現代雷達的波長一般是到米級別,例如火控雷達的波長是1-5厘米,汽車雷達的波長是1-10毫米。當波長進一步壓縮(頻率進一步提高),在紅外線、可見光、紫外線區域即可激發出激光,用激光做探測源的雷達,稱為激光雷達。1928年,德國的Landenburg(蘭登伯格)在研究氛氣色散現象實驗間接證實了受激輻射的存在,也直接給出了受激輻射的發生條件是粒子數反轉。1947年,Lamb(蘭姆)和Reherford(雷瑟福)在氧原子光譜中發現了明顯的受激輻射這是受激輻射頭一次被實驗驗證,蘭姆也因此在1955年獲得了諾貝爾物理學獎。1950年,法國物理學家Kastler(卡斯特勒)提出了光學泵浦的方法。他也因為提出了這種利用光學于段研究微波諧振的方法而獲諾貝爾獎。激光雷達助無人駕駛感知路況,讓出行安全高效。四探頭激光雷達供應
激光雷達的應用:1測量測繪,1、地形測繪,激光雷達通過揭示地面細微的高程變化來展示地貌。它較大的優勢在于它是一個高速“采樣工具”,激光雷達每秒從空中向地面發出數十萬甚至上百萬個脈沖,正是這種密集的點云使我們能夠獲取真實地貌。2、建筑質量控制,使用LiDAR進行建筑掃描可以確保建筑與建筑信息模型(BIM)相匹配。將來自地面掃描的點云與BIM設計對比可保證施工質量并按計劃進行,LiDAR較大的優勢是實時掃描,能在項目早期發現缺陷,否則,任何有缺陷的結構返工都會浪費時間和金錢。補盲激光雷達市價激光雷達的抗干擾能力強,保證了數據的準確性。
根據沙利文的統計及預測,受無人駕駛車隊規模擴張、激光雷達在高級輔助駕駛中滲透率增加、以及服務型機器人及智能交通建設等領域需求的推動,激光雷達整體市場預計將呈現高速發展態勢,至2025年全球市場規模有望達131.1億美元。2022年全球激光雷達解決方案市場規模為120億元,近五年年均復合增長率為63%。根據預測,2023年全球激光雷達解決方案市場規模將達到227億元,2024年將達到512億元。LIDAR技術發展至今,已經用在各個領域;主要應用包括:立體制圖、采礦、林業、考古學、地質學、地震學、地形測量和回廊制圖等等。
輔助駕駛,在目前的L2/L3級高級輔助駕駛中,激光雷達可覆蓋前向視場(水平視場角覆蓋60°到120°)以實現自動跟車或者高速自適應巡航等功能。通過發射信號和反射信號的對比,構建出點云圖,從而實現諸如目標距離、方位、速度、姿態、形狀等信息的探測和識別。除了傳統的障礙物檢測以外,激光雷達還可以應用于車道線檢測。優點在于測距遠、精度高,獲取信息豐富,抗源干擾能力強。自動駕駛,未來,L4/L5級無人駕駛應用的實現,有賴于激光雷達提供的感知信息。激光雷達是一種可以掃描周圍環境并生成三維圖像的傳感器。它可以被用于識別障礙物、構建地圖和定位車輛等應用場景。該級別應用需要面對復雜多變的行駛環境,對激光雷達性能水平要求較高,在要求360°水平掃描范圍的同時,對于低反射率物體的較遠測距能力需要達到200m,且需要更高的線數以及更密的點云分辨率;同時為了減少噪點還需要激光雷達具有抵抗同環境中其他激光雷達干擾的能力。服務機器人借助激光雷達規劃路徑,實現室內外自主移動。
有幾個原因:我們這里說的激光雷達,是指 TOF 激光雷達,TOF 測距,靠的是 TDC 電路提供計時,用光速乘以單向時間得到距離,但限于成本,TDC 一般由 FPGA 的進位鏈實現,本質上是對一個低頻的晶振信號做差值,實現高頻的計數。所以,測距的精度,強烈依賴于這個晶振的精度。而晶振隨著時間的推移,存在累計誤差;距離越遠,接收信號越弱,雷達自身的尋峰算法越難以定位到較佳接收時刻,這也造成了精度的劣化;而由于激光雷達檢測障礙物的有效距離和較小垂直分辨率有關系,也就是說角度分辨率越小,則檢測的效果越好。如果兩個激光光束之間的角度為 0.4°,那么當探測距離為 200m 的時候,兩個激光光束之間的距離為200m*tan0.4°≈1.4m。也就是說在 200m 之后,只能檢測到高于 1.4m 的障礙物了。如果需要知道障礙物的類型,那么需要采用的點數就需要更多,距離越遠,激光雷達采樣的點數就越少,可以很直接的知道,距離越遠,點數越少,就越難以識別準確的障礙物類型。農業植保依靠激光雷達輔助無人機,完成精確變量噴灑作業。江蘇固態激光雷達規格
在安全監控領域,激光雷達能有效識別入侵者并觸發警報。四探頭激光雷達供應
相比于半固態式和固態式激光雷達,機械旋轉式激光雷達的優勢在于可以對周圍環境進行360°的水平視場掃描,而半固態式和固態式激光雷達往往較高只能做到120°的水平視場掃描,且在視場范圍內測距能力的均勻性差于機械旋轉式激光雷達。由于無人駕駛汽車運行環境復雜,需要對周圍360°的環境具有同等的感知能力,而機械旋轉式激光雷達兼具360°水平視場角和測距能力遠的優勢,目前主流無人駕駛項目紛紛采用了機械旋轉式激光雷達作為主要的感知傳感器。四探頭激光雷達供應