量来自适应地确定所有输入点云之间的相对位姿。
激光雷达的使用方法及测量精度提高措施
激光雷达的使用方法及测量精度提高措施激光雷达是一种通过激光束进行测距和探测的高精度设备，广泛应用于地理测绘、自动驾驶、机器人导航等领域。
本文将探讨激光雷达的使用方法，并提出一些提高其测量精度的措施。
一、激光雷达的使用方法激光雷达的使用方法可分为扫描式和固态两种。
扫描式激光雷达通过旋转或扫描镜片来实现激光束的扫描，能够获得全方位的点云数据。
固态激光雷达则通过固定的光学元件来实现激光束的发射和接收，其工作原理更加简洁高效。
在实际使用中，激光雷达需要放置在一个相对稳定的位置，并调整其角度以获得所需的扫描范围。
同时，还需根据实际需要设置激光雷达的参数，如扫描角度、扫描速度、功率等。
此外，还需要考虑周围环境的影响，如光照强度、反射表面的材质等因素。
二、提高激光雷达测量精度的措施为了提高激光雷达的测量精度，可以从以下几个方面入手：1. 优化激光雷达的参数设置激光雷达的参数设置对测量精度具有重要影响。
首先，需要选择合适的扫描角度和扫描速度，以平衡数据采集的全面性和时间效率。
此外，功率的设定也需要根据实际场景进行调整，避免过强或过弱的激光束对数据质量的影响。
2. 考虑多传感器融合技术激光雷达可以与其他传感器，如相机、惯性测量单元等进行融合，以获取更为细致和准确的数据。
多传感器融合技术能够弥补激光雷达在遮挡物识别和远距离探测方面的不足，提高数据的完整性和准确性。
3. 加强数据处理与滤波算法激光雷达采集到的原始点云数据常常包含噪声和无效点，需要进行数据处理和滤波。
常用的滤波算法包括高斯滤波、采样一致滤波（SOR）、法向量滤波等。
通过合适的滤波算法对数据进行处理，可以减少噪声干扰，提高测量精度。
4. 定期进行校准与维护激光雷达的测量精度也与其自身的校准状况密切相关。
因此，定期进行校准与维护是提高激光雷达测量精度的重要手段。
校准的内容包括内参校准、外参校准等，以保证激光雷达的工作状态稳定和准确。
综上所述，激光雷达具有广泛的应用前景，但在使用过程中需要注意参数设置和环境因素的影响。
使用激光雷达进行高精度三维测绘的步骤和技巧
使用激光雷达进行高精度三维测绘的步骤和技巧激光雷达作为一种高精度的测绘工具，被广泛应用于地理测绘、建筑设计、城市规划等领域。
本文将介绍使用激光雷达进行高精度三维测绘的步骤和技巧，帮助读者更好地了解和应用激光雷达技术。
一、激光雷达的原理和工作方式激光雷达是通过向目标物体发射激光束，并接收被目标物体反射回来的激光束来实现测量的。
其原理是利用光的传播速度和反射原理来测算目标物体的距离和位置。
激光雷达发送的激光束会在目标物体上发生反射，并返回到激光雷达设备上的接收器上。
通过计算激光束的往返时间，就可以确定目标物体与激光雷达之间的距离。
二、准备工作在进行激光雷达三维测绘之前，我们需要进行一些准备工作。
首先，选择合适的激光雷达设备。
市场上有各种不同类型和规格的激光雷达设备，根据具体需求选择适合的设备至关重要。
其次，确保地面的可行性。
地面应该保持清洁、无遮挡物，以保证激光的反射与接收质量。
最后，准备相关软件和计算机设备，以便进行数据处理和分析。
三、测绘步骤1. 设定测量精度要求: 在进行激光雷达测绘之前，需要根据具体的测绘要求设定测量精度要求。
这将决定设备的选择和数据处理的方案。
2. 安装激光雷达设备: 将激光雷达设备安装在合适的位置上，确保设备的稳定性和准确性。
一般来说，设备应该安装在离地面一定高度的支架上，以保证对目标物体的完整测量。
3. 进行测量: 运行激光雷达设备，进行测量。
设备会自动发送激光束，并记录被目标物体反射回来的激光束的相关信息。
测量过程中，应确保设备的稳定性和准确性，避免外界因素对测量结果的影响。
4. 数据处理和分析: 将测量得到的数据导入相关的软件中，进行数据处理和分析。
常见的数据处理工作包括点云数据的滤波、配准、拼接等。
通过数据处理和分析，可以生成三维模型、地形图等结果。
四、技巧和注意事项1. 环境检查: 在进行测量之前，对测量环境进行全面检查。
是否有遮挡物，是否有干扰源等，都会对测量结果产生影响。
激光雷达测试验证完整解决方案
车规级激光雷达测试验证完整解决方案一、激光雷达是什么？激光雷达(英文：1idar),激光雷达是集激光、全球定位系统(GPS)、和IMU(惯性测量装置)三种技术于一身的系统，相比普通雷达，激光雷达具有分辨率高，隐蔽性好、抗干扰能力更强等优势。
随着科技的不断发展，激光雷达的应用越来越广泛，在机器人、无人驾驶、无人车等领域都能看到它的身影。
激光雷达是高等级智能驾驶汽车主要选择，国内激光雷达技术自主发展具有着重要的战略意义。
二、激光雷达量产上车激光雷达量产上车热潮掀起，作为最为先进的车载传感器系统产品，激光雷达芯片的性能评估、对目标物与环境感知的结果的测试与验证等，都需要面向量产的激光雷达测试验证的完整解决方案。
三、车规级激光雷达产业的发展(1)从产业周期来看，车规级激光雷达已先后经过技术起步、导入、探索的时期，进入快速发展阶段，可以看到车规级激光雷达与智能网联汽车的发展存在着产业共生关系，这种共生关系将随着高等级自动驾驶汽车的渗透提升而进一步强化；(2)从产品地位来讲，保障车规级激光雷达的产业链竞争力与供应链的稳定性具有着战略意义；(3)从技术趋势来分析，半固态将在近期主导，而固态类激光雷达将很有可能在中长期成为主流；(4)从竞争格局来判断，国外先发优势并不显著，国内虽有差距但可追赶，“百花齐放”的局面之下车规级激光雷达将进入“合纵连横”的“战国争雄”时代。
车规级激光雷达企业应当把握住“车规”“量产”"性能”“价格”四个关键词，同时提升车规级激光雷达的自主可控水平，预防“卡脖子”。
AECQ1Oo认证【华碧实验室】任何芯片在进入生产阶段之前,都必须通过一系列电气、使用寿命以及可靠性应力测试。
对于汽车芯片而言，产品测试比工业或商业芯片要严格得多。
AEC-Q1OO的目标是提高产品的良品率，由于测试更加严格，越来越多的工业客户放弃标准工业级产品，转而选用AEC-Q1OO认证部件。
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收稿日期：2008-04-01；修订日期：2008-06-20基金项目：光子计数激光三维雷达系统关键技术研究(2007AA12Z105)作者简介：狄慧鸽（1981-），女，河南洛阳人，博士生，研究方向为光电系统检测。
Email:dihuige@导师简介：王建宇（1959－），男，浙江宁波人，研究员，博士生导师，博士，研究方向为光电遥感系统、信息获取与处理技术。
Email:jywang@第38卷第1期红外与激光工程2009年2月Vol.38No.1Infrared and Laser EngineeringFeb.2009激光雷达双轴配准度的测试狄慧鸽，王建宇，舒嵘（中国科学研究院上海技术物理研究所，上海200083）摘要：激光雷达的双轴配准度是影响系统性能的重要指标，提出了系统装配完成后测试激光雷达双轴配准度的方法。
对于有延时保护的系统，提出了测试的解决方案。
采用模拟回波发生器产生经过序列延时的模拟回波，利用光路调整器将模拟回波与激光雷达发射光轴调平行后，在一定角度范围内偏转回波方向，对激光雷达接收系统进行扫描。
根据系统电信号的输出与光束偏转角度的关系判断系统的双轴配准度。
对一激光雷达进行了测试，验证了测试系统的可靠性，对系统精度进行了分析，系统误差<45μrad 。
关键词：激光雷达；双轴配准度；模拟回波中图分类号：TN249；TN958.98文献标识码：A文章编号：1007-2276(2009)01-0131-04Measurement of lidar ′s co 蛳boresight alignment marginDI Hui 蛳ge,WANG Jian 蛳yu,SHU Rong(Shanghai Institute of Technical Physics,Shanghai 200083,China)Abstract:The co 蛳boresight alignment margin is an important parameter affecting lidar ′s performance.The way of measuring lidar ′s co 蛳boresight alignment margin was presented.For system with inner short 蛳range protecting circuit,a new method was brought forward.The measurement system included an echo 蛳simulator and an adjustor.The echo 蛳simulator was used to bring sequenced echoes which were lagged related to the lidar ′s main pulse.After the lidar laser and echo 蛳simulator laser were co 蛳boresighted by the adjustor,the lidar receiver was scanned by the echoes and the output was noted.According to the system output and the echo direction,the co 蛳boresight alignment could be obtained.A measurement system was given,which could produce the simulated echo with beam divergence of 0.7mrad.The lidar was measured and the reliability was also validated.The system error is analyzed and the result is less than 45μrad.Key words:Lidar;Co 蛳boresight alignment;Echo0引言激光雷达属主动式遥感仪器，主要由激光发射模块、激光接收模块和数据处理模块3部分组成[1]。
系统需要接收到发射回波才能实现其功能。
对于远距离测量的机载或星载激光雷达来说，其发射角通常很小,只有几个毫弧度;为避免杂散光影响，接收系统的接收角也要尽量小[2-3]。
因此，激光测距系统对其发射红外与激光工程第38卷图2双轴配准度测试系统Fig.2Testing system of lidar ′s co 蛳boresight alignment margin轴和接收轴的平行度要求很高，收发轴的配准度是实现测距功能的关键技术之一。
星载激光测距系统[4]工作环境严酷，工作时间长，并且远离地面，一旦发射，不能实时地对其进行调校。
在整机完成以后需要在地面实验室内进行环境模拟试验。
环境模拟试验包括热真空、冷黑、太阳辐照、电磁辐射以及振动、冲击和速度等卫星运输、发射时的动力学环境模拟。
激光雷达在经历这些试验时，特别是热真空、动力学环境模拟，收发轴配准度很有可能会受到影响，所以必须在地面对其工作性能进行测试，以确定技术状态，保证激光测距系统在轨时正常运行。
目前，在国内未有定量化检测的有效方法。
文中对激光雷达双轴配准度的检测技术进行了研究，提出了一种检测方法，研制出一套高精度的测试系统。
1光轴偏差对主动光学系统的影响收发不共轴系统允许的光轴偏差量与系统本身的激光发散角和接收望远镜视场有关。
假设激光半发散角α、接收望远镜半视场φ，两光轴夹角为δ。
对于确定的夹角δ，在不同距离R 处的目标上，激光光束与接收望远镜的视场有3种重叠的情形：完全不重合、部分重合和完全重合，如图1(a)~(c)所示[5]。
图1激光脚印(发射视场)与接收视场状态图Fig.1Overlapped status of the laser footprint and receiver ′sfield of view当δ≠0时，激光雷达的光轴有两种偏移情况。
(1)相交偏移1）δ<φ-α，在一定距离处开始部分重合，当完全重合后，一直保持该状态；2）φ-α≤δ≤φ+α，完全重合后，在一定距离处开始重新变为部分重合，一直保持该状态；3）δ≥φ+α，完全重合后，在一定距离处开始重新变为部分重合，直到完全分离。
(2)分离偏移1）δ<φ-α，在一定距离处开始部分重合，当完全重合后，一直保持该状态；2）φ-α≤δ≤φ+α，在一定距离处开始部分重合，并保持该状态；3）δ≥φ+α，不会重合。
发射视场和接收视场的重合度是影响系统探测灵敏度的重要原因，当重合度为零时，激光雷达探测不到信号。
2双轴配准度测试系统在激光雷达的装配过程中，已有行之有效的装调方法来保证收发轴的配准度[6-7]。
但是，在整机装配完成后，系统输出为电信号，不能用原有的方法来检测该配准度，需要根据激光雷达接收回波信号的情况来判断发射轴与接收轴的平行度。
测试系统原理如图2所示，虚线部分为测试系统。
2.1系统构成整个测试系统由模拟回波发生器、光路调整器和能量衰减器组成。
(1)模拟回波发生器由采样光纤、光电转换器、延时器和激光器构成。
模拟回波发生器相对被测系统132第1期产生有一定序列延时的、同波长的激光信号，对激光雷达进行探测。
(2)光路调整器由光束折转器、光束方向微调器、平行光管和CCD组成。
其作用是将模拟回波与激光雷达发射光轴调平行，并且能够在小角度范围内偏转回波方向，完成对激光雷达接收系统的扫描。
(3)能量衰减器采用中性密度滤光片，每片衰减片的楔角<2″。
其作用是衰减入射激光能量，以免激光能量太强使CCD和激光雷达探测器达到饱和。
2.2工作过程2.2.1系统对准这一阶段主要是将被测系统发射的激光光束与模拟回波激光光束调平行。
激光雷达所发射激光（光束1）经过衰减器衰减和分光片1后进入测试系统的平行光管中，被聚焦在平行光管的焦面上。
模拟回波发生器所发激光（光束2）经过衰减器后通过90°折转镜，部分被反射，部分透射；被反射部分激光（光束3）经过折转镜折转180°后也进入平行光管。
当进入平行光管的两束激光相互平行时，必定聚焦在焦平面的同一点上。
用CCD观察焦平面上的光斑重合情况。
光束方向微调器由两个小角度光楔组成，旋转光楔的相对位置，可以使通过它的出射光束在一定的角度范围内偏转。
利用微调器调整光束2的方位，可以使光束1和光束2平行。
2.2.2系统测试旋转光楔使光束2偏转到与光束1平行的位置，此位置记为光束方向微调器的初始位置。
打开激光雷达接收天线，将通过分光片2的透射光束引入被测系统的接收望远镜，经望远镜光学系统会聚到位于其焦面的探测器上，并通过电子学系统获取测距信号。
利用光束方向微调器改变激光束的方向，则激光会落在望远镜焦面的不同位置上。
如果移出探测器，没有测距信号。
记录光束方向微调器与测距信号对应的角度变化值，获取探测器有测距信号的角度范围，并通过分析确定其中心位置，与光束方向微调器的初始位置比较，就可测出激光雷达双轴配准度的偏离。
3测试与结果分析3.1实际测试利用上述装置对一装配好的、经历过真空环境实验的激光雷达进行测试。
该雷达接收视场角为1.5mrad，发射激光的发散角为0.7mrad。
装配时双轴配准度< 2%，即双轴夹角<30μrad。
根据第1部分叙述可知该系统在无穷远处一直保持为重合状态的条件为：两光轴夹角δ<400μrad。
模拟回波发生器产生的回波发散角为1mrad。
偏转光束方向并记录光束偏转角度与被测系统输出信号值，得出的FOV如图3所示。
图中，虚线Zero为光束方向微调器的初始位置。
由于回波光束的发散角较大，得到的FOV图不是理想的方波曲线，在信号降到零的过程中有一定的过渡。
根据图3可以得到测出的激光雷达的发射轴与接收轴在水平方向的夹角为190μrad。
考虑到初始位置对准误差19μrad，则发射轴与接收轴在水平方向的夹角为209μrad。
图3FOV图Fig.3FO V3.2结果验证为了验证测试结果的可靠性，上述测试完成后，将激光雷达的探测器取走，利用参考文献[6-7]中所示方法对同一台激光雷达的双轴配准度进行复验。
将一模拟探测器安装在探测器所处位置，用一台同波长的激光器照亮模拟探测器的小孔。
用一长焦距、大口径平行光管接收发射系统和接收系统所发射的激光，在平行光管焦平面处观察发射轴和接收轴的配准度。
测试原理如图4所示［2，8］。
得出发射光轴和接收光轴图4激光雷达发射和接收系统准直原理图Fig.4Alignment schematic of the lidar transmitting andreceiving system狄慧鸽等：激光雷达双轴配准度的测试133红外与激光工程第38卷的夹角为232μrad，两个结果有23μrad的误差。