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LiDAR的數據，三維點，對于旋轉式激光雷達來說，得到的三維點便是一個很好的極坐標系下的多個點的觀測，包含激光發射器的垂直俯仰角，發射器的水平旋轉角度，根據激光回波時間計算得到的距離。但 LiDAR 通常會輸出笛卡爾坐標系下的觀測值，頭一是因為 LiDAR 在極坐標系下測量效率高，也只是對于旋轉式 LiDAR，目前陣列式 LiDAR 也有很多。第二笛卡爾坐標系更加直觀，投影和旋轉平移更加簡潔，求解法向量，曲率，頂點等特征計算量小，點云的索引及搜索都更加高效。對于 MEMS 式激光雷達，由于一次采樣周期為一個偏振鏡旋轉周期，10hz 下采樣周期為 0.1 秒，但由于載體本身在進行高速移動時，我們需要對得到的數據進行消除運動畸變，來補償采樣周期內的運動。主動抗串擾設計，使 Mid - 360 在多雷達環境中穩定運行不干擾。汽車激光雷達市場價格

工作原理，相控陣雷達發射的是電磁波，OPA（Optical Phase Array的簡稱,即光學相控陣）激光雷達發射的是光，而光和電磁波一樣也表現出波的特性，所以原理上是一樣的。波與波之間會產生干涉現象，通過控制相控陣雷達平面陣列各個陣元的電流相位，利用相位差可以讓不同的位置的波源會產生干涉（類似的是兩圈水波相互疊加后，有的方向會相互抵消，有的會相互增強），從而指向特定的方向，往復控制便得以實現掃描效果。利用光的相干性質，通過人為控制相位差實現不同方向的光發射效果；我們知道光和電磁波一樣也表現出波的特性，因此同樣可以利用相位差控制干涉讓激光“轉向”特定的角度，往復控制實現掃描效果。軌旁入侵激光雷達供應商激光雷達在森林監測中用于評估森林資源和健康狀況。

激光雷達能夠準確輸出障礙物的大小和距離，通過算法對點云數據的處理可以輸出障礙物的3D框，如：3D行人檢測、3D車輛檢測等；亦可進行車道線檢測、場景分割等任務。除了障礙物感知，激光雷達還可以用來制作高精度地圖。地圖采集過程中，激光雷達每隔一小段時間輸出一幀點云數據，這些點云數據包含環境的準確三維信息，通過把這些點云數據做拼接，就可以得到該區域的高精度地圖。在定位方面，智能車在行駛過程中利用當前激光雷達采集的點云數據幀和高精度地圖做匹配，可以獲取智能車的位置。

優劣勢分析：優點：FLASH激光雷達較大的優勢在于可以一次性實現全局成像來完成探測，且成像速度快。體積小，易安裝，易融入車的整體外觀設計。設計簡潔，元件極少，成本低。信號處理電路簡單，消耗運算資源少，整體成本低。刷新頻率可高達3MHz，是傳統攝像頭的10萬倍，實時性好，因此易過車規。缺點：不過FLASH激光單點面積比掃描型激光單點大，因此其功率密度較低，進而影響到探測精度和探測距離（低于50米）。要改善其性能，需要使用功率更大的激光器，或更先進的激光發射陣列，讓發光單元按一定模式導通點亮，以取得掃描器的效果。激光雷達的實時性使其成為智能交通系統的重要組成部分。

在實際應用中，很多時候并不知道點云之間的鄰接關系。針對此，研究人員開發了較小張樹算法和連接圖算法以實現鄰接關系的計算。總體而言，三維模型重建算法的發展趨勢是自動化程度越來越高，所需人工干預越來越少，且應用面越來越廣。然而，現有算法依然存在運算復雜度較高、只能針對單個物體、且對背景干擾敏感等問題。研究具有較低運算復雜度且不依賴于先驗知識的全自動三維模型重建算法，是目前的主要難點。然而，如何在包含遮擋、背景干擾、噪聲、逸出點以及數據分辨率變化等的復雜場景中實現對感興趣目標的檢測識別與分割，仍然是一個富有挑戰性的問題。覽沃 Mid - 360 帶來全新感知方案，助力移動機器人功能升級。北京微波激光雷達規格

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發射模組：Flash激光雷達采用的是垂直腔面發射激光器（VerticalCavitySurfaceEmittingLaser，VCSEL），比其他激光器更小、更輕、更耐用、更快、更易于制造，并且功率效率更高。接收模組：Flash激光雷達的性能主要取決于焦平面探測器陣列的靈敏度。焦平面探測器陣列可使用PIN型光電探測器，在探測器前端加上透鏡單元并采用高性能讀出電路，可實現短距離探測。對于遠距離探測需求，需要使用到雪崩型光電探測器，其探測的靈敏度高，可實現單光子探測，基于APD的面陣探測器具有遠距離單幅成像、易于小型化等優點。優點：一次性實現全局成像來完成探測，無需考慮運動補償；無掃描器件，成像速度快；集成度高，體積小；芯片級工藝，適合量產；全固態優勢，易過車規缺點：激光功率受限，探測距離近；抗干擾能力差；角分辨率低汽車激光雷達市場價格