昂贵的价格仍是车载激光雷达最大的发展障碍
新型传感器技术在智能交通中的应用
新型传感器技术在智能交通中的应用随着科技的不断发展，智能交通系统已经成为现代城市交通管理的重要组成部分。
为了提高交通系统的安全性、效率和可持续性，各类新型传感器技术被广泛应用在智能交通领域。
本文将探讨几种新型传感器技术在智能交通中的应用，并介绍其优势和挑战。
一、激光雷达传感器激光雷达传感器是一种通过发射激光束并测量其回波时间来实现距离测量的传感器技术。
在智能交通中，激光雷达传感器广泛应用于自动驾驶和交通监控系统中。
激光雷达传感器能够准确地探测道路上的障碍物，并提供高精度的位置和距离信息，从而实现对车辆和行人的精确跟踪和定位。
然而，激光雷达传感器存在昂贵的价格和复杂的安装调试过程等挑战。
二、摄像头传感器摄像头传感器是一种通过捕捉图像和视频来感知周围环境的传感器技术。
在智能交通中，摄像头传感器通常用于车辆识别、交通监控和违章检测等应用。
通过分析摄像头传感器获取的图像和视频，智能交通系统可以实现车辆的自动检测、计数和跟踪，从而提高交通管理的效率和准确性。
然而，摄像头传感器在低光条件下的性能较差，并且对图像处理算法和计算资源有较高的要求。
三、雷达传感器雷达传感器是一种利用电磁波信号来测量目标位置、速度和方向的传感器技术。
在智能交通中，雷达传感器主要用于车辆的车道保持、碰撞预警和自动泊车等功能。
通过使用雷达传感器，智能交通系统可以实时监测车辆的运动状态，并提供及时的警告和指导。
雷达传感器具有较好的稳定性和适应性，但由于其较大的体积和较高的功耗，应用受到一定的限制。
四、红外传感器红外传感器是一种利用红外辐射来检测目标的位置和距离的传感器技术。
在智能交通中，红外传感器常用于交通信号灯的控制、车辆检测和行人检测等方面。
通过红外传感器，智能交通系统可以实时感知道路上的车辆和行人，并根据其位置和行动状态来进行相应的控制和安排。
红外传感器具有灵敏度高、响应快的优点，但受天气条件和环境干扰的影响较大。
综上所述，新型传感器技术在智能交通中的应用带来了许多优势和挑战。
激光雷达在自动驾驶中的应用
激光雷达在自动驾驶中的应用随着科技的飞速发展，自动驾驶技术逐渐成为汽车行业的热门话题。
在实现自动驾驶的众多关键技术中，激光雷达（LiDAR）扮演着至关重要的角色。
激光雷达，简单来说，就是一种通过发射激光束并测量反射回来的时间来确定物体距离和形状的设备。
它就像是汽车的“眼睛”，能够为自动驾驶系统提供高精度、高分辨率的环境感知信息。
在自动驾驶中，激光雷达的首要作用是精确地探测周围环境中的物体。
无论是车辆、行人、建筑物还是其他障碍物，激光雷达都能迅速而准确地捕捉到它们的位置、形状和运动状态。
与传统的摄像头传感器相比，激光雷达不受光线条件的影响，无论是白天还是夜晚，晴天还是雨天，都能稳定地工作。
这使得自动驾驶汽车在各种复杂的环境下都能够保持可靠的感知能力。
激光雷达能够生成详细的三维点云数据。
这些点云数据就像是为自动驾驶系统绘制了一幅极其精确的地图，让车辆能够清晰地了解周围环境的地形和地貌。
通过对这些数据的分析，自动驾驶系统可以规划出安全、高效的行驶路径。
此外，激光雷达在车辆的定位和导航方面也发挥着重要作用。
它可以与全球定位系统（GPS）和惯性测量单元（IMU）等其他传感器相结合，为车辆提供更精准的位置信息。
在高楼林立的城市峡谷中，GPS信号可能会受到干扰，而激光雷达能够弥补这一不足，确保车辆始终清楚自己的位置。
为了更好地理解激光雷达在自动驾驶中的应用，我们可以通过一个具体的场景来进行说明。
假设一辆自动驾驶汽车正在城市道路上行驶，突然前方出现了一个行人横穿马路。
激光雷达能够迅速检测到行人的存在，并将其位置和运动轨迹实时传输给自动驾驶系统。
系统会根据这些信息立即做出刹车或避让的决策，从而避免事故的发生。
然而，激光雷达在自动驾驶中的应用也并非一帆风顺。
目前，激光雷达面临着一些技术挑战和成本问题。
在技术方面，激光雷达的测量范围和分辨率仍有待提高。
虽然现有的激光雷达已经能够满足一定程度的自动驾驶需求，但在面对长距离和复杂环境时，可能会出现测量不准确的情况。
激光雷达在车辆探测与避障中的作用和挑战
激光雷达在车辆探测与避障中的作用和挑战激光雷达是一种基于激光原理实现的远程测距和重构场景的感知技术。
它以其高精度、高分辨率和强抗干扰能力，被广泛应用于自动驾驶领域，成为车辆探测与避障中不可或缺的重要组件。
然而，激光雷达在应用过程中也面临着一些挑战。
首先，激光雷达在车辆探测与避障中起到了关键作用。
它能够准确测量目标物体与车辆之间的距离和方位信息，为车辆的导航和避障提供重要的数据支持。
通过扫描周围环境，激光雷达可以实时获取车辆周围的物体位置、形状和运动状态等信息。
这对于车辆的安全驾驶至关重要，能够帮助车辆快速识别并回避可能的障碍物，确保行驶安全。
其次，激光雷达具有高精度和高分辨率的特点。
激光雷达通过向周围发射激光束，并测量激光束被目标物体反射后返回的时间和角度信息，从而实现对目标物体的测距和重构。
它的测距精度能够达到厘米级甚至毫米级，而且在测距范围内具有较高的分辨率。
这样的高精度和高分辨率能够提供更为准确的环境感知数据，帮助车辆更好地理解周围道路和物体的情况，提高自动驾驶系统的决策和控制能力。
此外，激光雷达还具有很好的抗干扰能力。
激光雷达使用的激光波束具有较强的定向性和指向性，能够准确地照射到目标物体上，而对于其他光源和干扰物体相对不敏感。
这使得激光雷达能够在复杂的环境中进行可靠的测量，不受日光、大气、雨雪等自然光干扰的影响。
同时，激光雷达还能够通过发射不同频率的激光波束，避免与其他雷达系统的干扰，提高整体感知系统的稳定性和可靠性。
然而，激光雷达在车辆探测与避障中也面临着一些挑战。
首先是成本问题。
激光雷达的制造和维护成本较高，限制了其在普及应用领域的推广。
目前市面上较为成熟的激光雷达产品大多价格昂贵，这对于自动驾驶车辆的大规模商业化应用提出了一定的挑战。
其次，激光雷达在复杂场景下的性能还有待进一步提升。
在复杂的城市交通环境中，激光雷达可能面临多目标跟踪、遮挡处理和动态障碍物识别等问题，需要继续改进算法和硬件设计，提高其适应复杂场景的能力。
机器人的导航与定位方案
机器人的导航与定位方案随着科技的发展，机器人在日常生活中扮演着越来越重要的角色。
机器人的导航与定位是机器人能够准确感知和移动的关键技术之一。
本文将介绍几种常见并且可行的机器人导航与定位方案。
一、视觉导航与定位视觉导航是一种基于机器视觉技术的导航与定位方案。
该方案利用机器人配备的相机和图像处理算法，通过识别环境中的特征物体、地标或者二维码来进行导航与定位。
相对于其他导航与定位技术，视觉导航需要的硬件成本相对较低，并且能够较为准确地感知环境。
然而，视觉导航容易受到光照、遮挡等外界因素影响，对环境要求较高。
二、惯性导航与定位惯性导航与定位是一种以惯性传感器为基础的导航与定位方案。
通过使用陀螺仪和加速度计等惯性传感器，机器人可以感知自身的加速度、角速度等信息，并通过积分计算出机器人的位置和姿态。
惯性导航与定位不依赖于外界参考，对环境的要求较低，且具有较高的精度和实时性。
但是，由于惯性传感器的误差会随着时间的推移而积累，因此需要结合其他导航与定位技术进行纠正，以提高定位的精度。
三、激光雷达导航与定位激光雷达导航与定位是一种基于激光雷达扫描地图和传感器测距原理的导航与定位方案。
机器人搭载激光雷达设备，通过发射激光束扫描周围环境，并根据激光束的反射情况构建地图。
利用地图信息和机器人当前位置的估计值，可以进行导航与定位。
激光雷达导航与定位具有较高的精度和可靠性，适用于复杂的室内和室外环境。
然而，激光雷达设备价格昂贵，使用成本较高，且不适用于某些特殊环境，如强光环境或者雨雪天气。
四、超声波导航与定位超声波导航与定位是一种基于超声波传感器的导航与定位方案。
机器人使用超声波传感器发射超声波，通过测量超声波的传播时间和反射情况，可以计算出物体与机器人的距离和方位，从而实现导航和定位。
超声波导航与定位具有成本较低、实时性较好的优点，适用于室内环境中的障碍物避开和目标搜索。
然而，由于超声波传感器测量范围有限，并且容易受到噪声的干扰，导致其定位精度相对较低。
基于车载激光雷达的隧道内障碍物检测
1收稿日期：2020-07-27作者简介：曾祥（1989—），男，博士，工程师，主要从事环境感知技术研究。
基于车载激光雷达的隧道内障碍物检测曾 祥，蒋国涛，鲍纪宇，刘邦繁，肖志鸿（中车株洲电力机车研究所有限公司，湖南 株洲 412001）摘 要：采用激光雷达对隧道环境中的障碍物进行检测时，海量的隧道点云容易造成虚警。
对此，文章提出了一种基于车载激光雷达的隧道内障碍物检测方法。
其首先设计了背景点云的滤除策略，根据三维点云生成二维栅格图，并标记隧道边界栅格和地面栅格；对隧道边界栅格点云进行欧几里得聚类和边界曲线估计，根据估计曲线滤除隧道边界点云；对地面栅格点云进行平面估计，根据估计平面滤除地面点云。
接着，对保留的障碍物点云进行欧几里得聚类并提取障碍物的尺寸和位置信息。
最后，应用改进距离准则的全局最近邻算法和卡尔曼滤波算法对障碍物进行跟踪，并设计了基于生命状态转移的目标航迹管理策略。
实验结果表明，本文所提方法不仅能有效消除背景点云的干扰，而且能稳定识别和跟踪隧道内的障碍物。
关键词：环境感知；激光雷达；障碍物识别；点云；隧道；参数估计；距离准则；生命状态转移中图分类号 ：U1；TP24 文献标识码 ：A 文章编号 ：2096-5427(2021)01-0001-08doi:10.13889/j.issn.2096-5427.2021.01.100Detection of Obstacles in Tunnel Based on Vehicle-borne LiDARZENG Xiang, JIANG Guotao, BAO Jiyu, LIU Bangfan, XIAO Zhihong( CRRC Zhuzhou Institute Co., Ltd., Zhuzhou, Hunan 412001, China )Abstract: Massive point clouds introduced by tunnel wall reflection can easily cause false alarms in LiDAR-based detection of obstacles in tunnel environment. A vehicle-borne LiDAR based obstacle-in-tunnel detection methodology is proposed in this paper. Firstly, a strategy of removing background point cloud is designed. 2D grid map is generated from 3D point cloud, and grids corresponding to the tunnel boundary or the ground are labeled respectively. Based on the Euclidean clustering algorithm, the point cloud corresponding to the tunnel boundary is extracted. With the estimation of the parameters of the boundary curves, point cloud corresponding to the tunnel boundary is further removed. Similarily, the point cloud corresponding to the ground is also removed based on the estimation of parameters of a space plane. Subsequently, the obstacles are extracted independently from the remaining point cloud by Euclidean clustering, followed by the estimation of the position and dimensions of all those obstacles. Finally, the obstacles tracking is achieved by means of the global nearest neighbor algorithm with improved distance metric and the Kalman filter, and the track of all obstacles is updated by a customized life state transition strategy. Experimental results show that the proposed method can eliminate the interference of background point cloud effectively and yield stable results of obstacles identification and tracking.Keywords: environment perception; LiDAR; obstacles identification; point cloud; tunnel; parameter estimation; distance metric; life state transition总第469期2021年第1期0 引言激光雷达因具有高测距精度、高分辨率、受光照影响小的优点而被广泛应用于车辆环境感知领域。
激光雷达避障的原理及应用
激光雷达避障的原理及应用简介激光雷达避障技术是利用激光束测量距离和检测周围障碍物的一种技术。
它通过发射激光束并接收反射的激光信号，以确定与目标的距离和位置。
激光雷达避障技术在自动驾驶、机器人导航、无人机飞行等领域中得到广泛应用。
原理激光雷达避障技术的原理基于时间差测量（Time of Flight，TOF）和相位差测量（Phase Shift）两种方式。
时间差测量（TOF）时间差测量是指通过测量激光信号发射和接收之间的时间差来计算目标物体与激光雷达的距离。
当激光束射向障碍物并反射回来时，激光雷达会记录下发射和接收信号的时间差。
根据光速的恒定值，可以通过时间差乘以光速来计算距离。
相位差测量（Phase Shift）相位差测量是通过比较发射信号和接收信号的相位差来计算目标物体与激光雷达的距离。
激光雷达发射的激光信号会经过目标物体反射后返回，接收信号的相位会发生变化。
通过测量这个相位差，可以计算出与目标物体的距离。
应用激光雷达避障技术在许多领域中都有广泛应用。
以下是一些常见的应用场景：1.自动驾驶车辆：激光雷达可以帮助自动驾驶车辆通过识别道路上的障碍物，实现智能避障和导航功能。
2.机器人导航与感知：激光雷达可以帮助机器人定位和建立环境地图，从而实现自主导航和感知功能。
3.面向军事的无人机：激光雷达可以用于无人机的障碍物检测和避障，提高飞行安全性和任务执行能力。
4.工业自动化：激光雷达可以用于工厂自动化生产线上的物料检测、定位和测量等任务，提高生产效率和准确性。
优势与挑战激光雷达避障技术相比其他避障技术具有以下优势：•高精度：激光雷达可以提供高精度的距离和位置信息，能够检测到较小的障碍物。
•实时性：激光雷达的测量速度快，可以实时监测周围环境，及时作出反应。
尽管激光雷达避障技术具有很多优势，但还面临一些挑战：•价格高昂：激光雷达的价格相对较高，限制了其在某些应用场景中的普及和推广。
•复杂性：激光雷达系统的搭建和维护相对复杂，需要专业的技术人员进行操作和管理。
激光雷达行业简介
激光雷达(LightDetectionAndRanging，简称为LiDAR)在短时间内向周围环境发射大量光子，通过测量反射回来光子的飞行时间(TOF,TimeofFlight)，计算与周围物体的距离。
按线束数量的多少，激光雷达又可分为单线束激光雷达与多线束激光雷达。
顾名思义，单线束激光雷达扫描一次只产生一条扫描线，其所获得的数据为2D数据，因此无法区别有关目标物体的3D信息。
多线束激光雷达细分可分为2.5D激光雷达及3D激光雷达。
2.5D激光雷达与3D激光雷达最大的区别在于激光雷达垂直视野的范围，前者垂直视野范围一般不超过10°，而后者可达到30°甚至40°以上。
通常激光雷达的角分辨率不低于0.1m，也就是说可以分辨3km距离上相距0.3m的两个目标，并可同时跟踪多个目标;距离分辨率可达0.1m;速度分辨率能达到10m/s以内。
如此高的距离和速度分辨率意味着激光雷达可以利用多普勒成像技术获得非常清晰的图像。
激光直线传播、方向性好、光束非常窄，弥散性非常低，因此精度很高。
与微波、毫米波雷达易受自然界广泛存在的电磁波影响的情况不同，自然界中能对激光雷达起干扰作用的信号源不多，因此激光雷达抗有源干扰的能力很强。
激光雷达探测远距离物体有绝对优势，但是不适合超近距离应用。
现在阻碍激光雷达大规模应用的主要因素是价格过于昂贵以及体积过大无法嵌入汽车车身。
Advantagesanddisadvantagesfor激光雷达毫米波是频率在30GHz—300GHz的电磁波，对应波长在10到1毫米因而被称作毫米波。
毫米波雷达的优点是探测距离远、昼夜无差别工作以及对雾雨雪的良好穿透能力。
这些优点再结合其体积小价格低的特点，毫米波雷达从70年代就已经在一些高级车型上使用，在自动驾驶汽车领域更是成为必要的传感装置。
Advantagesanddisadvantagesfor毫米波毫米波雷达分辨率不是很高，在探测距离近的物体时无法准确分辨位置。
激光雷达行业研究包报告
激光雷达行业研究包报告1.激光雷达：智能化利器，迎来高速发展黄金期1.1L3进阶下，汽车智能化之利器当前汽车产业呈现出“新四化”趋势，即所谓的电动化、网联化、智能化和共享化。
在这四个趋势中，电动化为基础，网联化可实现大数据的收集，助力实现智能化出行，最终达到自动驾驶的终极目标。
所谓自动驾驶的终极形态是摆脱人的控制，通过电脑系统实现汽车的自动安全稳定运行。
从自动驾驶的硬件结构来看，可分为感知层、决策层和控制层三个层次，其中感知层是前提和基础。
L3级别是进入完全自动驾驶的开始阶段，对于车身周围环境信息感知要求将明显提高，激光雷达重要性开始凸显，是实现智能化升级的利器。
由于绝对的无人驾驶/自动驾驶在实现路径上无法在短期达到最终形态，根据美国SAE协会标准，自动驾驶根据其自动化程度的不同分为了L0-L56个等级。
L0级：即传统汽车，由驾驶员完全掌控车辆。
L1级：驾驶操控为主，系统适时辅助。
特定的时候系统会介入，如ESP电子车身稳定系统或ABS防锁死煞车系统，主要用于提高行车安全性。
L2级辅助驾驶：部分自动化，驾驶者仍需专心于路况，目前主流车厂都可以实现。
L1级别自动驾驶仪主要辅助油门和刹车，L2级别加入方向盘，可以实现高速路的快速行车和驾驶员在车内的自动泊车等新功能。
当前主流车厂均可实现L2级别自动驾驶。
L3级半自动驾驶：有条件自动控制，该系统可自动控制车辆在大多数路况下，驾驶注意力不需专注于路况，但当系统发出请求时，驾驶员必须重新取得驾驶控制权，因此驾驶员仍无法进行睡觉或者深度休息。
L4级高度自动驾驶：在某些环境和特定条件下，能够完成驾驶任务并监控驾驶环境。
L5级完全自动驾驶：全自动化，人类完全成为乘客。
根据上述分类，自动驾驶系统（ADS）通常是指L3-L5级别，当前主流车厂已经突破L2级别，陆续向L3级别进行突破，进入真正自动驾驶的初步阶段。
当前自动驾驶处在L2级向L3级别过渡阶段，激光雷达配置方案是大部分主流厂商的选择。
(完整版)关于车载激光雷达的知识清单
关于车载激光雷达的知识清单•2017年6月28日••国际电子商情本篇知识清单分享给你，助你快速了解车载激光雷达产业。
在无人驾驶架构中，传感层被比作为汽车的“眼睛”，包括车载摄像头等视觉系传感器和车载毫米波雷达、车载激光雷达和车载超声波雷达等雷达系传感器。
其中激光雷达已经被大部分人认为是实现自动驾驶的必要基础，毕竟传统雷达无法识别物体细节，而摄像头在暗光或逆光条件下识别效率明显降低。
也正得益于无人驾驶汽车市场规模的爆发，预计2030年全球激光雷达市场可达到360亿美元的规模，将成为新的蓝海。
本篇知识清单分享给你，助你快速了解车载激光雷达产业。
内容导读：1.车载激光雷达的技术原理2.激光雷达在自动驾驶应用中有何优缺点？3.车载激光雷达有哪些应用？4.如何降低自激光雷达的成本?5.国内外最全激光雷达企业介绍一、车载激光雷达的技术原理激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，最初是军事用途。
其工作原理是向目标发射探测信号（激光束），然后将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号进行比较，作适当处理后，就可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数，从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。
这里详细介绍一下车载激光雷达的工作原理及实现方式。
第一种是较为传统的扫描式激光雷达，这种设备被架在汽车的车顶上，能够用多束激光脉冲绕轴旋转360°对周围环境进行距离检测，并结合软件绘制3D图，从而为自动驾驶汽车提供足够多的环境信息。
这种激光雷达最初是在11年前的Darpa无人车挑战赛上，由美国Velodyne公司开发并被参赛团队使用（当时采用的是64线的激光雷达方案）。
由于那时的成本高达7万美元，未被市场接受。
后来为了降低成本，有公司推出了32线、16线的激光雷达。
但是成本的降低带来的是分辨率的下降，这就容易在车辆驾驶过程中检测障碍物时产生盲点，带来安全隐患。
基于激光雷达的智能仓储优化技术
基于激光雷达的智能仓储优化技术智能仓储优化技术是近年来物流领域的热点研究方向之一，其在提高仓储效率和精确度上具有巨大潜力。
而基于激光雷达的智能仓储优化技术是实现高效仓储管理的重要手段之一。
1. 激光雷达的原理和特点激光雷达是一种利用激光辐射原理来测量和探测目标距离、速度、形状等信息的设备。
它具有高精度度测量、长距离探测、不受光照影响等特点，适用于各种环境下的仓储场景。
2. 激光雷达在智能仓储中的应用2.1 三维空间识别与定位利用激光雷达的高精度测距能力，可以实现对仓储货物的三维空间识别和定位。
通过将激光雷达安装在仓库的固定位置，可以根据目标物体反射的回波判断其位置和形状，并将这些数据传输到仓库管理系统，实现对货物的快速、准确的定位。
2.2 货物库存管理激光雷达可以用于对货物进行实时监测，包括库存量、货物堆放情况和货物状态等。
通过将激光雷达整合到仓储机械设备中，可以实时监测货物的进出、堆放情况以及货物变动情况，以便实时更新库存数据。
同时，激光雷达还能够检测货物的破损情况，及时发现并进行处理。
2.3 货物路径规划与优化在仓储场景中，货物的路径规划和优化是提高仓储效率的关键。
通过激光雷达对货物、机械设备和环境进行实时感知，可以实现智能的货物路径规划。
激光雷达可以提供准确的障碍物检测和距离测量，通过搭配智能算法，可以为机械设备提供有效的路径规划，减少运输路径的时间和距离，提高仓储效率。
3. 基于激光雷达的智能仓储优化技术的优势和挑战基于激光雷达的智能仓储优化技术具有以下优势：3.1 高精度度测量：激光雷达可以实现对货物、机械设备和环境的高精度测量，提供准确的位置和形状信息。
3.2 无光照影响：激光雷达工作不受光照影响，适用于各种环境下的仓储场景。
3.3 快速感知：激光雷达可以实时感知并获取大量数据，可以实现对仓储场景的全面覆盖。
然而，基于激光雷达的智能仓储优化技术也面临一些挑战：3.4 价格昂贵：目前市面上的激光雷达设备价格相对较高，限制了其在仓储行业的广泛应用。
车载激光雷达核心性能参数及分类标准
车载激光雷达核心性能参数及分类标准近年来，（智能）汽车的发展极大地推动了激光雷达产业的热度，目前国内外在激光雷达领域布局的公司越来越多。
激光雷达是一种发射光束并接收回波获取目标三维信息的系统，已经有着几十年的应用历史。
激光雷达系统复杂，应用场景多样，多种技术路线并存，因此，对激光雷达性能的评价不是一个简单的问题，尤其是一些参数容易混淆，如探测精度、探测准确度、探测分辨率、帧频和点频等。
由于还没有统一的标准，不同厂家在宣传中选择的参数并不完全一样。
实际上，并非所有的参数都是激光雷达的核心参数，还有一些参数之间存在较强的关联性。
如果不能正确认识这些参数的含义、相互关系、决定因素，很可能被个别高性能指标所迷惑，而无法了解激光雷达的真实性能。
本文选择车载激光雷达的关键性能参数，对这些参数的定义、计算方法、相互关系、决定因素等进行了梳理和归纳，可以帮助用户更好地使用激光雷达，对激光雷达的设计也有指导意义。
车载激光雷达核心性能参数及分类对车载激光雷达的评价通常涉及到性能、可靠性以及应用等方面。
用户关心的参数很多，包括：激光波长、探测距离、视场角（垂直+水平）、测距精度、角分辨率、出点数、线束、安全等级、输出参数、防护等级、功率、（供电）电压、激光发射方式、使用寿命等。
但激光雷达功能上是一种距离测试系统，其核心性能应围绕测试的速度、测试的空间范围、测试分辨率、测试的准确度、测试的重复度几方面来评价。
依据这个原则，通常认为激光雷达的核心性能参数有帧频、最大探测距离和最小探测距离、视场角、距离分辨率、水平角分辨率、垂直角分辨率、点频以及测距精度和测距准确度。
根据现有激光测距仪相关标准查询，参数定义为：重复频率：每秒钟完成的测距次数。
测距范围：在规定大气条件下，对规定目标达到规定的测距准确度时，能探测到的最远/近距离。
水平视场角：在水平方向上最大方位扫描角度θx。
垂直视场角：在垂直方向上最大方位扫描角度θγ。
距离分辨率：在光束传播方向上能够区分两个目标之间的最小距离间隔。
第4章 激光雷达的原理及其应用
➢ 在2018年的 CES （国际消费类电子产品展览会）上 ，Velodyne 对外展
示了两款产品：128
线激光雷达
VLS-128和固态激光
雷达
Velarray。
Car 情报局
1、激光雷达在无人驾驶中的作用
环境地图构建
Car 情报局
2
激光雷达的概念
Car 情报局
2.1、激光雷达的概念
激光雷达实际上是一种工作在光学波段（特殊波段）的雷达；它是以激 光 作为载波，以光电探测器为接收器件，以光学望远镜为天线。
LIDAR，(Light Detention and Ranging) LADAR, (Laser Detection and Ranging)
Car 情报局
1
激光雷达在无人驾驶中的作用
Car 情报局
1、激光雷达在无人驾驶中的作用
激光雷达是无人驾驶车辆的“标配”
Car 情报局
1、激光雷达在无人驾驶中的作用
障碍与行人检测
图片来源于IBEO官网视频
Car 情报局
1、激光雷达在无人驾驶中的作用
车距精准控制
图片来源于IBEO官网视频
Car 情报局
Car 情报局
5.7、无人车载激光雷达遇到的挑战
恶劣环境适应性
Car 情报局
5.7、无人车载激光雷达遇到的挑战
恶劣环境适应性
Car 情报局
5.7、无人车载激光雷达遇到的挑战
计算量大
Car 情报局
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车载激光雷达的发展趋势
Car 情报局
6.1、激光雷达的成本将进一步降低
Car 情报局
6.2、激光雷达向多线束以及固态激光雷达发展
Car 情报局
激光雷达基础知识单选题100道及答案解析
激光雷达基础知识单选题100道及答案解析1. 激光雷达的工作原理主要基于（）A. 电磁波反射B. 声波反射C. 激光反射D. 红外线反射答案：C解析：激光雷达是利用激光进行反射来工作的。
2. 激光雷达在以下哪个领域应用广泛（）A. 医疗B. 通信C. 自动驾驶D. 农业答案：C解析：自动驾驶中，激光雷达常用于环境感知和障碍物检测。
3. 激光雷达的测量精度主要取决于（）A. 激光波长B. 激光功率C. 扫描频率D. 接收灵敏度答案：A解析：激光波长对测量精度有重要影响。
4. 以下哪种环境因素对激光雷达的性能影响较大（）A. 温度B. 湿度C. 风速D. 灰尘答案：D解析：灰尘会干扰激光的反射和接收，影响性能。
5. 激光雷达的最大探测距离通常受到（）限制A. 激光能量B. 接收器件灵敏度C. 大气衰减D. 以上都是答案：D解析：激光能量、接收器件灵敏度和大气衰减都会限制最大探测距离。
6. 相比传统雷达，激光雷达的优点在于（）A. 分辨率高B. 探测距离远C. 成本低D. 不受天气影响答案：A解析：激光雷达具有更高的分辨率。
7. 激光雷达的扫描方式不包括（）A. 机械扫描B. 电子扫描C. 混合扫描D. 声波扫描答案：D解析：激光雷达扫描方式没有声波扫描。
8. 激光雷达的核心部件是（）A. 激光发射器B. 接收探测器C. 信号处理器D. 以上都是答案：D解析：激光发射器、接收探测器和信号处理器都是核心部件。
9. 为提高激光雷达的测量速度，可以（）A. 增加激光脉冲频率B. 降低激光波长C. 减少扫描角度D. 降低接收灵敏度答案：A解析：增加激光脉冲频率能提高测量速度。
10. 激光雷达在测绘领域能够（）A. 绘制地形图B. 监测地质灾害C. 测量建筑物高度D. 以上都是答案：D解析：在测绘领域，激光雷达可实现以上多种功能。
11. 以下不是激光雷达数据处理方法的是（）A. 滤波B. 聚类C. 压缩D. 加密答案：D解析：加密不是常见的激光雷达数据处理方法。
车载激光雷达原理
车载激光雷达原理车载激光雷达原理：全面解析引言:在现代自动驾驶和智能交通系统中，激光雷达技术发挥着重要的作用。
车载激光雷达是一种通过发射和接收激光束来感知周围环境的传感器。
本文将深入剖析车载激光雷达的原理及其工作过程，并探讨其在自动驾驶技术中的应用。
I. 车载激光雷达的基本原理车载激光雷达是基于激光测距原理设计的，通过发射激光束并测量其返回时间来计算目标物体的距离。
下面是车载激光雷达的基本原理：1. 激光束的发射车载激光雷达通过一个高功率激光发射器产生一束短脉冲激光。
这些激光脉冲通常具有非常短的脉冲宽度，常见的为几纳秒。
激光束发射方向的准确控制非常重要，以确保精准的测距和环境感知能力。
2. 激光束的传播和反射激光束从激光雷达发射器发射出去后，会在周围环境中传播。
当激光束遇到目标物体时，一部分能量会被目标物体反射，并返回到激光雷达。
3. 激光脉冲的接收车载激光雷达通过一个高灵敏度的接收器接收到返回的激光脉冲。
接收器会记录下返回时间和强度等信息。
4. 距离计算根据发射的激光脉冲的时间和接收到的返回激光脉冲的时间之差，以及光速的已知值，车载激光雷达可以计算出目标物体与激光雷达之间的距离。
5. 环境建模通过将激光雷达不断旋转、调整方向，激光雷达可以获取周围环境的三维点云数据。
根据这些点云数据，可以生成车辆周围环境的三维模型，包括道路、车辆、行人等物体。
II. 车载激光雷达的应用车载激光雷达在自动驾驶技术中发挥着关键作用。
下面是一些车载激光雷达在自动驾驶中的应用场景：1. 障碍物检测与识别车载激光雷达可以实时感知并测量车辆周围的障碍物。
通过与预设的车辆规格进行比较，系统可以判断障碍物是否与车辆产生冲突，并采取相应的措施避免碰撞。
2. 车道保持与导航车载激光雷达可以检测道路的边缘和标线，实现车道保持功能。
它可以帮助车辆确保在车道内行驶，并且在需要的时候提供准确的导航信息。
3. 自主停车借助车载激光雷达的高精度测距功能，车辆可以实现自主停车功能。
车载激光雷达测量技术及设计分析
车载激光雷达测量技术及设计分析摘要：车载激光雷达是一种重要的感知技术，广泛应用于自动驾驶和智能交通系统中。
本文对车载激光雷达的测量技术及设计进行了分析。
首先介绍了车载激光雷达的原理和工作方式，然后讨论了常见的测量技术，包括点云获取、目标检测和距离测量等。
接着，对车载激光雷达的设计要点进行了探讨，包括传感器的选择、布局和校准等。
最后，对未来车载激光雷达技术的发展趋势进行了展望。
关键词：车载激光雷达、测量技术、设计、自动驾驶、智能交通系统随着自动驾驶和智能交通系统的快速发展，车载激光雷达作为一种重要的感知技术，被广泛应用于车辆环境感知和障碍物检测中。
车载激光雷达通过发射激光束并测量其返回时间来获取环境中物体的位置和形状信息。
其高精度和快速测量的特点使得它成为自动驾驶系统中不可或缺的组成部分。
1车载激光雷达的原理和工作方式1.1激光发射和接收原理车载激光雷达是一种利用激光束进行测量的感知技术。
其原理是通过发射激光束并测量其返回时间来计算出距离和位置信息。
激光雷达通常采用固态激光器作为光源，发射窄束激光。
激光束经由旋转或扫描机构进行快速的水平和垂直扫描，覆盖整个周围环境。
当激光束遇到物体时，一部分光会被反射回来，并被接收器接收。
激光雷达的接收器通常采用光电二极管或光电倍增管来转换接收到的光信号为电信号。
接收到的信号经过放大和滤波处理后，被转换为数字信号供后续处理使用。
通过测量激光束从发射到接收的时间差，再结合光速常数，可以计算出物体与激光雷达的距离。
1.2信号处理和数据获取在车载激光雷达中，信号处理和数据获取是至关重要的步骤。
首先，接收到的模拟信号经过采样和量化转换为数字信号。
然后，对数字信号进行滤波和去噪处理，以消除干扰和提高信号质量。
接下来，通过对激光雷达的扫描数据进行解析和处理，可以获取环境中物体的位置、形状和运动信息。
在数据获取方面，车载激光雷达通常以点云的形式输出。
点云是由大量离散的点组成的三维空间数据集，每个点代表激光束与物体相交的位置。
激光雷达调研报告
激光雷达调研报告1、概述激光雷达（LiDAR）是一种基于激光测距和精确角度控制的测量设备，能够通过发射激光束并接收反射回来的信号，实现对目标物体的高精度三维坐标测量。
随着自动驾驶、机器人、无人机的广泛应用，激光雷达技术逐渐成为这些领域中的关键技术之一。
本报告将对激光雷达的市场现状、应用领域、竞争格局等方面进行调研分析，并提出未来发展趋势的预测。
2、市场现状近年来，随着自动驾驶、机器人、无人机等应用领域的快速发展，激光雷达市场也呈现出快速增长的态势。
根据市场调研公司的数据显示，全球激光雷达市场规模从2016年的约xx亿美元增长到了2020年的约xx亿美元。
预计到2025年，全球激光雷达市场规模将达到xx亿美元以上。
在应用领域方面，激光雷达主要应用于自动驾驶、机器人、无人机、测绘等领域。
其中，自动驾驶是激光雷达最主要的应用领域之一，随着自动驾驶技术的不断发展和商业化落地，激光雷达市场也将迎来更为广阔的发展空间。
机器人、无人机等领域也对激光雷达提出了越来越高的需求，成为激光雷达市场的重要增长点。
3、应用领域（1）自动驾驶在自动驾驶领域中，激光雷达是实现高级别自动驾驶的关键技术之一。
通过激光雷达的精确测量和感知能力，可以实现对车辆周围环境的全面感知，包括车辆、行人、道路标志、交通信号灯等物体的位置、距离和速度等信息。
同时，激光雷达还可以生成高精度的三维地图，为自动驾驶车辆提供更加准确和可靠的导航信息。
（2）机器人在机器人领域中，激光雷达主要用于机器人的定位、导航、避障等功能。
通过激光雷达的测量和感知能力，机器人可以实现对周围环境的感知和理解，从而实现在复杂环境中的自主导航和避障等功能。
同时，激光雷达还可以用于机器人的三维重建和视觉识别等领域。
（3）无人机在无人机领域中，激光雷达主要用于无人机的导航、避障、地形测绘等功能。
通过激光雷达的测量和感知能力，无人机可以实现对周围环境的感知和理解，从而实现在复杂环境中的自主导航和避障等功能。
多点激光雷达与单线激光雷达的区别
多点激光雷达与单线激光雷达的区别多点激光雷达指的是激光雷达多个发射源发出来的激光，是多线束的。
相对于单线束来说最⼤的优点就是可以追踪多个物体的运动轨迹。
现在多点激光雷达主要是⽤于⽆⼈驾驶汽车。
单线激光雷达就是激光源发出的线束是单线的，只能追踪单个物体的运动轨迹。
多点多线束激光雷达多线激光雷达，顾名思义，就是通过多个激光发射器在垂直⽅向上的分布，通过电机的旋转形成多条线束的扫描。
多少线的激光雷达合适，主要是说多少线的激光雷达扫出来的物体能够适合算法的需求。
理论上讲，当然是线束越多、越密，对环境描述就更加充分，这样还可以降低算法的要求。
3D 多线激光雷达在⽆⼈驾驶运⽤中拥有两个核⼼作⽤。
1）3D 建模进⾏环境感知。
通过激光扫描可以得到汽车周围环境的3D 模型，运⽤相关算法⽐对上⼀帧和下⼀帧环境的变化可以较为容易的探测出周围的车辆和⾏⼈。
2）SLAM 加强定位。
3D 激光雷达另⼀⼤特性是同步建图（SLAM），实时得到的全局地图通过和⾼精度地图中特征物的⽐对，可以实现导航及加强车辆的定位精度。
⽬前，车载激光雷达的产品及⽣产⼚商主要集中于国外，包括美国Velodyne公司、美国Quanegy公司以及德国IBEO公司等。
国内的激光雷达产品主要以2D激光雷达为主，多⽤于地形测绘、建筑测量、家⽤服务机器⼈等领域。
不过，国内以速腾聚创、镭神智能、思岚科技等创业公司以及巨星科技、⼤族激光等上市公司为代表的企业也开始尝试逐步进⼊车⽤激光雷达⾏业。
同时，由于⽬前昂贵的价格成为车⽤激光雷达市场推⼴的最⼤障碍，因此低成本化是其未来最主要的发展趋势。
单线激光雷达实际上是⼀个⾼同频脉冲激光测距仪，加上⼀个⼀维旋转扫描。
单线激光雷达的特点：只有⼀路发射和⼀路接收，结构相对简单，使⽤⽅便；扫描速度⾼、⾓度分辨率⾼；体积、重量和功耗低；可靠性更⾼；成本低；激光雷达实际上是⼀种⼯作在光学波段（特殊波段）的雷达，它的优点⾮常明显：1、具有极⾼的分辨率：激光雷达⼯作于光学波段，频率⽐微波⾼2～3个数量级以上，因此，与微波雷达相⽐，激光雷达具有极⾼的距离分辨率、⾓分辨率和速度分辨率；2、抗⼲扰能⼒强：激光波长短，可发射发散⾓⾮常⼩（µrad量级）的激光束，多路径效应⼩（不会形成定向发射，与微波或者毫⽶波产⽣多路径效应），可探测低空/超低空⽬标；3、获取的信息量丰富：可直接获取⽬标的距离、⾓度、反射强度、速度等信息，⽣成⽬标多维度图像；4、可全天时⼯作：激光主动探测，不依赖于外界光照条件或⽬标本⾝的辐射特性。
自动驾驶系统的感知与路径规划算法研究
自动驾驶系统的感知与路径规划算法研究一、引言随着人工智能和计算机技术的发展，自动驾驶技术逐渐成为汽车产业的研究热点。
自动驾驶系统包含多个关键模块，其中感知与路径规划算法是实现自动驾驶的关键环节。
本文将重点研究自动驾驶系统中感知与路径规划算法的相关技术和方法。
二、感知技术感知技术是自动驾驶系统中的重要组成部分，通过感知模块，车辆可以获取周围环境的信息，包括车辆、行人和交通标志等。
目前常见的感知技术包括视觉感知、激光雷达和雷达感知。
1. 视觉感知视觉感知技术通过车载摄像头获取图像信息，并通过计算机视觉算法处理图像，提取出关键特征。
例如，通过图像识别技术可以识别交通标志、行人和车辆等物体。
然而，视觉感知技术在夜间和恶劣天气条件下存在一定的限制。
2. 激光雷达激光雷达技术通过测量激光束与物体之间的时间差来确定物体的距离和位置。
激光雷达具有高精度和高稳定性的优点，可以在不同环境下实现较好的感知效果。
然而，激光雷达设备的价格较高，对系统成本有一定影响。
3. 雷达感知雷达感知技术通过发送和接收无线电波来检测物体的位置和速度。
与激光雷达相比，雷达具有更长的探测距离和更高的速度测量精度。
然而，雷达感知技术在细节提取和目标识别方面相对较弱。
三、路径规划算法路径规划算法决定了自动驾驶系统如何选择适当的路径以达到目的地。
基于感知模块获取的环境信息，路径规划算法需要解决以下几个关键问题：避障、规划最优路径、动态路径规划和交通预测。
1. 避障自动驾驶系统必须能够实时检测和避免遇到的障碍物。
常见的避障方法包括路径偏移、速度调整和路径重规划等。
其中，路径重规划是一种有效的避障方法，它可以通过重新规划路径来避开障碍物。
2. 规划最优路径最优路径规划是指根据车辆、交通和道路等信息，找到一条能够最快、最安全地到达目的地的路径。
最短路径算法、最速路径算法和A*算法是常用的最优路径规划算法。
3. 动态路径规划动态路径规划是指根据实时的交通情况，进行路径的调整和规划。
简述激光雷达的功用
简述激光雷达的功用一、激光雷达到底是什么？嗯，说到激光雷达，大家可能会想：“这是什么黑科技？”别急，给你普及一下。
激光雷达，简称LiDAR，就像是给机器装上了一双超级强大的眼睛，不仅能看得很远，还能准确地知道前方障碍物的形状和位置。
简单来说，它就是用激光扫描周围的环境，收集数据，然后把这些信息转换成一个3D的地图。
听起来是不是很酷？你想想，如果你在一条崎岖的山路上开车，激光雷达就能帮你提前知道路面上的坑坑洼洼，避免你“摔个大跟头”。
要是说它像眼睛，那这眼睛就不只看得远，还能分辨出细节。
它的工作原理有点像是雷达，不过“激光”是它的秘密武器，能用光束探测物体的距离，靠反射回来的信号来推算出周围环境的形态。
是不是有点像科幻电影里的技术？它早就被拿来用在很多实际的地方了。
二、激光雷达有哪些神奇的用处？说到激光雷达的用处，那可就太多了，简直是“无所不能”。
最让人眼前一亮的，当然就是它在自动驾驶领域的应用了。
自动驾驶汽车可以通过激光雷达获取周围的环境信息，比起摄像头，它对光线的依赖小得多。
即便是夜晚，甚至是在阴雨天，激光雷达依然能稳定工作。
雨天出行，车窗上挂满了水珠，普通的摄像头根本看不清楚前方的路况，而激光雷达却能轻松“看穿”这些障碍，帮助车辆避开潜在的危险。
所以，它对自动驾驶的安全性可是起到了大大的加分作用！你要是开车走到复杂的城市街道，车前方有行人、车辆或者其他突发状况，激光雷达能实时扫描周围，精确计算出各个物体的位置，从而帮助车辆做出最安全的决策。
简直像是给车装了一个“超能力”。
不仅如此，激光雷达在地图制作上也大显身手。
你看，现在很多测绘公司都用它来制作高精度的地形图。
不仅速度快，精度高，而且通过激光雷达扫描的地图，比传统方式制作出来的地图更立体，细节也更丰富。
用激光雷达扫描一座山，甚至能看到山脊线的每一块岩石，完全不用爬上山头，站在地面上也能感受到山的雄伟，简直是懒人福音！它还能帮助检测森林的状况，甚至能用来监测植物的生长情况，想象一下，它能精准识别出哪棵树长得快，哪棵树可能有病。
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昂贵的价格仍是车载激光雷达最大的发展障碍
激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。
从工作原理上讲，与微波雷达没有根本的区别：向目标发射探测信号（激光束），然后将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号进行比较，作适当处理后，就可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数，从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。
但本文并不讲什么飞机导弹，本文主要介绍的是在汽车上的激光雷达，俗称车载激光雷达，而车载激光雷达又称车载三维激光扫描仪，是一种移动型三维激光扫描系统，是目前城市建模的最有效的工具之一。
什么是三维激光扫描仪？三维激光扫描仪是利用激光的传播速度快，直线型好的特点将激光发射出去，并接收返回的信息来描述被测量物理的表面形态的。
由于被测物体的反射率不同接收到的返回信息也有强弱之分。
所谓的三维既是利用扫描仪的水平转动来覆盖一整片区域。
这个过程很类似民间的360度全景摄影。
区别就是我们得到的底片不是图像而是成千上万个点组成的表面形态，在测量术语中叫做点云。
请见右图的船体，看似是一副图片，其实是由无数个激光点组成的。
不同的颜色就是激光返回不同的反射率的表现。
车载/船载激光雷达不论是车载还是船载甚至是机载的激光雷达，其原理都是将三维激光扫描仪加上POS系统装载车上。
目的就是为了能在更长，更远的范围内建立DTM模型。
GPS的的应用目的就是为了让车子知道自己在任何时刻的位置，以方便拟合。
在任何移动测量的系统中，做为赋予点云和影像的地理坐标的来源导航系统，都是其关键的部件。
导航系统一般都会使用GPS和惯导单元。
但是，地面上复杂的状况，例如：树木。
建筑物和立交桥等往往会阻断GPS信号。
因此，一套先进的导航系统必须包括其他辅助的传感器和完善的数据处理方法，以使得在GPS丢失信号的同时其航线的精度也能够得到保障。
车载激光雷达的应用道路和高速公路方面的应用
1.公路测量，维护和勘察•。