TOF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
激光雷达实测结果分析
我们利用激光雷达Lidar 625.对近地面层大气进行了水平测量r同时利用多道光电粒子计数器测量了近地面层的气溶胶粒子谱分布,并用积分片法测量出与粒子谱分布对应的气溶胶粒子折射率。
由实溯气溶胶粒子谱及折射率.计算得出近地面层气溶胶消光后向散
TOF激光雷达反射板
TOF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
激光雷达实测结果分析
我们利用激光雷达Lidar 625.对近地面层大气进行了水平测量r同时利用多道光电粒子计数器测量了近地面层的气溶胶粒子谱分布,并用积分片法测量出与粒子谱分布对应的气溶胶粒子折射率。
由实溯气溶胶粒子谱及折射率.计算得出近地面层气溶胶消光后向散射比为21.173SR，由于测量时大气较混浊.可忽略分子散射的贡献.以气溶胶粒子散射近似为大气对激光的散射。
的增加而呈线性逆减趋势.由于在接收激光雷达回波的线路中采用二极管限幅,使得我们仅获得一定探测区间内的回波。
假定在探测区间4～4.8km内大气水平均匀。距离订正回波的小二乘法拟合直线为:S(r) = - 0.294r+3.856 ,由此求得大气消光系数o =0.147(1/km).单脉冲激光能量为1J,求得激光雷达仪器常数为6789.0土0.4(SR- m'/s)。
如果测得了近地层气溶胶粒子折射率及粒子谱分布可由米氏理论计算出气溶胶粒子后向散射系数β,结合小二乘法,在激光脉冲能量已知的条件下,也可定出激光雷达仪器常数C。但由于用多道光电粒子计数器测量气熔胶粒子谱分布时,粒子的浓度难以准确测量.
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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。
激光雷达分类
按激光雷达内部有无旋转部件进行分类
按内部有无旋转部件，激光雷达可分为机械旋转式激光雷达、混合式车载激光雷达和固态激光雷达；
1 机械旋转式激光雷达
通过机械旋转实现激光扫描的车载激光雷达；激光发射部件在竖直方向上排布成激光光源线阵，并可通过透镜在竖直面内产生不同指向的激光光束；在步进电机的驱动下持续旋转，竖直面内的激光光束由“线”变成“面”，经旋转扫描形成多个激光“面”，从而实现探测区域内的3D扫描；
供应商代表：威力登（美国）
优点：拥有360°视场角，相对测量精度较高；
缺点：线束越高，体积越大；价格昂贵，旋转部件可靠性较低；
2 混合式激光雷达（MEMS）
将微机电系统（MEMS）与振镜结合形成MEMS振镜，通过振镜旋转完成激光扫描，其发射系统结构如下图所示，驱动电路驱动激光器产生激光脉冲同时驱动MEMS振镜旋转，激光在旋转振镜的反射下实现扫描，经发射光学单元准直后射出；
车载激光雷应用面临的挑战及发展趋势
1 面临的挑战
1）高昂的成本几乎是车载激光雷达被大规模推广使用的障碍。
2）车规级量产困难 - 激光雷达要实现车规级量产，需满足性能、环境适应性、可靠性、产品一致性等多方面要求，且供应商需建立规范化、自动化的装配生产线。此外，车载激光雷达车规级的有效验证方式也尚未有定论。
3）气候环境影响车载激光雷达的探测光束，受大气吸收、散射、折射效应的影响。
a、智能驾驶汽车中的激光雷达一般安装在汽车顶部或嵌于车身四周，较低的安装高度使得大气中某些气体分子和悬浮粒子引起的回波缩减效应较大，从而造成激光雷达探测器的接收效果变差。
b、在雨、雾、冰雪等恶劣天气下，空中的悬浮物会对激光发射、反射以及检测等过程产生不良影响，造成激光雷达探测范围减小、检测精度降低。
2 发展趋势
1）固态激光雷达是应用趋势，既可降成本又符合车载需求。
2）车载激光雷达将日趋智能化
车载激光雷达可能将作为整个网络中的节点，不仅仅专属于智能车，还能合理应答网络终端命令调整自身工作模式，从而实现软硬件解耦，更加灵活地完成感知任务；
3）多传感器数据融合
多传感器冗余配置和信息融合将突破单一传感器的局限性，发挥多传感器的联合优势，提高系统可靠性和鲁棒性，扩展系统的时间和空间覆盖率，更加准确和地感知环境。
4）车载激光雷达算法优化和封装
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