50%无人驾驶目标板—————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
固态激光雷达无人物流车，定位于末端低速无人配送
对于在乘用车上仍然是“悬而未决”的激光雷达来说，商用车市场无疑是快落地量产场景之一，这其中近年来“”的无人配送小车正在迈进量产阶段。
2019年对于国产激光雷达企业而言，是一个至关重要的阶段，随着国内智能物流的发
50%无人驾驶目标板
50%无人驾驶目标板—————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
固态激光雷达无人物流车，定位于末端低速无人配送
对于在乘用车上仍然是“悬而未决”的激光雷达来说，商用车市场无疑是快落地量产场景之一，这其中近年来“”的无人配送小车正在迈进量产阶段。
2019年对于国产激光雷达企业而言，是一个至关重要的阶段，随着国内智能物流的发展需要，国产激光雷达的市场应用逐渐进入到实际的项目案例中。
其中在激光雷达领域已有多年积累的企业都将在各自的细分市场深度耕耘，建立样板，不断完善。
可以说，导航激光雷达在无人物流车方向有广阔的市场空间。除了京东物流、菜鸟、苏宁物流外，四通一达、顺丰等物流快递公司也对此有很大的需求。
产品特点:
1稳定性高，50%激光雷达标定板，可获得重复准确数据②高稳定性、高准确性
③具有的朗伯特性④反射率从2%-95%
⑤在紫外-可见-近红外光谱区内光谱平坦
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传统的水中目标探测装置是声纳。根据声波的发射和接收方式，声纳可分为主动式和被动式，可对水中目标进行警戒、搜索、定性和跟踪。但它体积很大，重量一般在600公斤以上，有的甚至达几十吨重。而激光雷达是利用机载蓝绿激光器发射和接收设备，通过发射大功率窄脉冲激光，探测海面下目标并进行分类，既简便，精度又高。
迄今，机载海洋激光雷达已发展了三代产品。20世纪90年代研制成功的第三代系统以第二代系统为基础，增加了GPS定位和定高功能，系统与自动导航仪接口，实现了航线和高度的自动控制。折叠成像激光雷达可水下探物美国诺斯罗普公司为美国研究计划局研制的ALARMS机载探测系统，具有自动、实时检测功能和三维定位能力，定位分辨率高，可以24小时工作，采用卵形扫描方式探测水下目标。
美国卡曼航天公司研制成功的机载水下成像激光雷达，特点是可对水下目标成像。由于成像激光雷达的每个激光脉冲覆盖面积大，因此其搜索效率远远高于非成像激光雷达。另外，成像激光雷达可以显示水下目标的形状等特征，更加便于识别目标，这已是成像激光雷达的一大优势。
雷达目标识别技术回顾及发展现状
雷达目标识别的研究始于""20 世纪50年代，早期雷达目标特征信号的研究T.作主要是研究达目标的有效散射截血积。但是，对形状不同、性质各异的各类日标，笼统用一个有效射面积来描述，就显得过于粗糙，也难以实现有效识别。几十年来，随着电磁散射理论的不断发展以及雷达技术的不断提高，在的现代信号处理技术条件下，许多可资识别的雷达目标特征信号相继被发现，从而建立起了相应的目标
识别理论和技术。
随着科学技术的飞速发展，一场以信息技术为基础、以获取信息优势为、以高技术为先导的领域的变革正在世界范围内兴起，夺取信息优势已成为夺取主动权的关键。电子信息装备作为夺取信息优势的物质基础，是推进装备信息化进程的重要动力，其.总休水平和规模将在很大程度上反
映一个的实力和作战能力。
雷达作为重要的电子信息装备，自诞生起就在中发挥了极其重要的作用。但随着进攻装备的发展，只具有探测和跟踪功能的雷达也已经不能满足信息化的需要，迫切要求雷达不仅要具有探测和跟踪功能，而且还要具有目标识别功能，雷达目标分类与识别已成为现代雷达的重要发展方向，也是未来雷达的基本功能之一。
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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