智能码头激光雷达标定板—————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
激光雷达的起源与发展
自从1839年由Daguerre和 Niepce拍摄张像片以来,利用像片制作像片平面图(X、Y)技术一直沿用至今.到了1901年荷兰人Fourcade发明了摄影测量的立体观测技术,使得从二维像片可以获取地面三维数据(X、Y、Z)成为可能.一百年来
智能码头激光雷达标定板
智能码头激光雷达标定板—————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
激光雷达的起源与发展
自从1839年由Daguerre和 Niepce拍摄张像片以来,利用像片制作像片平面图(X、Y)技术一直沿用至今.到了1901年荷兰人Fourcade发明了摄影测量的立体观测技术,使得从二维像片可以获取地面三维数据(X、Y、Z)成为可能.一百年来,立体摄影测量仍然是获取地面三维数据和可靠的技术,是基本比例尺地形图测绘的重要技术.
随着科学技术的发展和计算机及高新技术的广泛应用,数字立体摄影测量也逐渐发展和成熟起来,并且相应的软件和数字立体摄影测量工作站已在生产部门普及。
激光雷达的原理
激光器产生并发射-束光脉冲,打在物体上并反射回来,终被所接收.准确地测量光脉冲从发射到被反射回的传播时间.因为光脉冲以光速传播,所以总会在下一个脉冲发出之前收到个被反射回的脉冲．
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雷达极点分布的目标识别
目标的白然谐振频率又称为目标极点，"极点"和"散射中心"分别是在谐振区和光学区建立起来的基本概念。目标极点分布只决定丁目标形状和固有特性，与雷达的观测方向〈目标姿态）及雷达的极化方式无关，因而给雷达目标识别带来了很大方便。目标极点的概念出现于1971年。1975年，Blaicum等首先提出了直接从一组瞬态响应时城数据来提取目标惜点的 prony方法，使用提呶出的目标枝点作为目标特征，而通过将提取到的目标极点与目标库的目标极点进行匹配完成目标识别过程。80年代以来，关于目标极点的研究主要集中在如何提高算法本身的抗噪能力和估算精度方面。提取目标极点的函数束法(POF〉以及广义函数束法〈GPOF）等，在极点的估计精度以及抗噪能力方面均优于Prony法。
除了直接求目标的极点外，由于目标的极点与目标的频率响应存在一一对应的关系，人们还研究了由目标的颊域响应来识别目标的方法，典型方法有，从目标的频域响应来识别目标的方法:获取目标板点的频域Prony 法（FDPM):由于频域法的目标极点估算精度同样受到噪声和杂波的限制，具有改善作用的数据多重组合法被提出。
为避开需要实时地直接从含噪的目标散射数据中提取目标的极点，基于波形综合技术的目标识别方法被得到广泛重视。它将接收到的目标散射信号回波与综合出来的代表目标的特征波形进行数字卷积，再根撝卷积输出的特征来判别目标。E-脉冲法（9）、频域极大拟合匹配法等，都避开了直接提取目标极点，减小了运算量。
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。
激光雷达分类
1 根据激光线束数量的多少进行分类
根据激光雷达线束数量的多少，激光雷达可分为单线束激光雷达和多线束激光雷达；单线束激光雷达即2D激光雷达；多线束激光雷达分为2.5D和3D激光雷达；
1）2D激光雷达
单线束激光雷达扫描一次只产生一条扫描线，其获得的数据为2D数据，只在平面上扫描，结构简单、测距速度快、系统。但二维激光雷达无法完成复杂路面地形环境，重建行驶环境时容易出现数据失真和虚报等现象。
2）2.5D激光雷达
5D激光雷达和3D激光雷达的区别在于激光雷达垂直视野的范围，前者垂直视野范围一般不超过10°，后者可达到30°甚至40°以上；
3）3D激光雷达
可以获得环境的深度信息，准确发现障碍物，构建可行驶区域，在丰富的点云数据上可获得包括车道、路沿等道路要素，还可获得非结构化道路的障碍物和可行驶区域，行驶环境中行人和车辆，交通信号灯和交志等其他丰富信息。
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