激光雷达在自动驾驶中的作用有哪些
激光雷达的原理在于向目标物体发射激光束,然后根据激光束发射-反射之间的时间间隔来确定距离目标物体的实际距离。特点在于测距,可以达到级别的精度。这样的测量为无人驾驶的后续算法提供了数据保障。
在3D环境感知方面,激光雷达可以实时扫描车辆周围的静态和动态障碍物,并依靠点云分类算法对障碍物进行分割和分类,输出给下游控制决策模块,规划决策控制模块根据不
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激光雷达在自动驾驶中的作用有哪些
激光雷达的原理在于向目标物体发射激光束,然后根据激光束发射-反射之间的时间间隔来确定距离目标物体的实际距离。特点在于测距,可以达到级别的精度。这样的测量为无人驾驶的后续算法提供了数据保障。
在3D环境感知方面,激光雷达可以实时扫描车辆周围的静态和动态障碍物,并依靠点云分类算法对障碍物进行分割和分类,输出给下游控制决策模块,规划决策控制模块根据不同的障碍物做出不同的行为决策,比如跟车,超车,停车等等。
在辅助定位方面,可以利用点云扫描结果提取feature,并与高精地图的数据进行对比匹配,从而
获取的物理位置。
或者基于点云的反射值强度,做基于反射值强度的概率匹配进行定位(apollo定位算法采用是这种方法),可以达到厘米级的定位精度。
激光雷达弥补了其他传感器的精度短板,但同时也有其自身的缺陷,比如在雨雪天气下的传感器噪声问题等。
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2018-2019年车载激光雷达行业市场发展概况
据立木信息咨询发布的《车载激光雷达市场预测及战略研究报告(2019版)》显示:受自动驾驶技术及法规等影响,目前自动驾驶公司对激光雷达的需求还比较小,成熟的激光雷达公司主要还是国外企业,比如Valeo、Quanergy等。自动驾驶测试原型车搭载激光雷达主要厂商是Velodyne、Ibeo、Luminar、Valeo、SICK等。
国内激光雷达公司,在成立时间以及技术上与国外主流激光雷达厂商存在一定差距。目前国内激光雷达产品市场应用,主要集中在无人驾驶配送车(京东和菜鸟)及自动驾驶测试车方面(北京联合大学、Moovita无人车),其中在Apollo 2.5硬件方案中,推出其与禾赛科技联合开发的“激光雷达+摄像头”一体化传感器Pandora。
未来激光雷达向着小型化、固态化、低成本发展。其中,固态激光雷达无需旋转部件,因而体积更小,方便集成在车身内部,并且系统可靠性提升,成本也可大幅降低,因此激光雷达固态化是必然发展趋势。
多数主流激光雷达厂家都计划在2020年左右推出固态雷达,在技术选择方面主要是MEMS、OPA、Flash等。
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固态激光雷达三种技术手段
所谓的固态激光雷达,大家普遍的认识是不旋转的就是固态激光雷达。通常分为三种,基于相控阵、Flash、MEMS三种方式实现的。
采用相控阵原理实现固态激光雷达,完全取消了机械结构,通过调节发射阵列中每个发射单元的相位差来改变激光的出射角度。光学相控阵一般都是通过电信号对其相位进行严格的控制实现光束指向扫描,因此也可以称为电子扫描技术。但也易形成旁瓣,影响光束作用距离和角分辨率,同时生产难度高。
采用3D Flash技术的固态激光雷达属于非扫描式雷达,发射面阵光,是以2维或3维图像为重点输出内容的激光雷达。虽然稳定性和成本不错,但主要问题在于探测距离较近,在技术的可靠性方面还存在问题。
而基于MEMS的固态激光雷达,是通过微振镜的方式改变单个的发射角度进行扫描,由此形成一种面阵的扫描视野。目前基于MEMS方式的激光雷达,有很多的厂家在研发。MEMS相对于前两者,技术上更容易实现,且价格也比较低廉。因此被主机厂商也一致看好。
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激光雷达和毫米波雷达区别
简单来说激光雷达主要是通过发射激光束来探测周遭环境,车载激光雷达普遍采用多个激光和,建立三维点云图,从而达到实时环境感知的目的。
激光雷达的优势在于其探测范围更广,探测精度更高。但是,激光雷达的缺点也很明显:在雨雪雾等极端天气下性能较差;采集的数据量过大;十分昂贵。