国产激光雷达反射板—————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
固态激光雷达无人物流车，定位于末端低速无人配送
对于在乘用车上仍然是“悬而未决”的激光雷达来说，商用车市场无疑是快落地量产场景之一，这其中近年来“”的无人配送小车正在迈进量产阶段。
2019年对于国产激光雷达企业而言，是一个至关重要的阶段，随着国内智能物流的发展
国产激光雷达反射板
国产激光雷达反射板—————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
固态激光雷达无人物流车，定位于末端低速无人配送
对于在乘用车上仍然是“悬而未决”的激光雷达来说，商用车市场无疑是快落地量产场景之一，这其中近年来“”的无人配送小车正在迈进量产阶段。
2019年对于国产激光雷达企业而言，是一个至关重要的阶段，随着国内智能物流的发展需要，国产激光雷达的市场应用逐渐进入到实际的项目案例中。
其中在激光雷达领域已有多年积累的企业都将在各自的细分市场深度耕耘，建立样板，不断完善。
可以说，导航激光雷达在无人物流车方向有广阔的市场空间。除了京东物流、菜鸟、苏宁物流外，四通一达、顺丰等物流快递公司也对此有很大的需求。
产品特点:
1稳定性高，50%激光雷达标定板，可获得重复准确数据②高稳定性、高准确性
③具有的朗伯特性④反射率从2%-95%
⑤在紫外-可见-近红外光谱区内光谱平坦
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光学区雷达目标识别的重要理论基础是多散射中心理论，即光学区目标的雷达回波可以近似等效为目标物体上少数几个强散射中心回波的矢量和。散射中心是客观存在的，它主要指目标的边缘（棱线)、曲率不连续点、、镜面、腔体、行波及蠕动波等强散射点，它反映了日标的精密结构特征。光学区的雷达目标识别方法可分为宽带高分辨和窄带低分辨两类。宽带高分辨雷达目标识别方法主要有成像识别〈即估计散射中心在目标物体上的分布）和散射中心历程识别〈即散射中心随目标姿态的变化过程）两种。宽带高分辨成像识别的大体情况和窄带低分辨目标识别的具体思路将在本文后面进行介绍。
RTR中的特征抽取至今仍未形成完整的理论体系，个别特征对于目标识别的作用难以量化。因此，现阶段的RTR研究都是在现有目标识别理论的指导下，不断尝试各种特征抽取手段，后根据所掌握数据的分类效果对目标特征抽取方法进行取舍。但是，经过大量的研究可以肯定的一点是，用于目标识别的特征数目并非越多越好。因为从同一目标回波中抽取的特征难免存在一定的相关性，而这种相关性往往是不易觉察的。冗余特征不仅会使运算量增大，而且还可能引入不必要的噪声。避免冗余特征的途径是从目标电磁散射的机理出发，抽取与目标属性直接相关的特征，使每个特征都能得到合理的解释，但实际上很难做到这一点。
自动驾驶感知模块中传感器融合已经成为了标配，只是这里融合的层次有不同，可以是硬件层（如禾赛，Innovusion的产品），也可以是数据层（这里的讨论范围），还可以是任务层像障碍物检测（obstacle detection），车道线检测（lane detection），分割（segmentation）和跟踪（tracking）以及车辆自身定位（localization）等。
有些传感器之间很难在底层融合，比如摄像头或者激光雷达和毫米波雷达之间，因为毫米波雷达的目标分辨率很低（无法确定目标大小和轮廓），但可以在高层上探索融合，比如目标速度估计，跟踪的轨迹等等。
这里主要介绍一下激光雷达和摄像头的数据融合，实际是激光雷达点云投影在摄像头图像平面形成的深度和图像估计的深度进行结合，理论上可以将图像估计的深度反投到3-D空间形成点云和激光雷达的点云融合，但很少人用。原因是，深度图的误差在3-D空间会放大，另外是3-D空间的点云分析手段不如图像的深度图成熟，毕竟2.5-D还是研究的历史长，比如以前的RGB-D传感器，Kinect或者RealSense。
这种融合的思路非常明确：一边儿图像传感器成本低，分辨率高（可以轻松达到2K-4K）；另一边儿激光雷达成本高，分辨率低，深度探测距离短。可是，激光雷达点云测距度非常高，测距远远大于那些Infrared/TOF depth sensor，对室外环境的抗干扰能力也强，同时图像作为被动视觉系统的主要传感器，深度估计精度差，更麻烦的是稳定性和鲁棒性差。
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