无人驾驶校准板厂家—————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
激光雷达是目前定位选择的主流传感器，带自主导航的室内扫地机的商用产品，一般都会配备激光雷达。在自动驾驶领域，高精地图的采集及定位应用， 使用的是多线激光雷达方案。
激光雷达分为单线和多线， 单线雷达只能扫描一个平面的障碍，所以直接出来的
无人驾驶校准板厂家
无人驾驶校准板厂家—————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
激光雷达是目前定位选择的主流传感器，带自主导航的室内扫地机的商用产品，一般都会配备激光雷达。在自动驾驶领域，高精地图的采集及定位应用， 使用的是多线激光雷达方案。
激光雷达分为单线和多线， 单线雷达只能扫描一个平面的障碍，所以直接出来的是一个2D地图。 多线雷达（有16线，32线，64线）产品，通过多个扫描面的组合，可以给出丰富的环境3D点云。
激光雷达定位， 主要是激光SLAM算法，跟视觉SLAM一样，也分前端雷达里程计和后端回环检测矫正。
激光SLAM对CPU的消耗，是远远视觉SLAM的，鲁棒性更好，更加稳定。以2D激光SLAM为例，它可以在任意时刻得到某个特定高度水平面的2D障碍轮廓，所以在做前端里程计的时候，连续两帧，计算局部的地图轮廓匹配，可以使用相对比较少的计算量获取相对位移。
激光扫描出的点有准确度很高的深度信息，这样在做后端回环优化的时候，不需要优化某个位姿下的观测值（扫描的点云）， 而直接优化位姿。
对于视觉SLAM， 不论是单目SLAM 通过三角测量算出的点云深度，还是深度SLAM中获取到的点深度， 有很大噪声在里面，所以优化要对观测点和位姿一起优化调整。
激光做定位的缺点是受环境如雨、雾的影响比较大，对于透明介质也无法得到准确的深度信息。
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移动机器人定位的基本概念
我们来考虑机器人和自动驾驶的定位问题，其实它是要估计运动主体（机器人本身或者车辆）这个参考帧，相对于周遭静止环境的位姿或者位姿变化， 这个周遭静止的环境，我们可以统称为世界坐标系。
移动定位问题，可以简化为跟重力方向垂直的水平面上的2D位姿估计。 2D坐标系的(0,0)点, 及x,y轴的朝向其实可以是任意的，只要基准定好了，后面的参考不变即可。
对于自动驾驶，有一些细节需要补充， 我们熟知的定位（GPS）是经纬度坐标，如何对应平面笛卡尔坐标系呢？
经纬度坐标可以通过墨卡托投影系统（Universal Transverse Mercator，UTM）投影到UTM 的一个区块中， 区块中再细的位置可以看成一个2D平面使用笛卡尔坐标进行表征， 这样球面的经纬度坐标和平面坐标是可以转换的。
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然后，通过肉眼看看自己采集的点是否水平或者倾斜。
我们有两种方式可以校正：1、改程序 2、调整硬件
原则：1、能调整硬件的就调整硬件 2、不能调整硬件的，通过改程序确定。比如 x = sin（） + cos（）;等等。
注意：这种标定策略貌似只能标定 roll 、 pitch 、 yaw。但是水平校正需要自己搞。
2、64线激光雷达
内标定：
1）、首先是水平标定
找一个篮球场，绘制如图所示的图形，然后使四个方框内的高度值在一个水平，单位cm。一般在100多cm左右。
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