自制低成本3D激光扫描测距仪(3D激光雷达)
使用激光扫描进行三维测绘的技术指南
使用激光扫描进行三维测绘的技术指南激光扫描技术是一种高精度的三维测绘方法，广泛应用于建筑、城市规划、制造业等领域。
它通过激光雷达设备发射激光束，并测量其反射回来的时间和强度，以获取目标物体的三维坐标信息。
本文将为您介绍使用激光扫描进行三维测绘的技术指南，以帮助您了解该技术的基本原理和操作步骤。
一、激光扫描的基本原理激光扫描技术基于激光雷达原理，利用激光束的反射测量物体的距离。
激光器发射出的短脉冲激光束被物体表面反射后，通过接收器接收回来。
由于激光器和接收器之间有固定的时间延迟，用时差来计算激光束从发射到接收所经历的时间，再通过光速的恒定值计算出目标物体的距离。
通过旋转激光器和接收器的组合，可以实现对空间中各个点的扫描，进而构建出三维点云数据。
二、激光扫描的操作步骤1. 设定扫描参数在进行激光扫描之前，需要设定扫描参数，包括激光器的功率、扫描速度、点云密度等。
这些参数的选择应根据具体的测绘要求来确定，以保证测量精度和效率的平衡。
较高的激光功率和扫描速度可以提高测量效率，但可能降低精度，因此需要权衡考虑。
2. 安装设备并校准将激光雷达设备安装在合适的位置上，确保可以覆盖到待测区域。
接下来需要进行设备的校准，包括激光器的平面和垂直校准，以及扫描系统的旋转中心校准。
这些校正工作对于获取准确的测量结果至关重要，因此需要仔细进行。
3. 开始扫描启动激光扫描设备，开始进行数据采集。
设备会自动旋转进行扫描，并实时记录激光束掠过物体表面的反射信号。
在扫描过程中，需要尽量保持设备的稳定，以避免测量误差。
4. 数据处理与分析采集到的数据一般以点云的形式存在，需要进行后续的数据处理和分析。
常见的处理方法包括点云滤波、配准和拼接等。
点云滤波可以去除噪声和离群点，使后续处理更加准确。
配准将多次扫描的点云数据对齐，形成完整的三维模型。
拼接则将多个扫描区域的点云数据融合在一起。
5. 结果展示与应用处理完成后，可以将结果以图形或模型的形式展示出来。
一种防滑的测距仪的制作方法
一种防滑的测距仪的制作方法在许多需要测量距离的场景中，使用测距仪是非常常见的。
然而，如果使用过程中遇到一些困难时就会导致误差的增加，例如在不平整的地面上使用测距仪时，由于测距仪没有好的防滑设计，可能会导致手持不稳，造成测量误差。
因此，设计一种具有防滑功能的测距仪，可以有效地避免这种情况的出现。
1. 材料准备以下是制作防滑的测距仪所需材料：•硅胶材料•3D 打印机或其他制作工具•Arduino 控制板•进行距离测量的传感器模块•电池和电池支架•杜邦线和杜邦线插头2. 制作过程2.1 设计防滑外壳首先，我们需要设计具有防滑功能的测距仪外壳。
为了保证包裹的硅胶材料能够将外壳直接粘合，我们使用3D打印机或其他合适的工具来制作外壳。
设计外壳时需要考虑到以下几个方面：•外壳应具有防滑的表面，以便于测距仪在使用的过程中不容易滑落。
•外壳应该考虑到人体工学原理，使得握持手感更加舒适。
•外壳需要人性化设计，以便于用户可以轻松地操作测距仪上的按键。
2.2 制作硅胶外壳在设计好外壳之后，我们需要制作硅胶材料的外壳，以避免外壳滑动或因手持不稳而导致的操作误差。
具体制作步骤如下：步骤一：准备硅胶材料首先将硅胶材料从容器中取出，根据制作说明进行搅拌，以确保完全混合。
步骤二：把硅胶涂在外壳上将混合好的硅胶涂在我们设计好的外壳上，确保每个角落和表面都覆盖到。
如果硅胶涂覆不均匀，可能会导致硅胶表面不平。
步骤三：硅胶干燥等待一定的干燥时间，硅胶将会变得坚固，然后将外壳和硅胶结合在一起。
2.3 安装传感器模块由于这种防滑的测距仪需要进行距离测量，因此我们需要安装一个距离测量传感器模块。
具体的安装步骤如下：步骤一：准备传感器模块首先，我们需要购买一个适合这种测距仪的传感器模块，例如超声波传感器、红外线传感器等等。
步骤二：连接传感器模块将传感器模块连接到 Arduino 控制板上。
根据传感器模块的说明书，使用杜邦线连接模块到控制板并为其供电。
【精品】自制激光测距仪
激光：基于摄像头的激光测距仪2009-02—2321:45介绍有很多现成的测距组件包括超声波、红外线、甚至是激光测距仪。
这些设备运行的很好,但是对于飞行机器人来说，重量是一个主要考虑因素。
一个可行的办法是增加现有组件的功能，并安装在机身上.例如微型空中机器人的有效载荷是100g。
它能利用USB连接的摄像头（或mini无线摄像头）执行视觉任务,例如避障等。
更好的是，如采用两个摄像头，能提供立体的机器视觉，这样能增强避障性能，因为双镜头提供了视觉深度。
但缺点是需要增加另外一个摄像头的重量.这篇文章就是讨论如何利用一个激光笔和一个摄像头来提供一个单镜头机器视觉和测距的.这个项目很大一部分是基于下面这个教程的http://www.eng。
buffalo。
edu/ubr/ff03laser。
php工作原理下图显示了如何将激光点投射到目标物上，并在摄像头上显示.摄像头和激光点的距离是可以通过计算而得出的.公式很简单，因此这个技术在需要很快运行的机器视觉应用上是适合的.介绍一下工作原理.一束激光被投射到目标物上，并在摄像头上被显示。
激光束被认为是理想的平行于摄像头的中心光轴。
激光点由摄像头的其余部分所捕获。
一个简单的计算就是寻找最亮点。
如果设激光点就是这个场景的最亮点（似乎在室内我的激光发射器确实是最亮的)，那么这个点的位置在图帧中的位置是确定的.然后我们只需要计算这个点在沿着y轴的距离，就能计算出目标物离摄像头的距离,激光点距离中心越近，离目标物越远。
如同公式所示，距离D是可以被计算出来的。
为了计算这个等式，我们需要知道激光器和摄像头之间的距离h，这是个常数,还有角度，角度可以计算。
其中：pfc＝从焦平面到中心的像素数量rpc＝单个像素的弧度ro＝弧度补偿（弥补对齐错误）代入上式，我们得到：这样，从图像中就能将焦平面到激光点像素数计算出来。
那其他的常数怎么办呢？我们需要执行一个校准来得到这些数据。
为了校准这个系统，我们需要收集一系列测量的数据，每次测得的目标物的距离和这个激光点离中心点的像素数。
使用激光扫描测绘仪进行三维建模的步骤解析
使用激光扫描测绘仪进行三维建模的步骤解析激光扫描测绘仪是一种高精度的测量工具，通过发射激光束并测量其返回时间，可以获取物体表面的几何信息，从而实现三维建模。
本文将详细解析使用激光扫描测绘仪进行三维建模的步骤。
第一步：准备工作在进行激光扫描测绘之前，需要进行一些准备工作。
首先，需要选取一台合适的激光扫描测绘仪。
根据测绘需求和预算限制，选择具有适当测绘范围和精度的仪器。
其次，需要对测绘场景进行了解和评估，确定扫描区域的大小和形状。
最后，需要做好安全防护工作，确保扫描过程中没有人员进入，以免对扫描结果产生干扰。
第二步：扫描操作在进行扫描操作前，需要设置好激光扫描测绘仪的参数。
包括激光束的强度、扫描速度、扫描角度和分辨率等。
这些参数会影响扫描结果的精度和完成扫描的时间。
设置完成后，将激光扫描测绘仪放置在合适的位置，对准扫描区域，并开始进行扫描操作。
扫描过程中，激光扫描测绘仪会不断发射激光束并接收其返回信号，记录下物体表面的几何信息。
第三步：点云数据处理扫描完成后，会得到一组点云数据。
点云数据是由一系列离散的点坐标构成的，每个点代表了物体表面的一个采样点。
为了方便后续处理，需要对点云数据进行处理和优化。
首先，需要对点云数据进行滤波和去噪，去除扫描过程中产生的噪声和异常点。
其次，需要对点云数据进行配准，即将不同视角的点云数据进行对齐，以获得完整的物体表面信息。
最后，可以对点云数据进行重采样，通过采样更密集的点，进一步提高整体的精度和准确性。
第四步：构建三维模型在完成点云数据处理后，可以利用软件工具进行三维模型的构建。
有许多三维建模软件可以选择，比如AutoCAD、Rhino、Blender等。
根据所选软件的操作界面和功能，导入点云数据并进行建模操作。
通常，可以通过点云数据生成网格模型，然后进一步进行模型修整、拓扑优化和纹理贴图等操作。
最后，可以将模型保存为常见的三维模型格式，如.STL、.OBJ等。
第五步：模型优化和后期处理生成的三维模型可能存在一些缺陷和不完整的地方，需要进行模型优化和后期处理。
自制低成本3D激光扫描测距仪(3D激光雷达)
来自CSK的低成本3D scanner。
Very Impressive！在开始介绍原理前，先给出一些扫描得到的3D模型以及演示视频，给大家一个直观的认识。
视频链接相关的图片：扫描得到的房间一角(点击查看原始尺寸)扫描的我(点击查看原始尺寸)扫描仪实物本文结构1. 简单介绍了激光雷达产品的现状2. 激光三角测距原理3. 线状激光进行截面测距原理4. 3D激光扫描仪的制作考虑5. 参考文献简介-激光扫描仪/雷达这里所说的激光扫描测距仪的实质就是3D激光雷达。
如上面视频中展现的那样，扫描仪可以获取各转角情况下目标物体扫描截面到扫描仪的距离，由于这类数据在可视化后看起来像是由很多小点组成的云团，因此常被称之为：点云(Point Clould)。
在获得扫描的点云后，可以在计算机中重现扫描物体/场景的三维信息。
这类设备往往用于如下几个方面：1) 机器人定位导航目前机器人的SLAM算法中最理想的设备仍旧是激光雷达(虽然目前可以使用kinect，但他无法再室外使用且精度相对较低)。
机器人通过激光扫描得到的所处环境的2D/3D点云，从而可以进行诸如SLAM 等定位算法。
确定自身在环境当中的位置以及同时创建出所处环境的地图。
这也是我制作他的主要目的之一。
2) 零部件和物体的3D模型重建3) 地图测绘现状目前市面上单点的激光测距仪已经比较常见，并且价格也相对低廉。
但是它只能测量目标上特定点的距离。
当然，如果将这类测距仪安装在一个旋转平台上，旋转扫描一周，就变成了2D激光雷达（LIDAR）。
相比激光测距仪，市面上激光雷达产品的价格就要高许多：图片: Hokuyo 2D激光雷达上图为Hokuyo这家公司生产的2D激光雷达产品，这类产品的售价都是上万元的水平。
其昂贵的原因之一在于他们往往采用了高速的光学振镜进行大角度范围(180-270)的激光扫描，并且测距使用了计算发射/反射激光束相位差的手段进行。
当然他们的性能也是很强的，一般扫描的频率都在10Hz以上，精度也在几个毫米的级别。
使用激光测量仪进行三维测绘的方法与技巧
使用激光测量仪进行三维测绘的方法与技巧激光测量仪是一种高精度的仪器，被广泛应用于三维测绘领域。
它利用激光束的特性，通过扫描照射目标物体并收集反射光信号来获取精确的三维空间数据。
本文将介绍使用激光测量仪进行三维测绘的方法与技巧，帮助读者更好地了解和应用这一技术。
一、激光测量仪的工作原理激光测量仪主要由激光器、接收器、扫描系统和数据处理软件等组成。
它的工作原理是利用激光器发射出的激光束照射到目标物体上，激光束经过反射后被接收器接收并反馈给仪器，通过计算激光束的偏转角度和反射时间，再结合相关算法进行数据处理，就可以得到目标物体的三维坐标信息。
二、准备工作在使用激光测量仪进行三维测绘前，需要做好一些准备工作。
首先，确保仪器的工作环境符合要求，避免强光干扰和尘埃等对测量精度的影响。
接下来，校准仪器的各项参数，包括激光束的垂直度、水平度和扫描角度等，确保测量结果的准确性。
同时，对目标物体进行清理和标记，减少干扰因素，有助于提高测量的精度和效率。
三、测量方法1. 单点测量法单点测量法是最常用的测量方法之一。
它通过激光测量仪扫描目标物体，选择感兴趣的点进行测量，获取其空间坐标信息。
在实际测量中，应注意激光束的位置和角度，保证目标点完全被照射到，并尽量减少手持仪器引起的抖动和误差。
此外，对于复杂的曲面或几何形状的物体，可以采用多点测量法，通过多次测量取平均值来提高测量精度。
2. 区域扫描法区域扫描法适用于较大范围或复杂形状的目标物体。
它通过设定扫描区域和扫描路径，将整个目标物体进行分段测量，并将各段测量点云数据融合起来，得到完整的三维模型。
在使用区域扫描法进行测量时，需要注意选取合适的扫描参数和采样密度，以及调整扫描仪器的移动速度和扫描角度，确保测量结果的准确性和连续性。
四、数据处理与应用激光测量仪获取的原始数据是大量的点云数据，需要进行后期处理和分析，以提取有用的信息并生成相关的三维模型。
数据处理可以使用专业的三维测绘软件，包括点云数据的拼接、滤波、配准等操作，以及模型重建、纹理贴图等功能。
多维度机械臂3D雷达物位扫描仪的制作方法
本技术涉及一种多维度机械臂3D雷达物位扫描仪，包括轨道、底座、第一机械臂(第一机械臂可以使用安装在轨道上的堆取料机或者航车、起重机等替代)、第二机械臂和雷达，所述的雷达安装在第二机械臂的端部，并且雷达能够在第二机械臂的端部进行旋转运动；第二机械臂的顶端套装在第一机械臂的端部，第一机械臂的顶端安装在法兰上，法兰安装在底座上，底座安装在轨道上并且能够沿轨道的长度方向往复运动。
本技术利用单点脉冲或者调频连续波雷达反应速度快的优势，通过步进电机或者伺服电机系统进行两维度或者多维度的移动雷达探头检测方向的测量。
这样一台仪表可以代替多台仪表，并且检测的信号点数量多，密度大，从而提高测量范围，提高性价比。
权利要求书1.一种多维度机械臂3D雷达物位扫描仪，其特征在于，包括轨道、底座、第一机械臂、第二机械臂和雷达，所述的雷达安装在第二机械臂的端部，并且雷达能够在第二机械臂的端部回转运动；所述的第二机械臂的顶端套装在第一机械臂的端部，第一机械臂的顶端安装在法兰上，所述的法兰安装在底座上，底座安装在轨道上并且能够沿轨道的长度方向往复运动；所述的第二机械臂的端部设置有安装架，所述的雷达安装在安装架内；所述的安装架通过左右两个轴承安装在第二机械臂上；所述的第二机械臂中设置有步进电机，该步进电机的输出轴上设置有链盘，链盘上套设有链条或带齿皮带，通过链条或带齿皮带传动带动安装架及安装在安装架内的雷达回转往复运动；所述的第一机械臂、第二机械臂和底座的运动由伺服电机或步进电机驱动；所述的雷达的扫描路径根据料仓形状设定，并控制第一机械臂、第二机械臂和底座的运动轨迹；所述的第一机械臂或安装在轨道上的堆取料机、航车或者起重机、第二机械臂和底座的运动速度根据雷达信号反馈速度控制快慢；所述的雷达在沿轨道的长度方向往复运动的同时进行回转运动，并不断发射与接收雷达电磁波，从而取得被测物料的料位高度数据，并在电脑上显示开放式料堆或封闭料仓内散装物料的3D图像、料仓内部仓壁是否挂料，体现仓内物料的最高、最低和/或平均料位；所述的雷达为任何形式或外观的脉冲或调频连续波雷达。
自制低成本3D激光扫描测距仪(3D激光雷达)
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如上面视频中展现的那样，扫描仪可以获取各转角情况下目标物体扫描截面到扫描仪的距离，由于这类数据在可视化后看起来像是由很多小点组成的云团，因此常被称之为：点云(Point Clould)。
在获得扫描的点云后，可以在计算机中重现扫描物体/场景的三维信息。
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这也是我制作他的主要目的之一。
2) 零部件和物体的3D模型重建3) 地图测绘现状目前市面上单点的激光测距仪已经比较常见，并且价格也相对低廉。
但是它只能测量目标上特定点的距离。
当然，如果将这类测距仪安装在一个旋转平台上，旋转扫描一周，就变成了2D激光雷达（LIDAR）。
相比激光测距仪，市面上激光雷达产品的价格就要高许多：图片: Hokuyo 2D激光雷达上图为Hokuyo这家公司生产的2D激光雷达产品，这类产品的售价都是上万元的水平。
其昂贵的原因之一在于他们往往采用了高速的光学振镜进行大角度范围(180-270)的激光扫描，并且测距使用了计算发射/反射激光束相位差的手段进行。
当然他们的性能也是很强的，一般扫描的频率都在10Hz以上，精度也在几个毫米的级别。
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在获得扫描的点云后，可以在计算机中重现扫描物体/场景的三维信息。
这类设备往往用于如下几个方面：1) 机器人定位导航目前机器人的SLAM算法中最理想的设备仍旧是激光雷达(虽然目前可以使用kinect，但他无法再室外使用且精度相对较低)。
机器人通过激光扫描得到的所处环境的2D/3D点云，从而可以进行诸如SLAM 等定位算法。
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这也是我制作他的主要目的之一。
2) 零部件和物体的3D模型重建3) 地图测绘现状目前市面上单点的激光测距仪已经比较常见，并且价格也相对低廉。
但是它只能测量目标上特定点的距离。
当然，如果将这类测距仪安装在一个旋转平台上，旋转扫描一周，就变成了2D激光雷达（LIDAR）。
相比激光测距仪，市面上激光雷达产品的价格就要高许多：图片: Hokuyo 2D激光雷达上图为Hokuyo这家公司生产的2D激光雷达产品，这类产品的售价都是上万元的水平。
其昂贵的原因之一在于他们往往采用了高速的光学振镜进行大角度范围(180-270)的激光扫描，并且测距使用了计算发射/反射激光束相位差的手段进行。
当然他们的性能也是很强的，一般扫描的频率都在10Hz以上，精度也在几个毫米的级别。
2D激光雷达使用单束点状激光进行扫描，因此只能采集一个截面的距离信息。
如果要测量3D的数据，就需要使用如下2种方式进行扩充：1. 采用线状激光器2. 使用一个2D激光雷达扫描，同时在另一个轴进行旋转。
从而扫描出3D信息。
第一种方式是改变激光器的输出模式，由原先的一个点变成一条线型光。
扫描仪通过测量这束线型光在待测目标物体上的反射从而一次性获得一个扫描截面的数据。
这样做的好处是扫描速度可以很快，精度也比较高。
但缺点是由于激光变成了一条线段，其亮度(强度)将随着距离大幅衰减，因此测距范围很有限。
对于近距离(<10m)的测距扫描而言，这种方式还是很有效并且极具性价比的，本文介绍的激光雷达也使用这种方式，图：一字线红色激光器对于第二种方式，优点是可以很容易用2D激光雷达进行改造，相对第一种做法来说，他在相同的激光器输出功率下扫描距离更远。
当然，由于需要控制额外自由度的转轴，其误差可能较大，同时扫描速度也略低。
这类激光雷达产品目前在各类实验室、工业应用场景中出现的比较多，但对于个人爱好着或者家用设备中，他们的价格实在是太高了。
当然，目前也有了一个替代方案，那就是kinect，不过他的成像分辨率和测距精度相比激光雷达而言低了不少，同时无法在室外使用。
低成本的方案造成激光雷达设备高成本的因素为1. 使用测量激光相位差/传播时间差测距2. 高速振镜的高成本3. 矫正算法和矫正人工成本对于个人DIY而言，第三个因素可以排除，所谓知识就是力量这里就能体现了:-) 对于前2个因素，如果要实现完全一样的精度和性能，那恐怕成本是无法降低的。
但是，如果我们对精度、性能要求稍微降低，那么成本将可以大幅的下降。
首先要明确的是投入的物料成本与能达成的性能之间并非线型比例的关系，当对性能要求下降到一定水平后，成本将大幅下降。
对于第一个因素，可以使用本文将介绍的三角测距方式来进行。
而对于扫锚用振镜，则可以使用普通的电机机构驱动激光器来替代。
本文介绍的低成本3D激光扫描仪实现了如下的成本/性能：成本：~￥150测量范围：最远6m测量精度：（测量距离与实际距离的误差）最远6m出最大80mm误差，近距离(<1m)，误差水平在5mm以内扫描范围：180度扫描速度：30 samples/sec (比如以1度角度增量扫描180度，耗时6秒)对于精度而言，这个低成本方案足以超过kinect，不过扫描速度比较慢，但是对于一般业余用途而言已经足够。
不过，该扫描速度是很容易提升的，本文将在分析其制约因素后介绍提高扫描速度的方法。
原理和算法这里先介绍测量目标上一个点所涉及的算法。
3D扫描将采用类似的方式进行扩充。
使用单点激光进行三角测距除了使用相位差和时间差进行TOF测距外，另一种测距方式就是三角测距。
这也是实现低成本激光测距的关键，因为这种方式不需要具备其他测距方式所要求的特殊硬件。
并且，在一定距离范围内，三角测距也可以达到与TOF测距媲美的测量精度和分辨率。
图片(来源自[3]): 激光三角测距原理目前有不少爱好者[1][2]基于激光三角测距制作了激光雷达或者测距仪，本制作也采用了这个方式。
除了本文外，参考论文[3]也给出了较多的细节。
（该论文的作者所在的公司正是将低成本激光雷达用于家用机器人XV-11的开发商，这里就不扯开了:-)这里摘录了论文中的示意图，要进行激光三角测距，所需的设备很简单：点状激光器、摄像头。
因此，能做到多少的成本大家现在应该比较清楚了。
图中展现了测量对象Object距离激光器的距离d的示意图。
图中的Imager部分是对摄像头的一种抽象表达(针孔摄像机模型)。
标有s的线段实际可以是一个固定摄像头和激光器的平面。
摄像头成像平面与该固定平面平行，而激光器发出的射线与该平面夹角beta仅存在于图中的视图中。
要测量距离d，首先要求激光射线射到了Object上，他的反射光在摄像头的感光平面上成像。
对于不同远近的物体，当被测距激光照射后，摄像头上的成像光点的x值将变化。
这里涉及到如下几个参数Beta:激光器夹角s:激光器中心与摄像头中心点距离f:摄像头的焦距如果这些参数在测距设备安装后不再改变（固定）且数值已知，则物体距离激光器距离可由如下公式求得：q=fs/x (1)d=q/sin(beta) (2)其中，x是测量中唯一需要获得的变量。
它的含义是待测物体上激光光点在摄像头感光元件(如CMOS)上的成像到一侧边缘的距离。
该距离可以通过在摄像头画面中查找并计算激光点中心位置的像素坐标来求得。
对于示意图式(1)求出了目标物体与摄像头-激光器平面的垂直距离(实际上对于大尺度测距，该值可以近似认为是实际距离)。
这一步就是三角测距的所有内容了，非常简单。
不过，在实际操作中，上述公式仍旧需要扩充。
首先时对于变量x的求解，假设我们已经通过算法求出了画面中激光光点的像素坐标(px,py)，要求出公式中需要的x，首先需要将像素单位的坐标变换到实际的距离值。
为了计算方便，在安装时，可以令摄像头画面的一个坐标轴与上图线段s平行，这样做的好处是我们只需要通过光点像素坐标中的一个参量(px或者py)来求出实际投影距离x。
这里假设我们只用到了px。
那么，变量x可以由如下公式计算:x=PixelSize*px+offset (3)式(3)由引入了两个参数，PixelSize以及offset。
其中PixelSize是摄像头感光部件上单个像素感光单元的尺寸，offset是通过像素点计算的投影距离和实际投影距离x的偏差量。
这个偏差量是由如下2个因素引入的：1. x变量的原点（示意图中与激光射线平息的虚线和成像平面焦点）的位置未必在成像感光阵列的第一列（或排）上（实际上在第一排的概率非常低）2. 通过摄像头主光轴的光线在画面中的像素坐标未必是画面中点。
对于PixelSize，可以通过摄像头感光元件手册来确定其数值。
对于offset，要在安装上消除offset或者直接测量，在业余条件下几乎是不可能的，因此，需要通过后面介绍的矫正步骤求出。
到这里，我们得出了通过激光点像素坐标(pX)来求出对应光点实际距离的公式：d=fs/(PixelSize*px+offset)/sin(beta) (4)接下来的问题就是如何确定这些参数了。
不过，实际操作中，还需要考虑性能指标问题：要达到某种精度要求，究竟需要怎样的摄像头，上述各类参数如何选择呢？决定单点激光测距性能的因素有公式(3)可知，参数px是一个离散量(虽然有算法可以求出连续的px,后文将介绍) 。
因此，得到的距离数值也将会发生一定的跳变。
该跳变的程度反映了测距的分辨率以及精度。
如果将式(1)改写为x=fs/q并按q进行求导，可以得出：dx/dq=-fs/(q^2)，或者写为：dq/dx=-q^2/fs (5)式(5)的含义是，变量x每发生一次跳变，通过我们三角测距公式求出的距离值q跳变大小与当前实际待测距离的关系。
可以看出，当待测距离边远后，从摄像机获得的像素点每移动一个单位距离，求出的距离值得跳变会大幅增大。
也就是说：三角测距的精度和分辨率均随着距离增加而变差。
因此，要决定我们希望实现的指标，只需要明确：希望测距的最大距离在最大距离下，分辨率(式(5))的数值在论文[3]中给出了他的选取规则，这里直接给出一个结论，具体过程就不重复了：假设对于激光光点定位能做到0.1个次像素单位，单位像素尺寸为6um。
并要求在6m处分辨率(dq/dx)<=30mm。
则要求：fs>=700在我们制作过程中，这个要求还是很容易做到的。
另外目前的CMOS摄像头往往具有更小的单位像素尺寸（在同样大小的芯片上做出了更高的分辨率），因此实际fs的取值下限可以更低。
而对于摄像头分辨率、激光器夹角beta，则决定了测距的范围（最近/最远距离）。
这里也同样不再重复了，可以参考[3]。
对于使用pX进行测距的摄像头，其分辨率480×640即可做出比较好的效果，更高的分辨率更好（当然后文会提到缺点）。
beta一般在83deg左右。
2D激光雷达的原理和性能制约因素在实现了单点激光测距后，进行2D激光扫描就非常容易：进行旋转。
这里讨论的他的性能问题：扫描速度。
对于采用三角测距的方式，从摄像头画面上识别出激光点到计算出实际距离对于目前的桌面计算机而言，几乎可以认为不需要时间。
那么，制约扫描速度的因素就在于摄像头的祯率了。
对于目前市面常见的usb摄像头，其工作在640×480分辨率的模式下最高帧率都在30fps，那么，扫描速度就是30samples/sec。
换言之就是每秒钟进行30次的测距计算。
对于一个180度范围的激光雷达，如果按照每1度进行一次测距计算，最短需要6秒。