北京地面激光雷達批發(fā)

MEMS陣鏡激光雷達優(yōu)點：MEMS微振鏡擺脫了笨重的馬達、多發(fā)射/接收模組等機械運動裝置，毫米級尺寸的微振鏡較大程度上減少了激光雷達的尺寸，提高了穩(wěn)定性；MEMS微振鏡可減少激光發(fā)射器和探測器數(shù)量，極大地降低成本。缺點：有限的光學口徑和掃描角度限制了Lidar的測距能力和FOV，大視場角需要多子視場拼接，這對點云拼接算法和點云穩(wěn)定度要求都較高；抗沖擊可靠性存疑；振鏡尺寸問題：遠距離探測需要較大的振鏡，不但價格貴，對快軸/慢軸負擔大，材質(zhì)的耐久疲勞度存在風險，難以滿足車規(guī)的DV、PV的可靠性、穩(wěn)定性、沖擊、跌落測試要求；懸臂梁：硅基MEMS的懸臂梁結構實際非常脆弱，快慢軸同時對微振鏡進行反向扭動，外界的振動或沖擊極易直接致其斷裂。輕巧的 Mid - 360 便于隱藏式布置，契合移動機器人設計需求。北京地面激光雷達批發(fā)

工作原理，F(xiàn)lash原本的意思為快閃。而Flash激光雷達的原理也是快閃，不像MEMS或OPA的方案會去進行掃描，而是短時間直接發(fā)射出一大片覆蓋探測區(qū)域的激光，再以高度靈敏的接收器，來完成對環(huán)境周圍圖像的繪制。因此，F(xiàn)lash固態(tài)激光雷達屬于非掃描式雷達，發(fā)射面陣光，是以2維或3維圖像為重點輸出內(nèi)容的激光雷達。某種意義上，它有些類似于黑夜中的照相機，光源由自己主動發(fā)出。Flash激光雷達的成像原理是發(fā)射大面積激光一次照亮整個場景，然后使用多個傳感器接收檢測和反射光。但較大的問題是，這種工作模式需要非常高的激光功率。工業(yè)激光雷達廠家精選景區(qū)導覽借助激光雷達輔助車輛，為游客提供精確指引。

也有使用相干法，即為調(diào)頻連續(xù)波（FMCW）激光雷達發(fā)射一束連續(xù)的光束，頻率隨時間穩(wěn)定地發(fā)生變化。由于源光束的頻率在不斷變化，光束傳輸距離的差異會導致頻率的差異，將回波信號與本振信號混頻并經(jīng)低通濾波后，得到的差頻信號是光束往返時間的函數(shù)。調(diào)頻連續(xù)波激光雷達不會受到其他激光雷達或太陽光的干擾且無測距盲區(qū)；還可以利用多普勒頻移測量物體的速度和距離。調(diào)頻延續(xù)波 LiDAR 概念并不新穎，但是面對的技術挑戰(zhàn)不少，例如發(fā)射激光的線寬限制、線性調(diào)頻脈沖的頻率范圍、線性脈沖頻率變化的線性度，以及單個線性調(diào)頻脈沖的可復制性等。

激光雷達按照測距方法可以分為飛行時間（TimeofFlight，ToF）測距法、基于相干探測FMCW測距法、以及三角測距法等，其中ToF與FMCW能夠?qū)崿F(xiàn)室外陽光下較遠的測程（100～250m），是車載激光雷達的好選擇方案。ToF是目前市場車載中長距激光雷達的主流方案，未來隨著FMCW激光雷達整機和上游產(chǎn)業(yè)鏈的成熟，ToF和FMCW激光雷達將在市場上并存。根據(jù)激光雷達按測距方法分類：ToF法：通過直接測量發(fā)射激光與回波信號的時間差，基于光在空氣中的傳播速度得到目標物的距離信息，具有響應速度快、探測精度高的優(yōu)勢。FMCW法：將發(fā)射激光的光頻進行線性調(diào)制，通過回波信號與參考光進行相干拍頻得到頻率差，從而間接獲得飛行時間反推目標物距離。FMCW激光雷達具有可直接測量速度信息以及抗干擾（包括環(huán)境光和其他激光雷達）的優(yōu)勢。可達 70 米 @80% 反射率探測，覽沃 Mid - 360 室內(nèi)外感知表現(xiàn)如一。

視場角與分辨率，激光雷達視場角分為水平視場角和垂直視場角，水平視場角即為在水平方向上可以觀測的角度范圍，旋轉式激光雷達旋轉一周為 360°，所以水平視場角為 360°。垂直視場角為在垂直方向上可以觀測的角度，一般為 40°。而它并不是對稱均勻分布的，因為我們主要是需要掃描路面上的障礙物，而不是把激光打向天空，為了良好的利用激光，因此激光光束會盡量向下偏置一定的角度。并且為了達到既檢測到障礙物，同時把激光束集中到中間感興趣的部分，來更好的檢測車輛，激光雷達的光束不是垂直均勻分布的，而是中間密，兩邊疏。 可以看到激光雷達的有一定的偏置，向上的角度為 15°，向下的為 25°，并且激光光束中間密集，兩邊稀疏。憑借主動抗串擾，Mid - 360 在室內(nèi)多雷達信號中穩(wěn)定工作。機械式激光雷達廠家精選

覽沃 Mid - 360 混合固態(tài)技術優(yōu)越，實現(xiàn) 360° 全向超大視場角感知。北京地面激光雷達批發(fā)

我們可以根據(jù) LiDAR 能描繪出稀疏的三維世界的特點，而掃描得到的障礙物點云通常又比背景更密集，通過分類聚類的方法可以利用其進行感知障礙物。而隨著深度學習帶來的檢測和分割技術上的突破，LiDAR 已經(jīng)能做到高效的檢測行人和車輛，輸出檢測框，即 3D bounding box，或者對點云中的每一個點輸出 label，更有甚者在嘗試使用 LiDAR 檢測地面上的車道線。在三維目標識別的對象方面，較初研究主要針對立方體、柱體、錐體以及二次曲面等簡單形體構成的三維目標。北京地面激光雷達批發(fā)