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澳门十大正规网站|激光雷达作为许多智能仪器的核心传感器已经得到了非常普遍的应用。 现在,我们需要在无人驾驶汽车、服务机器人、AGV叉车、智能路政交通及自动化生产线上经常看到激光雷达的身影,不足以说明人工智能产业链中不可或缺的地位。

在现在市面上销售的主流激光雷达产品中,作为用于环境观测和地图构建的雷达,根据技术路线大致分为TOF(TimeofFlight )雷达和三角测距法雷达两种。 我相信这两个名词很多人不知道,但这两个方案从原理、性能上来说成本、应用上有多优秀,以及背后的原因是什么,每个人都可能在某种程度上感到困惑。 今天的小编扔球,对这些问题一次分析。

一、原理三角法的原理如下图右图,激光发射激光,照射物体后,反射光由线性CCD继承,激光和探针保持距离,因此根据光学路径不同,距离不同的物体有时在CCD上光学上具有不同的方位用三角形展开计算,可以推论出被测量物所在的距离。 只看原理,不是很简单吗? 图1,三角法测距的原理,但TOF的原理更简单。 如图2右图所示,激光发射激光脉冲,用计时器记录出射时间,光被接收机交接,记录计时器修理的时间。 两个时间相加可以得到光的“飞行中时间”,但光速是恒定的,所以在未知的速度和时间后可以更容易地计算距离。

图2,TOF测距原理遗憾的是,如果一切都想在一起那么简单,世界就太幸福了。 两个方案明确构筑都有各自的挑战,但TOF进攻的考验似乎比在一起少得多。

构建TOF雷达的课题主要有:1.首先是时序问题。 在TOF方法中,距离测量依赖于时间的测量。 但是由于光速太快,为了得到正确的距离,对计时系统的拒绝也很高。

一个数据是激光雷达测量1cm的距离,对应的时间宽度约为65ps。 有点了解电特性的同学必须告诉我这背后的电路系统有意义。

2 .接下来是脉冲信号的处理。 这里面还有两个部分。

a )一个是激光的。 三角雷达完全不拒绝激光驱动。 为了测量依赖的激光脉冲的方位,必须只射出一条倒数光。

但是我认为TOF不仅是脉冲激光,质量也不太差。 现在,据说TOF雷达的出射光脉长是几纳秒左右,下降沿拒绝越早越好。

因此,每个产品的激光驱动方式也有强弱。 b )另一个是接收器的。

一般来说,脉冲时刻判别只是下降沿的时间判别,因此在处理脉冲信号时,需要尽量避免信号干扰。 此外,即使信号中没有干扰,脉冲信号也不可能是理想的方波,因此即使以相同距离测量不同的物体,上升沿也不会变动。 例如,在相同方位的白纸和黑纸测量中,有可能得到下图所示的两个脉冲信号,但时间测量系统必须测量这两个前端是相同的时刻(因为距离是相同的距离)。 这需要特别的处理。

图3,除了反射率不同的脉冲信号的不同之外,接收侧还面临信号饱和状态、本底噪声处理等问题,可以说是困难的。 二、性能PK,为什么知道这一点? 我说了这么多,但从下游用户的角度来看,我并不介意你一起构建很容易。 用户最关心的只有性能和价格两个。 再就性能而言,理解这个行业的人经常说TOF雷达在性能上比三角雷达高。

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但是,它明确地反映在什么方面,背后的理由是什么呢? 1 .测量距离原理上,TOF雷达能测量的距离更近。 实质上,如果像无人车一样拒绝测量距离,完全是TOF雷达。 三角雷达无法测量很远的主要原因有几个。 虽然是原理上的允许,但仔细看图1只是很难找到,三角雷达测量的物体距离越大,CCD上的方位差就越小。

到达一定距离后,完全看不出CCD。 二是三角雷达不能像TOF雷达那样得到高信噪比。 TOF也可以用脉冲激光进行采样,为了增大环境光的影响,还可以严格控制视野。

这些都是长距离测量的前提条件。 当然,距离的长度并不意味着著的优劣,而是分别明确地用于场景中。 2 .使用比特率激光雷达绘制环境时,输入点云图像。

每秒完成的点云测量次数是必需的,比特率。 转矩恒定时,比特率要求每帧图像的点云数和点云的角度分辨率。

角的分辨率越高,点云的数量越多,对图像周围环境的描绘越细致。 在商业产品中,三角雷达的比特率通常为20k以下,TOF雷达可以处于更高的水平(例如,每秒的TOF雷达PAVO可以超过最低100k的比特率)。 结果,TOF完成一次测量只需要一个光脉冲,动态时间分析也可以迅速呼吁。 但是三角雷达需要的运算过程需要时间。

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