大尺寸激光雷达标准板—————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
1.激光雷达介绍激光雷达技术的起源
激光雷达技术于20世纪90年始应用于AGV导航系统。早期的激光导航系统需要在AGV行驶的路径周围安装的反射板。
机器人对环境信息的感知主要依赖于传感器系统，单传感器获取的信息难以确保准确性和可靠性。多传感器融合与补偿技术可以充分
大尺寸激光雷达标准板
大尺寸激光雷达标准板—————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
1.激光雷达介绍激光雷达技术的起源
激光雷达技术于20世纪90年始应用于AGV导航系统。早期的激光导航系统需要在AGV行驶的路径周围安装的反射板。
机器人对环境信息的感知主要依赖于传感器系统，单传感器获取的信息难以确保准确性和可靠性。多传感器融合与补偿技术可以充分利用数据冗余性和互补性，保证环境感知的准确性、性和稳定性，进而弥补了单传感器的不足。
激光雷达和有线相比的优势
与其他铺设引导线的导航方式相比，激光导航具有许多突出的优点:定位，地面无需其他定位设施，能够适用于复杂的路径条件和工作环境。能够的更换行驶路线和修改运行参数。
移动机器人携带传感器的类型
移动机器人一般携带有里程计，惯性传感器，激光雷达测距，或者视觉传感器。其中里程计和惯性传感器主要是对机器人的位姿进行预测，激光雷达可以通过对于测量传感器的中心到目标点特征的距离和角度对移动机器人的位姿进行修正
SLAM一问题的提出
SLAM问题早是由Smith和Cheesemand等人在1988年提出，是一种同时解决定位问题和地图构建问题的概率方法。经过20多年的研究发展，SLAM问题取得了极大的突破和发展。这得益于SLAM算法的多样化、传感器的性能的提高以及多传感器的融合技术。
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。
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再入段是防御的后一个屏障，防御系统可以根据各再入目标的运动状态估算出质阻比，区分出轻重目标。
具体步骡如下;
(1）通过高分辨雷达成像获取目标的结构特征信息，从目标群中识别出具有傕体结构特性的目标。
(2）根据D体目标的进动数学模型，结合锥休目标在不同姿态角下,.，得到目标进动状态下的回波模板，当确定锥体目标,.回波周期分量中不是目标翻滚时，基于,.序列估计出章动角和进动周期，进而
计算出目标的惯量比等特征。
(3）为保证对所有真进行有效拦截，在再入段通过跟踪目标运动状态估计其质阻比，基于此排除轻诱饵。
(4）将上述不同措施确定出来的威胁日标作为"威胁日标"，通过积累观测综合评判日标类型。
用于雷达目标识别中的模式识别技术
进行雷达目标识别，必须依靠有效的目标特征分类技术（模式识别技术）。模式识别技术的发展为雷达目标识别的研究提供了有利的条件。统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的
模式识别方法以及神经网络模式识别方法等在雷达目标识别中均有成功的应用。
(1）统计模式识别方法
统计模式识别是传统的模式识别方法，也是雷达目标识别中常用到的特征分类方法，它是一种根据已知样本的统计特性来对未知类别样本进行分类的方法。其基本思想是用N维特征矢量表征目标模式，并通过对样本的学习，估计出特征矢量的概率分布密度函数，在某种准则下，利用特征矢量的统计知
识来构造判别函数，从而在保证分类误差概率的条件下，对目标进行分类。
近邻域法(29)、相关匹配法(15)(32)(33)(34)、多维相关匹配方法(16)、Bayes似然(35).Bayes分类器(36)、Bayes优化决策规则(36)、似然函数(37)等都被用于了目标特征的分类决策。
(⑵)模糊模式识别方法
在雷达日标识别中，由于噪声对目标背景的污染，目标信息转换过程中特征信息的随机交迭，目标信息时间、距离、方位和姿态等因素的变化都可引起信息的模糊及目标特征的畸变，影响目标识别的效果。
车载激光雷达目标特性解读激光雷达和摄像头在自动驾驶中的作用比较相似，从某种角度来说，激光雷达也可算是一种视觉传感器；但相比摄像头，其也具有其的优势：
1）完全排除光线的干扰
无论白天还是黑夜，无论是树影斑驳的林荫道，还是光线急剧变化的隧道出口，都不会对激光雷达产生干扰；
2）激光雷达可以轻易获取三维信息，而摄像头相对来说较为困难；
3）激光雷达的有效距离要远于摄像头
例子：目前的LKA功能一般要求在车速在60~70km/h以上才能正常工作，为什么？因为视觉在低速的时候取样点不足，拟合车道线准确度较低，而激光雷达的有效距离一般是视觉系统的4-5倍，有效的采样点比较多，车速较低时，车道线的检测准确度远高于视觉系统；
4）激光雷达可以解决近距离的横向视觉盲区问题；
5）车辆低速状态下，在目标物的识别和分类方面，激光雷达要优于摄像头；
6）点云转化需求算力较低；直接通过点云可进行密度较高的绘制，输出可以通行的空间，无需再进行二次转化；
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