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河北无人驾驶激光雷达反射板欢迎来电「航鑫光电」

无人驾驶激光雷达反射板—————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 本文主要解决的技术问题是提供一种激光雷达的标定方法,能够在不同生产批次以及同一批次的激光雷达上具有通用性,且测量精度高。 为解决上述技术问题,本发明采用的一个技术方案是:提供一种激光雷达的标定方法。所述标定方法包括: 利用所述激光雷达获取多个标
无人驾驶激光雷达反射板







无人驾驶激光雷达反射板—————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


本文主要解决的技术问题是提供一种激光雷达的标定方法,能够在不同生产批次以及同一批次的激光雷达上具有通用性,且测量精度高。

为解决上述技术问题,本发明采用的一个技术方案是:提供一种激光雷达的标定方法。所述标定方法包括:

利用所述激光雷达获取多个标定距离值下的标定物体的距离测量值以及对应的反射率测量值;

按照所述距离测量值的大小将所述距离测量值以及对应的反射率测量值拆分成至少两组;

按照每一组内的所述反射率测量值的大小将每一组内的距离测量值以及对应的反射率测量值进一步拆分成至少两子组;

根据每一子组内的所述距离测量值和对应的标定距离值之间的误差值以及对应的反射率测量值分别拟合出以所述反射率测量值为输入变量的误差校正函数。

本发明的有益效果是:本发明提供一种激光雷达的标定方法,利用所述激光雷达获取多个标定距离值下的距离测量值以及对应的反射率测量值;按照所述距离测量值的大小将所述距离测量值以及对应的反射率测量值拆分成至少两组;按照每一组内的所述反射率测量值的大小将每一组内的距离测量值以及对应的反射率测量值进一步拆分成至少两子组;根据每一子组内的所述距离测量值和对应的标定距离值之间的误差值以及对应的反射率测量值分别拟合出以所述反射率测量值为输入变量的误差校正函数。通过上述方式,本发明能够在不同生产批次以及同一批次的激光雷达具有通用性,又能提高测量精度,从而进一步降低生产成本。


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激光雷达你了解多少

激光雷达的分类

激光雷达是传统的雷达技术和现代的激光技术相互结合的产物,激光雷达测距是具有探测距离远,测量精度到,角度分辨率高的特点。

激光测距主要有两种方法:连续波测距和脉冲测距两种,其中脉冲测距也称为TOF,通过测量从发射激光脉冲,到接收反射光的耗时间间隔。激光雷达作为根据目标维数的不同,可以分为一维激光雷达,二维激光雷达和三维激光雷达三种。激光雷达和GPS的对比

用GPS实现室外环境定位是非常容易的,以至于我们常常认为他是无所不能。然而GPS远非的定位传感器,因为他完全依赖远距离在轨道微信发送来微弱无线电信号。

这就意味着在无线电无法到的环境中GPS是无法工作的。例如:室内,水下,地下,甚至城市街道峡谷中。另外GPS信号及其微弱,而且很容易拥塞,对于某些应用场合也是不可接受的。






雷达的目标识别技术

摘要:

对雷达自动目标识别技术和雷达目标识别过程进行了简要回顾,研究了相控阵雷达系统中多目标跟踪识别的重复检测问题提出了角度相关区算法,分析了实现中的若干问题,通过在相控阵雷达地址系统中进行的地址实验和结果分析表明:采用角度相关区算法对重复检测的回波数据进行处理时将使识别的目标信息更从而能更早地形成稳定的航迹达到对目标的准确识别。

随着科学技术的发展,雷达目标识别技术越来越引起人们的广泛关注,在及未来中扮演着重要角色。地面雷达目标识别技术目前主要有-Se方式,分别是一维距离成象技术、极化成象技术和目标振动声音频谱识别技术。

雷达目标识别的特点、分类及方法

雷达目标识别相对于目标的定位、跟踪,具有更大的不确定性,这主要是由于在目标识别中特征既与目标尺寸及雷达参数有关,又与雷达所处的环境特性有关。同对,采用不同的处理方式时,所得到的特征也可能不同。因而,难于提取稳健(鲁棒)的、能区分目标的本原特征。同时,不同雷达提供的用于目标识别的测量数据有很大的差异性,它们关于目标识别的结果具有不同的致信度,并且可能是在不同的层次上的。



激光雷达分类

1 根据激光线束数量的多少进行分类

根据激光雷达线束数量的多少,激光雷达可分为单线束激光雷达和多线束激光雷达;单线束激光雷达即2D激光雷达;多线束激光雷达分为2.5D和3D激光雷达;

1)2D激光雷达

单线束激光雷达扫描一次只产生一条扫描线,其获得的数据为2D数据,只在平面上扫描,结构简单、测距速度快、系统。但二维激光雷达无法完成复杂路面地形环境,重建行驶环境时容易出现数据失真和虚报等现象。

2)2.5D激光雷达

5D激光雷达和3D激光雷达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°,后者可达到30°甚至40°以上;

3)3D激光雷达

可以获得环境的深度信息,准确发现障碍物,构建可行驶区域,在丰富的点云数据上可获得包括车道、路沿等道路要素,还可获得非结构化道路的障碍物和可行驶区域,行驶环境中行人和车辆,交通信号灯和交志等其他丰富信息。




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