无人驾驶激光雷达标准灰板—————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
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
无人驾驶激光雷达标准灰板
无人驾驶激光雷达标准灰板—————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
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。
国产激光雷达应用那些应用场景？
二维激光雷达，消费级目前只有扫地机，扫地机以三角法为主，工业级AGV类和机器人类用TOP法比较多，服务机器人，巡检机器人，主要用的是单线激光雷达。
车路协同，测绘用的是多线激光雷达，室内机器人用的是三角法雷达，不止技术研发的VP300系列是单线DVP300是不止技术推出的单线激光雷达产品。
该雷达使用脉冲飞行时间法（Pulsed ToF）进行距离测量，其内部结构采用转镜式设计，即通过高速旋转的反射镜面将测距模块发射的不可见红外激光偏转到不同的角度，从而实现对同一水平面300°范围内环境轮廓的扫描测量。
VP300每秒可输出 20K 点云数据，同时可满足客户大50米测距需求；采用905nm红外激光，配合自研信号处理算法，整机防尘防水达到IP65，满足户外应用场景需求。
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认识LIDAR
相对于其他遥感技术，LDAR的相关研究是一个非常新的领域，不论是在提高LIDAR数据精度及质量方面还是在丰富LIDAR数据应用技术方面的研究都相当活跃。
与遥感影像技术不同的是，LIDAR系统可以迅速地获取地表及地表上相应地物(树木、建
筑、地表等)的三维地理坐标信息,它的三维特性符合当今数字地球的主流研究需求，随着LIDAR传感器的不断进步，地表采点密度的逐步提高，单束激光可收回波数目的增多，LIDAR数据将提供更为丰富的地表和地物信息。
对LIDAR所采集到的地表三维点集进行过滤、插值、分类、分割等处理，可获取各类的三维数字地面模型，还可对地表地物进行分类识别并实现地表地物如树木、建筑等的三维数字重构，乃至绘制三维森林、三维城市模型，构建虚拟现实。
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