激光雷达与无人车
无人驾驶汽车的智能感知与决策技术
无人驾驶汽车的智能感知与决策技术随着科技的不断发展，无人驾驶汽车成为了汽车产业领域的热门话题。
无人驾驶汽车的智能感知与决策技术是实现这一目标的关键所在。
本文将探讨无人驾驶汽车的智能感知和决策技术，并讨论其在汽车行业中的应用前景。
一、智能感知技术智能感知是无人驾驶汽车能够感知外部环境并从中获取信息的关键技术。
无人驾驶汽车利用各种传感器和摄像头等设备，通过实时监测周围环境来感知路况、车辆、行人、障碍物等。
这些感知设备可以将获取到的信息转化为数字信号，再通过算法进行处理和分析。
1. 激光雷达（LiDAR）激光雷达是无人驾驶汽车中最常用的感知装置之一。
它能够通过发射激光束并接收返回的反射光来测量周围环境的物体位置和距离。
激光雷达的高精度感知能力使得无人驾驶汽车能够实现精确的测距和物体识别，从而更好地应对复杂的交通状况。
2. 摄像头摄像头在实现无人驾驶汽车的智能感知方面也扮演着重要角色。
通过视频图像分析算法，摄像头可以识别并跟踪道路标志、交通信号灯、行人以及其他车辆等。
此外，摄像头还能够提供对车辆周围环境的图像信息，为车辆的决策提供重要参考。
3. 雷达与超声波除了激光雷达和摄像头，雷达和超声波也是无人驾驶汽车常用的感知设备。
雷达能够利用电磁波进行测距，而超声波通过发射超声波脉冲并接收回波来获取物体的距离和位置。
这些设备能够提供与激光雷达和摄像头不同的感知数据，从而增强车辆对周围环境的感知能力。
二、决策技术决策技术是指无人驾驶汽车根据感知到的环境信息进行车辆行驶决策的能力。
无人驾驶汽车需要根据感知到的路况、障碍物等信息进行路径规划、交通信号识别、车道保持等操作，以确保安全且高效的行驶。
1. 路径规划路径规划是无人驾驶汽车决策技术中的重要环节。
根据车辆当前位置以及感知到的环境信息，无人驾驶汽车需要选择最佳的行驶路径。
路径规划算法通常考虑到因素包括车辆的速度、交通流量、道路状况等，以确保车辆行驶的安全和效率。
2. 交通信号识别交通信号识别是无人驾驶汽车决策技术中的另一个关键环节。
无人驾驶技术中的感知算法使用教程
无人驾驶技术中的感知算法使用教程随着科技的进步和人们对交通安全与便捷性的需求不断增加，无人驾驶技术逐渐成为一项备受关注的研究领域。
而在无人驾驶技术中，感知算法的运用至关重要，它能够帮助车辆感知周围环境，并将获取的数据转化为对车辆行动的决策。
本文将为您详细介绍无人驾驶技术中常用的感知算法及其使用教程。
一、激光雷达（Lidar）感知算法激光雷达是无人驾驶中常用的感知算法之一，它能够通过发射激光束并测量其被物体反射后的时间来获取物体的位置信息。
想要使用激光雷达进行感知，首先需要安装激光雷达传感器，并确保其能够获取到周围环境的反射信息。
然后，通过激光雷达传感器获取到的数据，可以使用点云处理算法将离散的点云数据转化为连续的地图信息。
最后，结合目标检测算法，可以对地图上的物体进行识别和分类，从而实现车辆的智能导航和避障。
二、摄像头（Camera）感知算法摄像头是另一种常见的感知算法，它通过获取图像信息，来实现对周围环境的感知。
为了使用摄像头进行感知，首先需要选择合适的摄像头，并将其安装在车辆上，准确朝向前方道路。
接下来，可以使用计算机视觉算法对摄像头获取到的图像进行处理和分析。
例如，可以使用目标检测算法对图像中的车辆、行人、交通标志等进行识别和分类。
此外，还可以使用光流算法来估计车辆的速度和运动轨迹。
摄像头感知算法的优势在于其成本相对较低，但在低光环境和复杂场景中的性能可能会受到限制。
三、雷达（Radar）感知算法雷达感知算法是无人驾驶技术中的另一种重要组成部分，它通过发射无线电波并接收其被物体反射后的信号来获取物体的位置和速度信息。
雷达感知算法需使用雷达传感器进行测量和数据采集，然后使用信号处理和目标识别算法对获取的数据进行处理和分析。
不同于激光雷达和摄像头感知算法，雷达在恶劣天气条件、尤其是雨雪等环境中的感知能力相对较好，但在细节和精度上可能略逊于激光雷达。
四、超声波（Ultrasonic）感知算法超声波感知算法通常用于近距离避障和停车等功能。
无人车原理
无人车原理
无人车原理指的是一种自动驾驶汽车技术，其核心原理是利用各种传感器、算法和人工智能技术，使汽车能够在没有人类驾驶员的情况下进行自主导航和驾驶。
首先，无人车需要配备各种传感器，包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波传感器等。
这些传感器能够感知车辆周围的道路、障碍物、行人、交通信号等信息。
激光雷达可以扫描周围环境，生成3D点云图，用于精确感知物体位置和形状。
毫米波雷达则可以探测周围物体的运动状态和距离。
摄像头可以实时拍摄道路图像，并通过计算机视觉算法进行图像识别和目标检测。
其次，无人车需要使用高精度地图，包括道路地理信息、交通标志、车道线等。
地图数据可以帮助无人车进行定位和路径规划。
无人车利用激光雷达等传感器与地图数据进行融合，实现准确的定位和导航。
然后，无人车利用算法和人工智能技术进行决策和控制。
通过收集和分析传感器数据，无人车可以判断周围环境和道路条件，做出相应的驾驶决策。
无人车的控制系统可以根据决策结果，实现自动驾驶操作，包括加速、刹车、转向、变道等。
最后，无人车还需要与交通管理系统进行通信，获取交通流量、路况信息等。
这样可以帮助无人车根据实时情况进行路线规划和行驶策略的调整，提高驾驶安全性和效率。
综上所述，无人车原理包括传感器感知、地图定位和导航、决策控制以及与交通管理系统的通信。
这些技术的相互协作使得无人车能够实现自主导航和驾驶，为未来交通领域带来新的可能性和挑战。
激光雷达SLAM技术及其在无人车中的应用研究进展
引言
随着科技的快速发展，无人驾驶汽车已成为人们的热点话题。环境感知作为 无人驾驶汽车的关键技术之一，能够实时获取周围道路和障碍物的信息，为车辆 的自主决策和安全驾驶提供重要支持。三维激光雷达作为一种先进的环境感知技 术，具有广阔的应用前景。本次演示将探讨三维激光雷达在无人车环境感知中的 应用。
研究现状
激光雷达SLAM技术的未来发展
随着技术的不断进步，激光雷达SLAM技术将会有更多的应用场景和研究方向。 例如，随着5G、云计算等技术的发展，可以实现更高精度的地图构建和实时感知； 利用人工智能和深度学习等方法，可以进一步提高激光雷达SLAM技术的感知能力 和稳定性；同时，随着无人驾驶技术的普及，激光雷达SLAM技术在无人公交、无 人货车等领域的应用也将得到进一步拓展。
3、复杂环境和恶劣天气：在复杂环境和恶劣天气条件下，如隧道、桥梁、 雨雪等，三维激光雷达具有较好的抗干扰能力和高精度测量能力，能够有效地提 高车辆的环境感知能力。
参考内容二
引言
随着科技的不断发展，无人驾驶汽车已成为人们的焦点。无人驾驶汽车的导 航与定位技术是实现其自主行驶的关键。为了提高导航与定位的精度和稳定性， 研究者们不断探索新的技术手段。其中，基于GPSINS激光雷达的无人车组合导航 成为了一种具有重要意义的研究方向。
特点与优势
基于GPSINS激光雷达的无人车组合导航具有以下特点与优势：
1、高精度：由于采用了GPS和INS的高精度数据，再加上激光雷达对周围环 境的精确感知，该技术可以提供高精度的导航和定位信息。
2、适应性强的：GPSINS激光雷达不受天气和光照条件的影响，可以在各种 环境下实现准确的导航和定位。
3、实时性：由于GPSINS激光雷达可以实时获取车辆的位置和姿态信息，因 此可以实现车辆的实时导航和监控。
无人驾驶汽车的传感器技术分析
无人驾驶汽车的传感器技术分析随着科技的快速发展，无人驾驶汽车正逐渐成为现实。
作为无人驾驶汽车的核心组成部分，传感器技术在实现自动驾驶功能方面起着至关重要的作用。
本文将对无人驾驶汽车中常见的传感器技术进行全面分析，并探讨其在实际应用中的潜力和发展前景。
一、激光雷达传感器激光雷达传感器是无人驾驶汽车中最常见也是最重要的传感器之一。
它能够通过发射激光束并测量其返回时间来实现对周围环境的精确感知。
通过扫描周围环境并测量物体的距离和形状，激光雷达传感器能够生成车辆周围的高分辨率三维地图，为无人驾驶汽车提供准确的位置和环境信息。
然而，激光雷达传感器由于昂贵和体积大的特点，限制了无人驾驶技术的推广和应用。
二、摄像头传感器摄像头传感器是另一种常见的无人驾驶汽车传感器技术。
借助摄像头传感器，无人驾驶汽车能够实时获取车辆周围的图像信息，并通过图像处理算法对交通标志、道路标线和其他车辆等进行识别和分析。
摄像头传感器具有成本低、体积小的优势，适合在无人驾驶汽车中广泛应用。
但同时，摄像头传感器对光照、雨雪和污迹等环境因素会产生一定的影响，需要通过合理的算法和技术手段进行处理和优化。
三、雷达传感器雷达传感器是无人驾驶汽车中另一种常用的感知技术。
与激光雷达不同，雷达传感器利用电磁波来感知和测量周围环境中的物体。
雷达传感器能够提供车辆周围的距离、速度和角度等信息，并能够在复杂天气和光照条件下工作。
与激光雷达相比，雷达传感器具有较低的成本和更远的感知距离，但分辨率较激光雷达较低，难以获得精细的地图信息。
四、超声波传感器超声波传感器是一种常用于近距离障碍物检测和避障的无人驾驶汽车传感器技术。
通过发射超声波信号并测量返回时间，超声波传感器能够实现对车辆周围物体的距离测量。
超声波传感器的成本低、体积小、反应速度快的特点，使其在无人驾驶汽车中发挥着重要作用。
然而，超声波传感器的测量范围有限，无法提供对远距离障碍物的有效感知。
五、惯性传感器惯性传感器是一类用于感知车辆加速度、角速度和方向的技术。
激光雷达技术在无人驾驶中的应用
激光雷达技术在无人驾驶中的应用你知道吗，现在无人驾驶可是个超级热门的话题，而在这其中，激光雷达技术那可是起着至关重要的作用。
我记得有一次，我在一个科技展览会上，看到了一辆无人驾驶的概念车。
那车的外观炫酷极了，线条流畅，充满了未来感。
我凑到跟前，好奇地观察着，这时候工作人员过来给我介绍，说这车子能够实现无人驾驶，靠的就是激光雷达技术。
咱先来说说激光雷达是啥。
它就像是无人驾驶汽车的“超级眼睛”，能够快速、精确地测量周围环境的距离和形状。
想象一下，汽车在路上跑，周围的行人和车辆、建筑物啥的，激光雷达能瞬间“看”清楚它们的位置和距离，然后把这些信息传给汽车的大脑，也就是控制系统，让车子做出正确的反应。
激光雷达技术的厉害之处在于它的精度高得吓人。
比如说，它能分辨出几十米外一个小小的障碍物，而且还能准确地测量出和这个障碍物的距离，误差非常小。
这就好比你在黑暗中拿着一个超级精准的尺子，能把周围的东西都量得明明白白。
在无人驾驶中，激光雷达技术的应用可广泛了。
它能帮助汽车进行环境感知，比如识别道路的边界、交通标志和信号灯。
有了它，汽车就像是有了一双敏锐的眼睛，不会迷路，也不会闯红灯。
而且在复杂的路况下，比如交叉路口或者车辆密集的地方，激光雷达能够快速地检测到其他车辆的位置和速度，提前做出避让或者超车的决策。
还有啊，激光雷达还能在恶劣天气条件下发挥作用。
下雨天、雾天或者雪天，人的眼睛可能看不清楚，但激光雷达可不受这些影响，照样能正常工作，保障汽车的安全行驶。
不过，激光雷达技术也不是完美无缺的。
比如说，它的成本有点高，这就使得一些无人驾驶汽车的价格比较昂贵。
还有就是它的数据处理量非常大，需要很强大的计算能力来支持。
但是，随着技术的不断进步，这些问题都在逐步得到解决。
我相信，在不久的将来，激光雷达技术会越来越成熟，无人驾驶汽车也会变得更加普及。
到那个时候，我们出门就可以放心地坐在车里，让车子自己带着我们去想去的地方，那该多惬意啊！总之，激光雷达技术就像是无人驾驶领域的一颗璀璨明星，照亮了未来出行的道路。
无人驾驶车辆中的传感器技术使用技巧
无人驾驶车辆中的传感器技术使用技巧无人驾驶车辆正日益成为汽车行业的热点和发展方向。
传感器技术作为无人驾驶车辆的重要组成部分，发挥着关键的作用。
本文将重点探讨无人驾驶车辆中常见的传感器技术及其使用技巧。
1. 激光雷达（LIDAR）技术激光雷达是无人驾驶车辆中最常见的传感器技术之一。
激光雷达通过发射激光束并通过测量反射的时间和距离来感知周围环境，并将这些数据转化为车辆可以理解的三维地图。
在使用激光雷达时，需要注意以下技巧：- 安装位置选择：激光雷达的安装位置应考虑到全方位的环境感知能力和最小化遮挡。
通常情况下，激光雷达会被安装在车辆的顶部，以便获得更大的视野和避免被车身部件遮挡。
- 多传感器融合：由于激光雷达存在盲区，只依靠激光雷达无法实现完全的环境感知。
因此，与其他传感器技术如摄像头、雷达等进行多传感器融合可以提高无人驾驶车辆的感知准确性和鲁棒性。
2. 摄像头技术摄像头技术在无人驾驶车辆中起到了至关重要的作用。
通过使用摄像头，车辆可以实时捕捉和分析周围环境的图像，并识别出道路、交通标志、行人、障碍物等。
在应用摄像头技术时，需要注意以下技巧：- 角度和视野的选择：摄像头的角度和视野范围应该能够覆盖整个道路和周围的环境。
合理选择摄像头的角度可以提高车辆对车道线、交通标志等的检测准确性。
- 光线和天气条件：车辆行驶的光线和天气条件对摄像头的影响很大。
良好的光线条件会提供更清晰、准确的图像信息，因此可以考虑增加或调整摄像头的曝光和对焦设置，以适应不同的光线和天气条件。
3. 雷达技术雷达技术在无人驾驶车辆中用于测量周围物体的距离和速度。
与激光雷达相比，雷达的成本相对较低，更加适用于大规模生产。
在使用雷达技术时，需要注意以下技巧：- 频率和波束：选择适当的雷达频率和波束可以提高周围环境的探测能力。
不同的频率和波束可以用于探测不同距离和速度的物体。
- 多线雷达：使用多线雷达可以提高空间覆盖范围和角度分辨率。
将多个雷达传感器分布在车辆的前、后、侧面可以增加车辆对周围环境的感知能力。
无人驾驶汽车关键技术解析
无人驾驶汽车关键技术解析无人驾驶汽车，作为自动驾驶技术的重要应用领域，近年来取得了长足的发展。
这种前沿技术不仅具有革命性的意义，也是未来智能交通系统的重要组成部分。
本文将对无人驾驶汽车的关键技术进行解析，包括感知技术、决策与规划技术以及控制系统。
一、感知技术感知技术是无人驾驶汽车实现自主导航的基础。
它通过感知周围环境、识别和理解交通标志、车辆、行人等信息，为车辆提供必要的感知能力。
其中，传感器是实现感知的关键装置。
1. 激光雷达激光雷达是无人驾驶汽车最常用的感知装置之一。
它通过发射激光束，并通过接收激光束的反射信号来获取周围环境的三维点云数据。
通过对点云数据的处理和分析，无人驾驶汽车能够准确感知到周围障碍物的位置和形状，实现对环境的高精度感知。
2. 摄像头摄像头是无人驾驶汽车另一个重要的感知装置。
它通过采集图像数据，利用计算机视觉技术来实现对环境的感知。
无人驾驶汽车可以通过对图像数据的处理和分析，识别交通标志、识别行人和车辆等，为决策和规划提供重要的信息。
3. 毫米波雷达毫米波雷达是一种利用毫米波进行目标检测和距离测量的感知装置。
与激光雷达相比，毫米波雷达在雨雪天气下有更好的适应性。
它能够实现对障碍物的高精度感知和测距，为无人驾驶汽车提供更全面的环境感知能力。
二、决策与规划技术决策与规划技术是无人驾驶汽车实现智能驾驶的核心。
它主要包括路径规划、运动规划和行为决策等关键技术。
1. 路径规划路径规划是指根据起点和终点之间的路况条件，找到一条最优路径的过程。
在无人驾驶汽车中，路径规划主要考虑的是行车安全和效率。
通过综合考虑交通流量、道路状况、限行政策等因素，无人驾驶汽车可以选择最优路径，实现在复杂交通环境下的智能行驶。
2. 运动规划运动规划是指根据路径规划结果，生成无人驾驶汽车的具体运动轨迹的过程。
它需要考虑车辆的动力学约束，同时平衡行车安全和行车平稳性。
通过优化车辆的加速度、速度和方向等参数，无人驾驶汽车可以实现平稳的运动，提高乘坐舒适度。
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再通过距离和角度，即可定位每个激 光反射点的位置。
图2.3 俯视扫描示意图
(4)测速原理
汽车激光雷达防撞系统要探测的目标是地面上运动着的 车辆及物体，不但需要测量出目标的距离，而且需测 量出目标与自车的相对速度(即径向相对速度)，从而 探测出目标的实际速度。下列是依据多普勒频移原理 测距。
多普勒频移
（vr为雷达与目标的径向相对速度）
当目标向着激光雷达运动时vr>0,回波载频提高也就是自 车与前车或障碍物间的距离在减小;
反之 vr<0,回波载波降低,自车与前车或障碍物间的距离 图在2.4增多大普勒。激光雷达测速
所以只要能够测量出多普勒频移fd,就可以确定目标与雷 达站之间的相对速度,也就是自车与前车或障碍物的 相对速度，从而根据自车的速度计算出前车的速度。
激光雷达与无人车1激光雷达简介 Nhomakorabea2
激光雷达原理
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无人车介绍
4
结束语
1、激光雷达简介
(1)起源与发展
“雷达”(RADAR-Radio Detection And Ranging)。传统的雷达是以微波和毫米波作为 载波的雷达，大约出现1935年左右。
最早公开报道提出激光雷达的概念是: 1967年美国 国际电话和电报公司提出的，主要用于航天飞行 器交会对接，并研制出原理样机;1978年美国国 家航天局马歇尔航天中心研制成CO2相干激光雷 达.
(3)激光雷达特点
①分辨率高 角分辨率不低于0.1mard;距离分辨率可达0.lm;速度分 辨率能达到10m/s以内. ②隐蔽性好、抗有源干扰能力强 激光直线传播、方向性好、光束非常窄. ③低空探测性能好 只有被照射的目标才会产生反射,完全不存在地物回波的 影响. ④体积小、质量轻 发射望远镜的口径一般只有厘米级,整套系统质量最小的 只有几十公斤
图3.1谷歌无人车实物图
(1)谷歌无人车
车顶上的扫描器发射64束激光射线，然后激光碰到车辆 周围的物体，又反射回来，这样就计算出了物体的 距离。另一套在底部的系统测量出车辆在三个方向 上的加速度、角速度等数据，然后再结合GPS数据 计算出车辆的位置，所有这些数据与车载摄像机捕 获的图像一起输入计算机，软件以极高的速度处理 这些数据。这样，系统就可以非常迅速的作出判断 。
图3.2 谷歌无人车工作原驾驶车国内 首次实现城市、度大厦附近出发，驶入 G7京新高速公路，经五环路，抵 达现 了多次跟车减速、变道、超车、 上下匝道、调头等复杂驾驶动作 ，完成了进入高速（汇入车流） 到驶出高速（离开车流）的不同 道路场景的切换。测试时最高速 度达到100公里/小时。
工作频率由无线电频段改变成了光频段，雷达具体结构 、目标和背景特性上发生了变化。
微波天线由光学望远镜代替；接收通道中微波雷达可以 直接用射频器件对接收信号进行放大、混频和检波等 处理，激光雷达则必须用光电探测器将光频信号转换 成电信号后进行处理。
信号处理，激光雷达基本上沿用了微波雷达中的成熟技 术。
以后世界上陆续提出并实现：激光多普勒雷达、激 光测风雷达、激光成像雷达、激光差分吸收雷达 、拉曼散射激光雷达、微脉冲激光雷达、激光合 成孔径雷达、激光相控阵雷达等。
图1.3 单线激光雷达
图1.4 多线激光雷达
(2)激光雷达与微波雷达的异同点
激光雷达是以激光器为辐射源的雷达，它是在微波雷达 技术基础上发展起来的，两者在工作原理和结构上有 许多相似之处
③光学天线 透射式望远镜；反射式望远镜；收发合置光学天线；收
发分置光学天线；自由空间光路；全光纤光路；波片 （四分之一、二分之一）；分束镜、合束镜、布鲁斯 特窗片
(1)激光雷达基本结构
④光学扫描器 多面体扫描器，利用多面体（6-12面）的转动来扫描，
优点是扫描线性好、精度高，缺点是体积大、价格 高； 检流计式振镜扫描器，扫描角≤15°； 声子偏转器，利用声光效应使入射光线产生偏转而实现 光扫描，声光偏转器的扫描角不大，一般在±3°左右 压电扫描器，利用逆压电效应产生摆动的新型扫描器；图3.3 无人车实物图Thank You
(2)测距原理
激光雷达工作时，发射机向空间发射一串重复周期一定 的高频窄脉冲。如果在电磁波传播的途径上有目标 存在，那么激光雷达就可以接收到由目标反射回来 的回波。由于回波信号往返于雷达与目标之间，它 将滞后于发射脉冲一个时间，如图所示。
能测量目标距离是激光雷达的一个突出优点，测量的精 度和分辨率与发射信号带宽(或处理后的脉冲宽度)有 关。脉冲越窄，性能越好。
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(2)测距原理
汽车激光雷达防撞系统特点： 发射机发射的是一串重复周期一定的激光窄脉冲， 是典
型的非相干测距雷达； 对它的要求是测距精度高，测距精度与测程的远近无关
； 系统体积小、重量轻，测量迅速，可以数字显示； 操作简单，培训容易，有通讯接口，可以连成测量网络
，或与其他设备连机进行数字信息处理和传输。
图2.2脉冲式激光雷达测距原理
(2)测距原理
根据获得tr的方法不同，可分为模拟测距和数字测距。
第一
第二
第三
跟踪精度 高，且精 度与跟踪 距离无关;
响应速度 快，适合 于跟踪快 速目标;
工作可靠 和系统便 于集成化;
第四
输出数据 为二进制 码，可以 方便地和 数据处理 系统接口
(2)测距原理
数字式测距只要记录回波脉冲到达时的计数脉冲的数目 n ，根据计数脉冲的重复周期 T，就可以计算出回波 脉冲相对于发射脉冲的延迟时间
3、无人车介绍
(1)谷歌无人车
2014年5月28日谷歌发布了一款自 己设计的无人驾驶汽车。它能载 人到处跑，还没个方向盘。这就 是谷歌联合创始人谢尔盖·布林领 导的创新小组Google X的最新 项目。
谷歌采用了Velodyne公司的车顶激 光测距系统，这一系统使用64个 激光，以每分钟900次的速度发 出光束，产生的点云可以提供给 汽车360度的视角。
行业PPT模板：/hangye/ PPT素材下载：/sucai/ PPT图表下载：/tubiao/ PPT教程： /powerpoint/ Excel教程：/excel/ PPT课件下载：/kejian/ 试卷下载：/shiti/
(1)激光雷达基本结构
②接收器：适合于激光雷达用的光电探测器主要有PIN 光电二极管、硅雪崩二极管(SiAPD)、光电导型碲镉 汞(HgCdTe)探测器和光伏型碲镉汞探测器从目前实 际应用来看，Nd:YAG固体激光器、CO2气体激光器 和GaAlAs半导体二极管激光器、光纤激光器等最具 有代表性。
图1.1 雷达
图1.2 雷达显示屏幕
(1)起源与发展
激光雷达(LADAR-Laser Detection And Ranging)是以激光作为载波的雷达，以光电探 测器为接收器件，以光学望远镜为天线的雷达。 早期，人们还叫过光雷达(LIDAR-Light Detection And Ranging)，这里所谓的光实际 上是指激光。
(4)三种综合性能雷达对比
2、激光雷达原理
(1)激光雷达基本结构
①激光器：激光雷达的核心器件。激光器种类很多，性 能各异，究竟选择哪种激光器作为雷达辐射源，往往要 对各种因素加以综合考虑，其中包括：波长、大气传输 特性、功率、信号形式、功率要求、平台限制（体积、 重量和功耗）、对人眼安全程度、可靠性、成本和技术 成熟程度等。 从目前实际应用来看，Nd:YAG固体激光器、CO2气体 激光器和GaAlAs半导体二极管激光器、光纤激光器等最 具有代表性。 图2.1 简易激光雷达组成
T 为已知值。为了减少误差，通常计数脉冲产生器和雷 达定时器触发脉冲在时间上是同步的。目标距离 R 与计数脉冲数 h之间的关系为：
式中，f为计数脉冲重复频率。
(3)位置确定
右图是激光雷达工作时的俯视扫描面 示意图，其中激光雷达为逆时针扫 描。以激光发射器为原点建立坐标 系，X 轴定义为水平向右，Y 轴定 义为水平向前，Z 轴是按照右手原 则确定。