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LiDAR标准白板—————广州景颐光电科技有限公司，是专门做测试白板、漫反射板的
“激光雷达“系统
“激光雷达“系统将激光用于回波测距、定向，并通过位置、径向速度及物体反射特性识别目标，体现了特殊的发射、扫描、接收和信号处理技术，激光雷达是传统雷达技术与现代激光技术相结合的产物。
激光雷达之所以受到
LiDAR标准白板
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LiDAR标准白板—————广州景颐光电科技有限公司，是专门做测试白板、漫反射板的
“激光雷达“系统
“激光雷达“系统将激光用于回波测距、定向，并通过位置、径向速度及物体反射特性识别目标，体现了特殊的发射、扫描、接收和信号处理技术，激光雷达是传统雷达技术与现代激光技术相结合的产物。
激光雷达之所以受到关注，是因为其具有一系列的优点:
具有极高的角分辨率、具有极高的距离分辨率、速度分辨率高、测速范围广、能获得目标的多种图像、抗干扰能力强、比微波雷达的体积和重量小等。
但是，激光雷达的技术难度很高，至今尚未成熟，而且在恶劣天气时性能下降，使其应用受到一定的限制。
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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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激光雷达应用场景有那些？
1、自动泊车技术
自动泊车系统一般在汽车前后四周安装感应器，这些感应器既可以充当发送器，也可以充当。它们会发送激光信号，当信号碰到车身周边的障碍物时会反射回来。然后，车载计算机会利用其接收信号所需时间确定障碍物的位置。
2、智能交通信号控制
在城市重要交通路口信号控制系统中集成一个地面三维激光扫描系统，通过激光扫描仪对一定距离的道路进行连续扫描，获得这段道路上实时、动态的车流量点云数据，再进行数据处理获得车流量等参数，根据对东西向和南北向车流量大小的比较以及短暂车流量预测，从而自动调节东西向和南北向信号灯周期。
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