广西地铁3D激光雷达防撞排名择优推荐 北醒

激光雷达的主要性能指标

4、FOV(垂直+水平)：

水平分辨率可以做得很高。一般可以做到0.01度级别。

垂直分辨率为0.1~1度的级别。

5、出点数：

每秒激光雷达发射的激光点数。激光雷达的点数一般从几万点至几十万点每秒左右。

6、线束：

常见的激光雷达的线束有：16线、32线、64线等。多线激光雷达，就是通过多个激光，通过电机的旋转形成多条线束的扫描。理论上讲，线束越多、越密，对环境描述就更加充分。

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激光雷达的广泛发展北京

随着科学技术的发展和计算机及高新技术的广泛应用，数字立体摄影测量也逐渐发展和成熟起来，并且相应的软件和数字立体摄影测量工作站已在生产部门普及。但是摄影测量的工作流程基本上没有太大的变化，如航空摄影-摄影处理-地面测量(空中三角测量)-立体测量-制图(DLG、DTM、GIS及其他)的模式基本没有大的变化。这种生产模式的周期太长，以致于不适应当前信息社会的需要，也不能满足“数字地球”对测绘的要求。机载激光雷达是一种安装在飞机上的机载激光探测和测距系统，可以量测地面物体的三维坐标。

LIDAR测绘技术空载激光扫瞄技术的发展，源自1970年，美国航天局（NASA）的研发。因******系统及惯性导航系统的发展，使的即时***及姿态确定成为可能。德国Stuttgart大学于1988到1993年间将激光扫描技术与即时***定姿系统结合，形成空载激光扫描仪（Ackermann-19）。之后，空载激光扫瞄仪随即发展相当快速，约从1995年开始商业化，已有10多家厂商生产空载激光扫瞄仪，可选择的型号超过30种（Balts***ias-1999）。研发空载激光扫瞄仪的原始目的是观测多重反射（multiple echoes）的观测值，测出地表及树顶的高度模型。由于其高度自动化及的观测成果用空载激光扫瞄仪为主要的DTM生产工具。按照测量误差原理和制定“规范”的基本原则,都要求前一工序的成果所包含的误差,对后一工序的影响应为。

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激光雷达在无人车市场的应用

近几年，无人驾驶汽车市场发展火热，谷歌之后，百度、Uber等主流无人驾驶汽车研发团队都在使用激光雷达作为传感器之一，与图像识别等技术搭配使用，使汽车实现对路况的判断。

传统的汽车厂商也纷纷开始研发无人驾驶汽车，包括大众、日产、丰田等公司都在研发和测试无人驾驶汽车技术，他们也都采用了激光雷达。

激光雷达的参数指标

测量距离、测量精度、测量速率、角度分辨率是决定三维激光雷达性能的几个重要指标。

例如，在无人驾驶汽车这个应用领域，对激光雷达的探测距离是有要求的。比如说高速公路上要能够检测到前方车辆，还有在十字路口上，要能够观测马路对面的汽车。

有趣的是，精度不是越高越好。激光雷达获取的的数据可以进行障碍物识别、动态物体检测及***，如果精度太差就无法达到以上目的；通常也是可以的，实际工程中会采用薄塑料板作为反射面以解决漫反射严重的问题。但是，精度太好也有问题，高精度对激光雷达的硬件提出很大的要求，计算量会非常大，成本也会非常高。所以精度应该是适中就好。

还有一点不能忽视的是角分辨率，角分辨率决定打出去后的两个激光点之间的距离。单点测距精度达到后，如果打到物体表面两点间距离（点位）太远，测距精度也就失去意义了。