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一種車載激光雷達標定的方法,屬于汽車自動駕駛領域。
汽車自動駕駛技術中涉及的多傳感器之間的融合技術不足。
一種車載激光雷達標定的方法,設置一塊標定板,配合安裝在車輛上的激光雷達提取標定板的四個角點的步驟;測量四個角點在車體坐標系的物理坐標,結合由激光雷達提取的四個角點計算得到旋轉平移矩陣的步驟;對兩個激光雷達數據之間的進行坐標轉換,拼接多臺激光雷達,對激光雷達的標定的步驟。本技術具有將自動駕駛車輛之間的多傳感器融合的優點。
公開了一種激光雷達的標定方法。該標定方法包括:利用所述激光雷達獲取多個標定距離值下的標定物體的距離測量值以及對應的反射率測量值;按照所述距離測量值的大小將所述距離測量值以及對應的反射率測量值拆分成至少兩組;按照每一組內的所述反射率測量值的大小將每一組內的距離測量值以及對應的反射率測量值進一步拆分成至少兩子組;根據每一子組內的所述距離測量值和對應的標定距離值之間的誤差值以及對應的反射率測量值分別擬合出以所述反射率測量值為輸入變量的誤差校正函數。
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雷達利用目標形狀的極化重構識別目標
對低分辨力雷達,不能區分目標上各個散射中心的回波,只能從它們的綜合信號中提取極化特征,激光測距定標灰板價格,
因而只能從整體上對簡單形體的目標加以粗略的識別。
對高分辨力雷達,目標回波可分解為目標上各個主要散射中心的回波分量。對復雜形狀目標的極化重構,就是利用高分辨力雷達區分出各個散射中心的回波,分別提取其極化信息。在對各個散射中心分別作出形狀判斷(可以利用目標的極化散射矩陣,或利用目標的繆勒矩陣中各個元素同日標形狀的關系)后,
依據其相對位置關系,組合成目標的整體形狀。后同已知目標數據庫相比較,得到識別結果。
cameron等〔21)給出了用卡車進行識別實驗的情況,給出了卡車上各個主要散射中心的識別結果,并按其空間相對位置排列成圖。在pottier(28))對sar圖象進行分析與識別時也用到了任意散射體由幾種典型散射機制合成的觀點。
3利用瞬態極化響應識別目標
chamberlain等(29)將極化信息與沖激響應結合起來,提出了利用目標瞬態極化響應(tpr)進行目標識別。利用tpr識別目標是將極化識別與時頻域識別相結合的---范例。
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車載激光雷應用面臨的挑戰及發展趨勢
1 面臨的挑戰
1高昂的成本幾乎是車載激光雷達被-推廣使用的障礙。
2車規級量產困難 - 激光雷達要實現車規級量產,需滿足性能、環境適應性、---性、產品一致性等多方面要求,且供應商需建立規范化、自動化的裝配生產線。此外,三門峽激光測距定標灰板,車載激光雷達車規級的有效驗證方式也尚未有定論。
3氣候環境影響車載激光雷達的探測光束,受---吸收、散射、折射效應的影響。
a、智能駕駛汽車中的激光雷達一般安裝在汽車頂部或嵌于車身四周,較低的安裝高度使得---中某些氣體分子和懸浮粒子引起的回波縮減效應較大,從而造成激光---器的接收效果變差。
b、在雨、霧、冰雪等---天氣下,無人碼頭激光測距定標灰板,空中的懸浮物會對激光發射、反射以及檢測等過程產生---影響,造成激光---范圍減小、檢測精度降低。
2 發展趨勢
1固態激光雷達是應用趨勢,既可降成本又符合車載需求。
2車載激光雷達將日趨智能化
車載激光雷達可能將作為整個網絡中的節點,不僅僅專屬于智能車,還能合理應答網絡終端命令調整自身工作模式,從而實現軟硬件解耦,靈活地完成感知任務;
3多傳感器數據融合
多傳感器冗余配置和信息融合將突破單一傳感器的局限性,發揮多傳感器的聯合優勢,無人駕駛激光測距定標灰板,提高系統---性和魯棒性,擴展系統的時間和空間覆蓋率,準確和地感知環境。
4車載激光雷達算法優化和封裝
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