无人驾驶激光雷达目标卡—————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
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
2.公路资产清查(交志，隔音障，护栏，下水道口，排水沟等)
3.公路检测(车辙，道路表面，道路变形)
4.公路几何模型(横向和纵向的剖面分析)
无人驾驶激光雷达目标卡
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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
2.公路资产清查(交志，隔音障，护栏，下水道口，排水沟等)
3.公路检测(车辙，道路表面，道路变形)
4.公路几何模型(横向和纵向的剖面分析)
5.结构分析(立交桥)
6.淹水评估分析
7.在 GIS系统中的叠加分析
8.滑坡分析，危害评估(滑坡变形测量与危害分析，滑石和流水分析)
9.交通流量分析，安全评估和环境污染评估
10. 土石方量分析
11. 驾驶视野和安全分析
欢迎咨询广州航鑫光电了解更多无人驾驶激光雷达目标卡
激光雷达基本的工作原理与无线电雷达没有区别，即由雷达发射系统发送一个信号,打到地面的树木、道路、桥梁和建筑物上，引起散射，经目标反射后被接收系统收集，通过测量反射光的运行时间而确定目标的距离。
至于目标的径向速度，可以由反射光的多普勒频移来确定，也可以测量两个或多个距离，并计算其变化率而求得速度，这也是直接探测型雷达的基本工作原理。
激光雷达的作用就是测量目标的位置（距离与角度）、形状（大小）及状态（速度、姿态），从而达到探测、识别、跟踪目标的目的。
激光雷达是一种雷达系统，是一种主动传感器，所形成的数据是点云形式。其工作光谱段在红外到紫外之间，主要发射机、接收机、测量控制和电源组成。
扩展资料
激光雷达分类
一般来说，按照现代的激光雷达的概念，常分为以下几种:
1、按激光波段分，有紫外激光雷达、可见激光雷达和红外激光雷达。
2、按激光介质分，有气体激光雷达、固体激光雷达、半导体激光雷达和二极管激光泵浦固体激光雷达等。
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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。
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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