激光雷达标定板价格—————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
—种车载激光雷达标定的方法,其特征是:所述方法包括:
在自动驾驶车辆前设置﹒块标定板，配合安装在车辆上的激光雷达提取标定板的四个角点的步骤;
测量四个角点在车体坐标系的物理坐标，结合由激光雷达提取的四个角点计算得到旋转平移矩阵的步骤;
对两个激光雷达数
激光雷达标定板价格
激光雷达标定板价格—————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
—种车载激光雷达标定的方法,其特征是:所述方法包括:
在自动驾驶车辆前设置﹒块标定板，配合安装在车辆上的激光雷达提取标定板的四个角点的步骤;
测量四个角点在车体坐标系的物理坐标，结合由激光雷达提取的四个角点计算得到旋转平移矩阵的步骤;
对两个激光雷达数据之间的进行坐标转换，拼接多台激光雷达，实现对激光雷达的标定的步骤。
根据权利要求l所述一种车载激光雷达标定的方法，其特征在于:所述的提取标定板的四个角点是指提取激光雷达数据中标定板的四个角点，具体包括以下步骤:
步骤一、获取点云数据:
将标定板设置于激光雷达前方6~10m的距离处，标定板的板面垂直于地面，用于承接激光雷达的发射信号:所述的标定板为一块2米×2米的正方形木板;
之后，在6-~-10m的距离之间选取4个距离值分别测量角点数据，得到4组角点数据;所述的角点数据是指在车休坐标系下的XYZ三维数据;
步骤二、切割标定板所在的点云区域:
首先，将激光雷达向前的方向定义为X轴，将获取的点云数据记录的每个点的三维坐标表示为p(x, y, z);
然后，通过下式计算每个点偏离X轴的角度α和距离激光雷达的距离d;
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激光雷达需要满足体积小、可靠性高、高成像帧频、高分辨率、远测距等性能。
激光雷达中包含的诸多元器件，例如光源、探测器、集成电路板、引线等均需要进行合理的结构设计，以满足减小体积的同时又不影响其它指标。
然而，现有的激光雷达难以在小体积和多项性能参数之间达到平衡，如何合理地安排激光雷达的内部空间，在满足特定光路设计的前提下，提高空间利用率、使其结构更加紧凑化、改善散热性能，仍是目前亟需改进的方面。
技术实现要素：
本文发明公开了一种激光雷达，包括：
多个收发模块，用于发射脉冲激光束以及接收所述脉冲激光束被待测目标反射后的回波信号；
至少一个扫描模块，用于将多个所述收发模块发射的脉冲激光束反射至三维空间，及用于将所述回波信号反射至对应的所述收发模块；
多个所述收发模块水平并排设置，相邻所述收发模块间隔预设距离，所述扫描模块位于多个所述收发模块一侧，多个所述收发模块的出射面均朝向所述至少一个扫描模块，每个所述收发模块具有至少一个用于发射脉冲激光束的光源，每个所述收发模块对应探测一个子扫描视场，多个所述子扫描视场通过视场拼接构成所述激光雷达的总视场。
(1）雷达目标特征信号
雷达目标特征信号(RTS—Radar Target Signature〉是雷达发射的电磁波与目标相互作用所产生的各种信息，它载于目标散射回波之上，是雷达识别目标的主要信息来源。雷达目标特征信号包括雷达散射截面积（RCS—Radar Cross Section）及其统计参数、角闪烁误差（AGE—Angular Glint Error）及其统计参数、极化散射矩阵、散射中心分布、极点等。但是，不是任何雷达都能获得所有目标特征信号的。早期的雷达由于分辨力不够，只能将探测对象看作点目标，得到目标的距离、方位、速度等简单信息，难以满足目标识别的要求。随着高分辨力雷达的问世，才有条件将探测对象当作扩展目标来研究，获得更多的雷达日标特征信号，使复杂电磁环境中的雷达目标识别成为可能。
雷达目标特征信号的研究手段有实验、暗室测量和外场试验三种，它们各有其优缺点，应根据具体情况进行取舍。实验主要是将目标分解或利用某种近似理论，用计算机对目标的雷达回波进行模拟。其优点是花费少，能产生任意姿态角的目标回波数据，但数据可信度不高;暗室测量主要是在微波（毫米波）暗室中对目标的缩比模型进行测量，花费较大，且由于有近场推远场等近似手段，数据可信度居中。一般目标的方位角可以360度准确控制，但俯仰角受暗室空间的限制，转动范围不大;外场试验就是在简单的电磁环境中对目标实物进行测量，其数据可信度，但花费，且目标的姿态难以准确控制。
自动驾驶激光雷达和摄像头的数据融合方法
激光雷达目前给大家的印象就是贵，想在无人车上普及首先应该降格。
目前两种解决办法：其一是采用低线数雷达配合其他传感器，但需搭配拥有极高计算能力系统的无人车；其二是采用固态激光雷达。现今有旋转部件的激光雷达技术较为成熟，激光雷达贵的就是机械旋转部件，固态激光雷达无须旋转部件，采用电子设备替代，因而体积更小，方便集成在车身内部，系统可靠性提高，成本也可大幅降低。由于缺乏旋转部件，水平视角小于180，所以需要多个固态雷达组合一起配合使用才行。
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。
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