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智能驾驶激光雷达反射卡—————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

m序列激光测距雷达

m序列激光测距雷达有很多的优点，属于连续波雷达,可以充分利用发射机功率，采用相关检测和相干积累信号处理提高信号处理增益提高激光测距雷达的抗干扰能力和测距精度,3点插值算法运用在m序列测距中能够改善激光雷达的测距精度。

4脉冲激光测距机测距误差的理论分析

由于激光具有方向性好、单色性好、亮度高的特点,因此,激光测距和光学测距相比,有精度高、快速、测得远的优点。

近年来,各国生产和装备于坦克、地炮、舰炮、高炮及火控系统的激光测距机已有170余种,并且已经形成了标准化和系列化的产品。

除应用外，它在大地测量、国民经济建设工程施工中及空间目标的测量方面也被广泛地应用。

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激光雷达

激光雷达是目前***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***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***， 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，是远远低于视觉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***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。

雷达波段的划分

早用于搜索雷达的电磁波波长度为23cm，这一波段被定义为L波段（英语Long的字头），后来这一波段的中心波长度变为22cm。 当波长为10cm的电磁波被使用后，其波段被定义为S波段(英语Short的字头，意为比原有波长短的电磁波）。

在主要使用3cm电磁波的火控雷达出现后，3cm波长的电磁波被称为X波段，因为X代表坐标上的某点。

为了结合X波段和S波段的优点，逐渐出现了使用中心波长为5cm的雷达，该波段被称为C波段（C即Compromise，英语“结合”一词的字头）。

在英国人之后，德国人也开始***开发自己的雷达，他们选择1.5cm作为自己雷达的中心波长。这一波长的电磁波就被称为K波段（K = Kurz，德语中“短”的字头）。

“不幸”的是，德国人以其日尔曼民族特有的“性”选择的波长可以被水蒸气强烈吸收。结果这一波段的雷达不能在雨中和有雾的天气使用。战后设计的雷达为了避免这一吸收峰，通常使用频率略高于K波段的Ka波段（Ka，即英语K－above的缩写，意为在K波段之上）和略低（Ku，即英语K－under的缩写，意为在K波段之下）的波段。

由于较早的雷达使用的是米波，这一波段被称为P波段（P为Previous的缩写，即英语“以往”的字头）。

智能移动机器人背后蕴含的技术——激光雷达

每一种技术产品的背后都有许许多多结构工程师，算法工程师，采购工程师，光学工程师为之付出的巨大努力，智能移动机器人也一样，制约移动机器人发展的技术包括环境感知、***导航及人机交互。在环境感知方面，激光雷达是实现机器人自主移动的重要传感器。

智能机器人技术

在业内激光雷达被比作为机器人的眼睛，它可帮助机器人在未知环境中了解周边环境信息，为后续***导航，甚至是人机互动提供良好的环境认知能力。

目前激光雷达主要有2D及3D之分，但应用于移动机器人领域主要以2D激光雷达为主。2D激光雷达具有测距速度快、抗干扰性强、系统等优点，多见于室内移动机器人上的应用，如配送机器人、迎宾机器人等。