激光雷达(LiDAR)——参数才是决定激光光源选择的因素
激光雷达 标准
激光雷达标准：
激光雷达的标准可以从以下几个方面来衡量：
1.波长：目前市场上三维成像激光雷达最常用的波长是905nm和1550nm。
其中，
1550nm波长的LiDAR传感器可以以更高的功率运行，以提高探测范围，同时对于雨雾的穿透力更强。
2.探测距离：激光雷达的测距与目标的反射率相关。
目标的反射率越高则测量的距离
越远，目标的反射率越低则测量的距离越近。
3.视场角(FOV)：激光雷达的视场角有水平视场角和垂直视场角。
如果是机械旋转激光
雷达，则其水平视场角为360度。
4.角分辨率：包括垂直分辨率和水平分辨率。
水平方向上可以做到高分辨率，一般可
以达到0.01度级别。
垂直分辨率与发射器几何大小及其排布有关，通常垂直分辨率为0.1~1度的级别。
5.出点数：每秒激光雷达发射的激光点数，激光雷达的点数通常从几万点至几十万点
每秒不等。
6.线束：常见的激光雷达的线束有16线、32线、64线等。
理论上，线束越多、越密，
对环境描述就更加充分。
LiDAR技术使用注意事项分享
LiDAR技术使用注意事项分享一、概述LiDAR（激光雷达）技术是一种通过激光束扫描物体以获取距离和形状信息的测量技术。
它在地质勘探、环境监测、城市规划、自动驾驶等领域应用广泛。
然而，在使用LiDAR技术时，我们需要注意一些事项，以确保数据的准确性和安全性。
二、环境因素使用LiDAR技术时，环境因素对数据采集有重要影响。
首先，大气中的雾、霾、雨等天气条件会干扰激光信号传播，从而降低测量精度。
因此，在采集数据前，需要密切关注天气情况，并选择适宜的气候条件。
其次，激光束在穿越植被时也会受到散射和吸收的影响。
因此，在进行植被分类、地形表征等应用时，需要对植被类型进行详细分析，并对激光参数进行调整，以获得更准确的数据。
三、数据处理在LiDAR数据的处理过程中，需要注意以下几个方面。
首先，数据采集前需要对仪器进行校准，确保其输出的数据准确可靠。
其次，数据处理中需要进行点云去噪和过滤，以去除噪声和无用信息，提取出有效的地物点云。
此外，对于大规模数据集，还需要进行数据压缩和存储，以提高数据处理和传输效率。
四、数据分析与应用LiDAR技术提供了丰富的地理信息，但在数据分析与应用过程中也需要一些注意事项。
首先，对于点云数据的分类与分割，需要采用适当的算法和方法，并结合领域知识进行验证，以有效区分不同地物类型。
其次，对于三维模型生成和表面重建，需要选择适当的算法和参数，以保证准确性和可重复性。
此外，在应用LiDAR数据进行城市规划、交通管理等领域时，还需要考虑数据的空间和时间分辨率，以满足应用需求。
五、隐私和安全LiDAR技术在自动驾驶、室内定位等领域的应用越来越广泛，但同时也带来了一些隐私和安全问题。
在使用LiDAR技术采集数据时，应特别关注个人信息的保护，避免未经授权的信息收集和传播。
此外，在激光扫描过程中，需要注意激光束对人眼的潜在危害，采取相应的防护措施，以确保操作人员的安全。
六、未来展望随着技术的不断发展，LiDAR技术将在更多领域展现出其应用潜力。
什么是LiDAR激光雷达
1 什么是LiDARLiDAR，是Light Detection and Ranging的缩写，常用作代表激光雷达。
LiDAR是一种传感技术，可发射低功率，人眼安全的激光进行脉冲测量，并测量激光完成传感器与目标之间往返所需的时间。
所得的聚合数据用于生成3D点云图像，同时提供空间位置和深度信息以识别，分类和跟踪运动对象。
LiDAR工作原理：LiDAR的工作原理是检测并测量返回传感器接收器的光。
一些目标比其他目标反射的光线更好，这使它们更容易可靠地检测和测量到传感器的最大范围。
比如，黑色表面善于吸收更多光，而白色表面能够反射更多的光。
这样一来，与目标主题颜色相对较暗的目标相比，相对颜色较亮的目标更容易在更长的距离上受到可靠地检测或测量。
对于窗户等像镜子一样的目标在检测和测量方面颇具挑战性，因为与在多个方向上分散光的漫射目标不同，类似镜子的物体只能反射很小的聚焦光束，而不会直接反射到传感器的接收器中。
同时，诸如路标和车牌之类的可反光目标将高百分比的光返回接收器，并且是LiDAR传感器的良好目标。
由于存在这些差异，LiDAR传感器的实际性能和最大有效范围可能会根据目标的表面反射率而有所不同。
1.1点云点云是在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合，在获取物体表面每个采样点的空间坐标后，得到的诸多特征点的集合，称之为“点云”（Point Cloud）。
点云是由3D点数据组成的大型数据集，由激光测量原理得到。
车载激光雷达产生的点云包含来自周围环境的原始数据，这些原始数据是从移动物体（例如车辆和人）以及静止物体（例如建筑物，树木和其他永久性结构）扫描而来的。
然后可以通过软件系统转换包含数据点的点云，以创建给定区域的基于LiDAR的3D图像。
激光测量得到的点云内容包括三维坐标（XYZ）和激光反射强度（Intensity），强度信息与目标的表面材质、粗糙度、入射角方向，以及仪器的发射能量，激光波长有关参数等。
激光雷达测距精度影响因素分析
激光雷达测距精度影响因素分析激光雷达作为一种先进的测距设备，被广泛应用于各个领域，包括自动驾驶、机器人导航和测绘等。
测距精度是评估一个激光雷达性能的重要指标，它直接影响到激光雷达在实际应用中的准确性和可靠性。
本文将对激光雷达测距精度的影响因素进行分析，以帮助读者更好地理解激光雷达的性能特点和应用场景。
首先，激光雷达的发射和接收系统对测距精度有着直接的影响。
在发射系统中，激光器的稳定性、波长和功率等参数对测距精度起着重要作用。
稳定的激光器能够提供一致的光源，从而减少误差。
波长的选择也很关键，因为不同波长的激光在不同环境条件下的光损耗情况不同。
功率越高，激光能够穿透更远的距离，但同时也会增加探测的误差。
在接收系统中，接收器的灵敏度、带宽和噪声等参数对测距精度有重要影响。
高灵敏度的接收器能够接收到弱光信号，提高测距的精度；同时，合适的带宽和降低系统噪声也能够提高信号的清晰度和可靠性。
此外，环境条件也是影响激光雷达测距精度的重要因素之一。
在不同的环境中，光线的传输和反射特性不同，从而影响激光雷达对目标进行测距的准确性。
大气湍流、气胶浓度和湿度等因素会导致激光束的折射和散射，进而影响测距精度。
此外，目标表面的反射特性也会对测距精度产生影响。
粗糙表面和镜面反射表面对激光的反射特性不同，进而会造成测距误差。
因此，对于不同环境条件下的测距需求，需要针对性地选择合适的激光雷达参数和算法来提高测距精度。
同时，激光雷达本身的参数和算法也会对测距精度产生影响。
激光雷达的分辨率和采样率决定了它能够分辨目标的最小距离和测量目标的频率。
较高的分辨率和采样率能够提高测距精度，但也会增加数据量和处理复杂度。
此外，激光雷达的扫描速度和角分辨率也会影响测距精度。
高速的扫描能够提供更多的数据点，从而提高测距的准确性。
精确的角分辨率能够更好地捕捉目标的细节，进而提高测距精度。
针对不同应用场景和距离要求，选择合适的参数和算法来提高测距精度至关重要。
lidar原理
lidar原理Lidar原理Lidar（Light Detection and Ranging）是一种通过激光测量目标物体的技术。
它利用激光器发射激光束，然后测量激光束与目标物体之间的时间和空间关系，从而获取目标物体的距离、速度和方向等信息。
一、激光发射Lidar系统中的激光器主要使用红外激光器。
激光器发射的激光束具有高定向性和单色性，能够远距离传输，并且不会受到大气层的影响。
激光束的功率和频率对于Lidar系统的测量精度和范围有着重要的影响。
二、激光束的传播与接收激光束从激光器发射后，会经过大气层，并且与目标物体相互作用。
激光束与目标物体之间的相互作用会导致激光束的散射、吸收和反射。
其中，反射是Lidar系统中最重要的作用，因为它提供了目标物体的反射信号。
激光束的接收主要通过接收器来完成，接收器能够接收到目标物体反射的激光信号，并将其转化为电信号。
三、时间测量Lidar系统通过测量激光束从发射到接收的时间来计算目标物体的距离。
当激光束发射后，它会以光速传播，并在与目标物体相交后返回接收器。
通过测量激光束从发射到返回的时间间隔，可以计算出目标物体与Lidar系统的距离。
这里需要注意的是，Lidar系统需要精确测量激光的发射和返回时间，因此需要高精度的时钟和测量设备。
四、空间测量除了测量时间，Lidar系统还可以通过测量激光束的角度来计算目标物体的方向。
在Lidar系统中，通常使用旋转式扫描器或多光束扫描器来扫描目标物体的周围环境。
通过测量激光束的角度和扫描器的位置信息，可以确定目标物体在三维空间中的方位。
五、数据处理与应用Lidar系统获取到的激光数据需要进行处理和分析，以提取出目标物体的特征和信息。
数据处理包括激光点云的提取、滤波、配准和分割等步骤。
得到的激光点云可以用于建立三维模型、进行物体识别和跟踪、地形测绘等应用领域。
六、Lidar的应用领域Lidar技术在许多领域都有广泛的应用。
在自动驾驶领域，Lidar可以用于实时感知和定位，帮助车辆判断周围环境并规划行驶路线。
激光雷达 抗光原理
激光雷达抗光原理
激光雷达（LIDAR）是一种测量目标距离和形状的技术，它
利用激光束发送到目标并测量反射回来的光的时间差来确定距离。
然而，在实际应用过程中，激光雷达可能会受到来自外部光源的干扰，例如阳光、车辆大灯或其他强光源。
这些干扰光可能会对激光雷达的测量精度和性能造成影响。
为了抵抗光源的干扰，激光雷达通常采用以下原理：
1. 高功率激光：激光雷达使用高功率激光源。
通过增加激光束的功率，可以使其在强光源的干扰下仍然保持足够的探测能力。
2. 滤波：激光雷达系统通常会使用光学滤波器来降低来自外部光源的干扰。
滤波器可以选择特定波长的光，并阻挡其他波长的光，从而减少外部光源的影响。
3. 调制和解调：激光雷达系统通常会采用调制和解调的技术来减少光源的干扰。
调制是将激光束的强度进行调制，在接收端进行解调以恢复原始信号。
这种技术可以通过滤除干扰频率上的信号来减少外部光源的影响。
4. 系统设计：激光雷达系统通常会在设计过程中考虑到抗光性能。
例如，可以采用多个激光器和接收器，以提高系统的鲁棒性和可靠性。
此外，激光雷达系统还可以采用自适应信号处理算法，以适应不同光照条件下的测量需求。
综上所述，激光雷达抗光原理主要通过提高激光功率、使用滤
波器、调制解调技术和系统设计等方法来实现，从而降低外部光源对激光雷达测量的干扰。
LiDAR(雷达)技术介绍
是指散射光强遵循朗伯余弦定律的表面，确切地说，从材料表面任何给定方向上反射的光强（单位立体角通量）正比于该方向与表面法线之间夹角的余弦
根据激光雷达截面积大小，分为点目标、大目标、扩展目标
气溶胶和空间散射物
光学散射效应：拉曼散射、米散射、瑞利散射
雷达截面积与激光束穿透溶胶的传输损耗密切相关
5.成像扫描技术
雷达返回一圈的时间
纵向分辨率和水平分辨率
对算法影响大，精度越高价值越贵，满足应用的情况下，选性价比高的
测距精度
厘米级已经满足无人驾驶的应用场景
激光雷达分类：
关键技术
激光雷达融合激光、大气光学、雷达、光机电一体化和信号处理等诸多领域技术，下面逐一介绍各关键技术
1.激光器技术
激光器是激光雷达的核心
激光器种类很多，性能各异，需要综合考虑各种因素后加以选择
难题：相同表面特性的物体假设为漫反射其反光功率也随着距离的平方而线性衰减，如何保证同一类物体点云中呈现的Intensity保持一致？
Intensity校准技术
探测距离增加导致的误差具体来源于两个方面
返回至激光雷达的反射光功率随着距离的平方而线性衰减
返回至激光雷达的反射光经接收透镜成像在单点探测器的位置和距离有关
使用探测器阵列探测返回信号
优点
无扫描器件，成像速度快
集成度高，体积小
芯片级工艺，适合量产
缺点
激光功率受限，探测距离近
抗干扰能力差
角分辨率低
无法实现360°成像
6.信号处理技术
接收信号噪声种类
目标信号：由于目标反射在像平面上行成的信号（weak single）。
大气后向散射信号：激光冒充在照射一定厚度传播介质时所有其的向后散射干扰信号。
激光雷达的标定方法
激光雷达的标定方法激光雷达（Lidar）的标定是指通过确定激光雷达传感器的内外参数，将激光雷达返回的点云数据与实际场景进行对齐的过程。
标定是激光雷达应用的关键步骤之一，正确的标定可以提高激光雷达的精度和稳定性。
下面将介绍几种常见的激光雷达标定方法。
一、外标定外标定指的是确定激光雷达的位置和方向参数。
常用的外标定方法有靶标法和特征匹配法。
1.靶标法：这是一种基于测量标定板的方法。
首先在场景中放置一个标定板，然后使用激光雷达采集到标定板上的点云数据。
通过分析点云数据，可以计算出激光雷达与标定板之间的相对位置和方向关系。
这种方法需要在标定板上放置多个标定点，通过多个标定点的测量结果来提高标定的精度。
2.特征匹配法：这是一种基于特征点的方法。
在场景中放置一些具有明显特征的物体，比如建筑物的角点或窗户等。
然后使用激光雷达采集到这些物体上的点云数据。
通过提取物体上的特征点并与实际场景进行匹配，可以计算出激光雷达的位置和方向参数。
这种方法对场景中的特征要求较高，需要有足够明显的特征点才能进行标定。
二、内标定内标定指的是确定激光雷达传感器的内部参数，主要包括激光雷达的内外参数和畸变参数。
常用的内标定方法有角度标定法和距离标定法。
1.角度标定法：这是一种通过计算角度值来确定内部参数的方法。
首先将激光雷达放在一个已知的位置上，然后在不同的角度下采集点云数据。
通过分析点云数据中的角度信息，可以得到激光雷达的内部参数，比如水平和垂直角度分辨率等。
2.距离标定法：这是一种通过计算距离值来确定内部参数的方法。
首先将激光雷达放在一个已知的距离上，然后在不同的距离下采集点云数据。
通过分析点云数据中的距离信息，可以得到激光雷达的内部参数，比如最大探测距离和距离分辨率等。
三、联合标定联合标定是指将内标定和外标定结合起来进行的标定方法。
通过同时确定激光雷达的内部参数和外部参数，可以提高标定的精度和鲁棒性。
联合标定常用的方法有多视图几何标定法和捆绑调整法。
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激光雷达（LiDAR）——参数才是决定激光光源选择的因素
对于LiDAR（激光性能考量因素高峰值功率（几十千瓦至几十兆瓦）脉冲（纳秒范围）的固态激光器已用于LiDAR数十年，尺寸、重量、成本、功耗、液体冷却、冲击与自动驾驶车辆LiDAR据ABI Research最近的一项调查显示，到2026年1月，汽车上的LiDAR设备数量将达到6900万部。
正如Keopsys集团（拉尼翁，法国）的Frederic Chiquet、研发经理Guillaume Canat和首席执行官Marc le Flohic所解释的那样，现存两类主要的自动驾驶汽车LiDAR系统：3D Flash LiDAR和扫描式LiDAR。
Flash LiDAR使用的是广角发射源和广角光学系统（例如鱼眼镜头），将在单个发射过程中获得的反散射光集中于矩阵探测器上，以获得用于模拟车辆周围区域的所有飞行时间（ToF）数据。
相反地，扫描式LiDAR可以逐行地处理3D环境；光在每个方向上依次发射，对应的回声由探测器逐个检测。
符合用眼安全的激光源必须以脉冲模式工作，光束需强大到能够探测到100米外穿深色衣服的行人，工作温度为-40到85°C，并且可发射出测距精度达10厘米的脉冲。
许多LiDAR光源是基于激光二极管，也有非制冷光纤激光器，较激光二极管有诸多的优势，如拥有高功率光束分裂和使用光纤路由到多个传感器位置的能力。
使用主振荡器功率放大器（MOPA）结构中，一种典型的1550 nm LiDAR的光纤激光器的脉冲重复率达到5~250 kHz，功率水平分别为10~15 kW和200~300 W。
脉冲激光二极管和光纤激光源用于自动驾驶汽车LiDAR的应用对比研究如下。
自动驾驶车辆LiDAR应用中脉冲激光二极管和光纤激光器来源的比较（来源：Keopsys 集团）专用于自动驾驶汽车的脉冲激光二极管是混合器件。
激光芯片安装在由MOSFET 晶体管触发的电容器中。
每当晶体管的栅极开启时，电容器内积累的电荷就会被释放到芯片中，从而释放出光脉冲。
尽管此类型光源的性价比不错，相比昂贵的1550nm InGaAs 光电二极管，其905 nm的输出很容易被硅探测器检测到，但激光二极管具有有限的脉冲重复率和较低的峰值功率，并且受到过热效应的限制。
3D Flash LiDAR的激光二极管光源是基于二极管堆叠技术，用几个边缘发射器垂直封装在一起，每层之间均由一层薄的散热。