反射率拼接激光雷达定标板—————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
一种激光雷达的制作方法
在自动驾驶技术中，环境感知系统是基础且至关重要的一环，是自动驾驶汽车安全性和智能性的保障，环境感知传感器中激光雷达在可靠度、探测范围、测距精度等方面具有的优势。
车载激光雷达作为感知周围信息的重要传感器，视场和扫描精度是其重要的参数。
反射率拼接激光雷达定标板
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一种激光雷达的制作方法
在自动驾驶技术中，环境感知系统是基础且至关重要的一环，是自动驾驶汽车安全性和智能性的保障，环境感知传感器中激光雷达在可靠度、探测范围、测距精度等方面具有的优势。
车载激光雷达作为感知周围信息的重要传感器，视场和扫描精度是其重要的参数。
对于垂直视场，垂直方向扫描轨迹线的密度越大，扫描分辨率越高，信息越丰富，越有利于自动驾驶决策。
采用振镜等扫描方式的激光雷达，其垂直方向扫描轨迹线的密度受限于扫描器件的震动频率。
虽然可以通过减小慢轴震动频率来实现提高扫描分辨率，然而慢轴的震动频率与帧频相关，激光雷达帧频存在值要求，因此慢轴震动频率也存在下限值。
对于水平视场，现有技术通常会通过在扫描器件前设置光学镜头来放大视场角，或者设置多个激光雷达对其采集的视场进行拼接。前置镜头组扩大视场角的方式需要较复杂的镜头组，且视场角放大的同时会等比例缩小有效孔径，从而降低激光雷达测远能力。多激光雷达拼接的方案会显著增加总成本。
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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。
无人驾驶汽车之所以无需人工操作，是因为它能代替人的感官去自动识别道路信息和行人，然后控制汽车完成壁障等功能。 而代替人的眼睛和听觉进行环境感知的部分我们称作传感器。目前，激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器是用于周围环境感测的主流手段。 而在探测精度、探测距离、稳定性和对周围环境适应性等关键性能上，激光雷达都有着明显优势。它通过成对的和，发射和接收 激光束 来绘制周围环境的点云图像，和接受器越多，激光束越密集，对周围环境的感知就越。我们常说的64线激光雷达，就是指有64组发射和。
激光雷达（LIDAR）目前主要分为普通的机械式旋转雷达、混合固态雷达和不旋转固态雷达。
传统的机械式旋转LIDAR在地图领域的使用较为成熟，从发明出来到现在持续了10年左右的时间，但是由于价格极其昂贵，算是品，暂时给主机厂量产的可能性较低；而固态激光雷达，市场上普遍的认识就是没有机械旋转的就是固态LIDAR，其优点有：数据采集速度快，分辨率高，对于温度和振动的适应性强，而且价格低廉，性能稳定，通过波束控制，探测点（点云）可以任意分布，例如在高速公路主要扫描前方远处，对于侧面稀疏扫描但并不完全忽略，在十字路口加强侧面扫描，而只能匀速旋转的机械式激光雷达是无法执行这种精细操作的，但是相对来讲，固态激光雷达的技术还不成熟，还在探索研发中。
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