激光雷达在机器人中的应用
激光雷达的工作原理与应用
激光雷达的工作原理与应用激光雷达（Lidar）是一种利用激光发射器和接收器来测量距离、速度和方向等信息的远距离感知技术。
激光雷达在自动驾驶、机器人导航、环境监测和三维建模等领域都有广泛的应用。
本文将介绍激光雷达的工作原理、组成结构和应用。
一、激光雷达的工作原理激光雷达利用激光器发射一束高强度激光束，通过接收反射回来的激光信号来进行测量。
其工作原理可以简单地分为三个步骤：发射、接收和信号处理。
1. 发射：激光雷达通过激光器发射一束脉冲激光光束。
这个激光光束通常是红外线激光，因为红外线光在大气中传播损耗小。
2. 接收：激光光束照射到目标物体上，并被目标物体表面反射。
激光雷达的接收器接收反射回来的激光信号。
3. 信号处理：接收到的激光信号通过光电二极管（Photodiode）或光纤传感器转换成电信号。
然后，这些电信号经过放大、滤波和数字化等处理，得到目标物体的距离、速度和方向等信息。
二、激光雷达的组成结构激光雷达通常由发射器、接收器和信号处理器等组成。
1. 发射器：激光雷达的发射器是用来发射激光脉冲的关键部件。
发射器通常由激光二极管或固体激光器等构成。
激光发射的功率和频率会影响到测量距离和精度。
2. 接收器：激光雷达的接收器是用来接收反射回来的激光信号的部件。
接收器通常包括光电二极管或光纤传感器等。
接收器的灵敏度和抗干扰性会影响到激光雷达的性能。
3. 信号处理器：激光雷达的信号处理器负责接收、放大和数字化等处理激光信号。
信号处理器通常包括模拟信号处理电路和数字信号处理电路。
通过信号处理，可以提取目标物体的距离、速度和方向等信息。
三、激光雷达的应用激光雷达具有高精度、远距离、快速测量和全天候工作等特点，因此在各个领域都有广泛的应用。
1. 自动驾驶：激光雷达是自动驾驶系统中的重要传感器之一。
它可以实时获取道路和障碍物的信息，帮助车辆进行精确的定位和避障。
2. 机器人导航：激光雷达在机器人导航中扮演着关键的角色。
机器人导航激光雷达实现精准定位
机器人导航激光雷达实现精准定位随着科技的快速发展，机器人已经逐渐进入我们的日常生活中。
无论是在工业生产线上还是在家庭中，机器人都扮演着重要的角色。
然而，机器人能够精准定位却是一个重要的挑战。
在这方面，激光雷达技术成为了实现精准定位的一种重要手段。
激光雷达是一种通过激光束发射与接收来测量距离和检测物体的设备。
借助激光雷达，机器人可以通过扫描周围环境并获取物体的位置信息，从而实现精准定位。
激光雷达可以通过扫描物体表面的反射光来计算物体与机器人的距离，并根据激光束反射的时间和角度数据绘制出物体的三维图像。
激光雷达的实现原理可以简单概括为通过发射激光束，并通过测量激光束被反射回来的时间差，得出物体与机器人的距离。
激光雷达会以非常高的频率进行数据采集，每一次扫描都能够提供物体在三维空间中的位置信息。
这样，机器人就可以根据激光雷达获取的数据来制定相应的行动策略，实现精确的定位和导航。
激光雷达的精确度与测距范围是进行精准定位的关键。
一般来说，激光雷达的测距精度可以达到毫米级别，而测距范围通常在几米到几十米之间。
通过将多个激光雷达组合使用，可以实现更大范围的测距和更高的定位精度。
此外，激光雷达还可以快速扫描周围的环境，并实时更新数据，使机器人能够快速响应环境变化。
然而，激光雷达也存在一些局限性。
例如，在强光干扰下，激光雷达的性能可能会受到影响。
此外，激光雷达的价格相对较高，导致在某些应用领域中使用受限。
但随着技术的发展，这些问题也将逐渐得到解决。
在日常生活中，机器人的精准定位对于许多应用场景都至关重要。
例如，在物流仓库中，机器人需要能够准确地定位并获取货物的位置信息，以便进行自动搬运。
在医疗领域，机器人可用于手术、康复训练等任务，而精准的定位则成为了保证操作安全的关键。
总之，机器人导航激光雷达的应用使得机器人能够实现精准定位成为可能。
激光雷达通过扫描周围环境并获取物体的位置信息，为机器人的自主导航提供了重要的数据支持。
激光雷达技术的原理和应用
激光雷达技术的原理和应用激光雷达技术是一种利用激光技术，通过向目标物体发射激光束，利用其反射信号确定目标物体位置、形状和运动状态等信息的一种测距技术。
相比于传统雷达技术，激光雷达技术具有分辨率更高、测量精度更高、目标检测能力更强等优点，因此被广泛应用于地图制作、自动驾驶、机器人导航、室内定位等领域。
激光雷达技术的原理是利用激光束发射器向目标物体发射激光束，当激光束遇到目标物体时，部分激光能量会被反射回来，并被接收器接收。
通过测量激光束发射和接收的时间差，就可以计算出目标物体与激光雷达之间的距离。
激光雷达技术的应用非常广泛。
在地图制作领域，激光雷达技术被用于制作高精度的3D地图。
激光雷达可以在短时间内扫描整个城市，并将扫描结果转化为3D地图。
这种3D地图可以用于导航、城市规划、建筑设计等领域，大大提高了地图的精度和可用性。
在自动驾驶领域，激光雷达技术被广泛应用于车辆的环境感知。
激光雷达可以扫描车辆周围的环境，包括道路、行人、其他车辆等，以实现自动驾驶系统的环境感知功能。
利用激光雷达技术，自动驾驶系统可以快速准确地识别并响应周围的环境，从而大大降低道路交通事故的发生率。
在机器人导航领域，激光雷达技术也被广泛应用。
机器人可以利用激光雷达扫描周围的环境，以实现精准的位置感知和运动控制。
机器人可以将激光雷达扫描结果转化为3D地图，并根据地图进行路径规划和避障。
使用这种技术，机器人可以在复杂的环境中自动导航，完成一系列的任务。
在室内定位领域，激光雷达技术也被广泛应用。
激光雷达可以扫描室内环境，生成精准的室内地图，并通过对地图的分析，实现室内定位和导航。
该技术被广泛应用于室内导航、物流配送、室内巡检等领域。
虽然激光雷达技术具有很多优点，但它也存在一些局限性。
由于激光雷达需要发射激光束，因此它不能用于突破障碍物进行探测。
此外，激光雷达技术还面临着成本高、信号受干扰等挑战。
总之，激光雷达技术是一项非常有前途的技术，在各个领域都有广泛的应用。
激光测量仪器在机器人技术中的应用研究
激光测量仪器在机器人技术中的应用研究摘要机器人技术的迅猛发展为现代工业生产和日常生活带来了巨大的变革。
而激光测量仪器作为一种高精度、高效率的测量工具，也在机器人技术中得到了广泛的应用。
本文将探讨激光测量仪器在机器人感知、定位和导航等方面的应用，并分析其在机器人技术发展中的现状和未来趋势。
1. 引言随着机器人技术的不断进步，机器人在各个领域的应用不断扩展。
机器人需要准确的感知环境、精准的定位和导航能力，才能实现复杂任务的完成。
激光测量仪器作为一种高精度、高效率的测量工具，为机器人的感知、定位和导航提供了重要的支持。
本文将重点讨论激光测量仪器在机器人技术中的应用研究。
2. 激光测量仪器在机器人感知中的应用机器人需要对周围环境进行感知，以获取准确的数据和信息。
激光测量仪器可以通过激光扫描或激光测距，实时获取环境中的障碍物、物体轮廓等信息。
激光雷达是目前应用最广泛的激光测量仪器之一，在机器人感知中起到了重要的作用。
机器人通过搭载激光雷达，可以实现对环境的三维重建和实时定位，从而做出相应的决策和动作。
激光测量仪器在机器人感知中的应用不仅局限于工业领域，还涉及到农业、医疗等多个领域。
例如，在农业领域，机器人通过激光测量仪器可以对农田进行精确测量，实现精准灌溉和播种，提高农作物的产量和质量。
在医疗领域，机器人通过激光测量仪器可以进行精确的手术定位，提高手术的准确性和安全性。
3. 激光测量仪器在机器人定位中的应用机器人的定位能力对于任务的完成至关重要。
激光测量仪器可以通过测量机器人与周围物体的距离和角度，实现机器人的精确定位。
激光测量仪器可以配备在机器人的不同部位，实现多点测距，提高机器人定位的准确性。
激光定位技术在机器人技术中有着广泛的应用。
例如，自动驾驶汽车通过激光雷达实现对周围车辆和障碍物的感知和定位，从而进行智能驾驶。
工业机器人通过激光测量仪器实现对零件位置和姿态的准确定位，提高生产效率和产品质量。
在室内导航中，机器人通过激光测量仪器实时获取环境地图，实现精准定位和导航，提供人性化的服务。
激光雷达SLAM算法在机器人导航中的应用研究
激光雷达SLAM算法在机器人导航中的应用研究一、前言随着科技的发展，人类逐渐实现了许多曾经只存在于电影和科幻小说中的技术。
机器人是其中一种代表。
机器人在现代社会中的应用越来越广泛，机器人导航技术也随之得到了快速的发展。
激光雷达SLAM算法是机器人导航中常使用的一种算法，本文将深入探讨这种算法的实际应用。
二、激光雷达SLAM算法的基本概念SLAM全称为Simultaneous Localization and Mapping，即同时进行定位和建图。
激光雷达SLAM算法是SLAM算法中最常见的一种，可以同时实现障碍物检测、地图绘制和机器人位置的确定。
该算法通过激光雷达扫描周围环境，测量出距离和角度，从而确定机器人所在位置并绘制环境地图。
三、激光雷达SLAM算法在机器人导航中的应用1. 机器人自主导航激光雷达SLAM算法可以帮助机器人实现自主导航。
机器人在移动过程中，通过激光雷达扫描周围的环境，获取相应的坐标信息和地形信息，同时通过统计分析激光雷达得到的数据，生成环境地图，从而确定自己的位置并进行自主导航。
2. 机器人路径规划结合激光雷达SLAM算法和路径规划算法，机器人可以在未知环境中实现路径规划。
机器人先通过激光扫描确定周围环境，然后根据环境中的障碍物分布情况，自动生成安全可靠的路径，并实现导航功能。
3. 智能停车激光雷达SLAM算法可以帮助机器人实现智能停车。
在停车过程中，机器人可以通过激光雷达扫描到周围环境的信息，判断哪里有空位，从而实现自动泊车。
四、激光雷达SLAM算法的优缺点1. 优点激光雷达SLAM算法可以在未知环境中实现实时定位和建图，机器人可以快速适应不同的环境。
同时，该算法可以实现精确的地图制作，有助于机器人完成更复杂的任务。
2. 缺点激光雷达SLAM算法虽然可以通过扫描周围环境来进行地图绘制，但是扫描速度较慢，同时需要消耗较多的电力，影响机器人续航能力。
此外，激光雷达SLAM算法也容易受到环境噪声的影响，导致定位和建图精度下降。
光电信息科学与工程在机器人技术领域的应用
光电信息科学与工程在机器人技术领域的应用光电信息科学与工程是关于光学、电子学和计算机科学的交叉学科，它的发展为机器人技术的发展提供了巨大的推动力。
在机器人技术领域，光电信息科学与工程的应用可以使机器人具备更强大的感知、处理和控制能力，从而实现更高级的功能和更复杂的任务。
本文将讨论光电信息科学与工程在机器人技术领域的几个主要应用。
一、光电传感器光电传感器是光电信息科学与工程在机器人技术领域中最常用的一种应用。
通过利用光电传感器的光电效应，机器人可以实时感知周围环境的光线强度、颜色等信息，进而进行相应的处理和决策。
例如，光电传感器可以用于机器人的导航和避障系统，使机器人能够根据光线强弱和颜色变化来判断周围环境的道路状况并避开障碍物。
此外，光电传感器还可以用于机器人的图像识别和目标跟踪等任务，使机器人能够准确地感知和识别各种对象。
二、光电器件光电器件是光电信息科学与工程在机器人技术领域中的另一个重要应用。
光电器件的主要作用是将光能转化为电能或者将电能转化为光能，实现光信号的检测和生成。
常见的光电器件包括光敏电阻、光电二极管、光电晶体管等。
这些光电器件可以被用于机器人的传感系统中，实现对光线的探测和测量。
例如，机器人可以利用光敏电阻或光电二极管来感知光线的强度，从而对环境的亮度进行测量和调整，保证机器人在不同亮度条件下的正常运行。
三、光纤通信光纤通信是光电信息科学与工程在机器人技术领域的又一重要应用。
光纤通信技术可以通过光信号的传输实现机器人之间的信息交换和远程控制。
光纤通信技术具有传输速度快、带宽大、抗干扰能力强等优点，适用于机器人技术中对高速、稳定和可靠通信的需求。
例如，在机器人协作系统中，各个机器人之间可以通过光纤通信技术进行实时的数据交换，从而实现任务的协调和分工，提高工作效率和准确度。
四、激光雷达激光雷达是光电信息科学与工程在机器人技术领域中的重要应用之一。
激光雷达利用激光束对周围环境进行扫描和测量，获取周围物体的三维空间位置和形状信息。
激光雷达的应用场景
激光雷达的应用场景激光雷达是一种利用激光技术来测量距离和探测物体的设备。
它可以在各种应用场景中发挥重要作用。
1. 自动驾驶汽车激光雷达是自动驾驶汽车中不可或缺的一部分。
它可以通过扫描周围环境来获取精确的三维地图，帮助汽车实现精准定位、避障和规划行驶路线。
目前市面上很多自动驾驶汽车都采用了激光雷达技术，如特斯拉、Waymo等。
2. 机器人导航机器人也可以通过激光雷达来进行导航。
在工业生产线上，机器人需要准确地识别和定位物体，以便执行任务。
而激光雷达可以提供高精度的距离信息和环境地图，让机器人能够更加智能地移动。
3. 无人机无人机需要具备精准的定位和遥感能力，以便执行各种任务。
而激光雷达可以提供高精度的距离信息和地形数据，在无人机飞行时起到了至关重要的作用。
例如，在农业领域中，无人机可以通过激光雷达来测量农田的形状、高度和植被覆盖情况，以便精准地执行农业作业。
4. 建筑测量激光雷达可以用来进行建筑测量。
它可以快速地获取建筑物的三维结构信息，包括楼层高度、房间面积等。
这对于建筑设计、施工和维护都非常重要。
5. 智能家居在智能家居领域中，激光雷达可以用来实现室内定位和环境感知。
例如，在智能音响中，激光雷达可以扫描房间内的物体和人员位置，并根据这些信息调整音响的输出方向和音量。
6. 安防监控激光雷达也可以用来进行安防监控。
例如，在银行、商场等公共场所中，激光雷达可以扫描周围环境并检测异常行为，如盗窃或暴力事件。
总之，激光雷达在各种应用场景中都发挥着重要作用。
随着技术的不断进步和应用范围的不断扩大，激光雷达的应用前景将会更加广阔。
激光雷达在智能机器人中的应用
激光雷达在智能机器人中的应用随着科技的不断发展，智能机器人已经成为人们生活中的重要一环。
而作为智能机器人的核心感知技术之一，激光雷达也在不断演进和应用。
本文将探讨激光雷达在智能机器人中的应用，并分析其意义和前景。
激光雷达是一种通过激光束扫描环境，感知和测量距离的技术。
它主要由激光发射器、接收器和旋转马达构成。
当激光束发射出后，它会与环境中的物体交互，然后通过接收器接收反射回来的激光信号。
通过测量激光信号的时间差，智能机器人可以准确地计算出与物体的距离和方向，从而实现对周围环境的感知和导航。
激光雷达在智能机器人中的应用非常广泛。
首先，激光雷达可以用于智能机器人的建图和定位。
智能机器人搭载了激光雷达后，可以通过扫描周围环境，生成一个精确的三维地图。
同时，通过不断更新地图，智能机器人可以实时定位自己的位置，并且随着移动，不断更新位置信息。
这为智能机器人的导航和路径规划提供了重要的基础。
其次，激光雷达还可以用于环境感知和障碍物检测。
激光雷达可以精确地检测周围环境中的障碍物，并生成点云数据。
基于这些数据，智能机器人可以判断自己前进的方向，并避免与障碍物产生碰撞。
激光雷达的高精度和快速扫描速度，使得智能机器人能够在复杂多变的环境中高效地运行，有效提高了智能机器人的安全性和自主性。
此外，激光雷达还可以用于目标识别和物体抓取。
智能机器人通过搭载激光雷达，可以扫描和记录环境中的各种物体，并通过特定算法对物体进行识别和分析。
这为智能机器人与外界环境的交互提供了可能性。
例如，在仓库中，智能机器人可以利用激光雷达扫描货架上的货物，然后识别出目标物体并进行抓取。
激光雷达在智能机器人中的应用前景广阔。
随着激光雷达技术的不断创新和发展，其扫描速度和精度将不断提高。
同时，随着人工智能和机器学习领域的进展，智能机器人的感知和理解能力也将不断增强。
这将进一步推动激光雷达在智能机器人中的应用，并开辟全新的应用场景和商业机会。
总之，激光雷达作为智能机器人的核心感知技术之一，具有广泛的应用前景。
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激光雷达在ALV中的应用关键词：激光雷达智能车辆移动机器人定位障碍检测laser range finder Extended Kalman Filter(EKF).结构：1：概述2：激光雷达的分类3：激光雷达测量时间的技术4：激光雷达在ALV中的用途5：举例LMS291-s05型号的激光雷达的特点和参数6：激光雷达用于智能车定位6.1 定位原理6.2定位常用方法7：激光雷达用于ALV的障碍检测7.1ALV的安全性要求7.2 激光雷达检测故障时要到的“漏报”和“虚警”现象7.3 雷达安装位置的考虑8：总结资料来源：Google 百度知网、南理工图书馆学位论文、期刊、会议《未知环境中移动机器人导航控制理论与方法》蔡自兴1：概述无论是室外环境下行驶的陆地自主车还是室内环境下运动的各种移动机器人（Autonomous Land Vehicle)，都离不开距离探测。
而在有源测距仪中，激光测距雷达的精度相对较高，方向性较好，而且基本不受环境可见光变化的影响，因此无论在室内还是室外环境下的移动机器人的导航研究中都得到了广泛应用。
激光测距雷达可以直接获取距离数据，为机器人的导航提供了便捷有效的环境描述。
2：激光雷达的分类根据扫描机构的不同，激光测距雷达有2D和3D两种。
它们大部分都是靠一个旋转的反射镜将激光发射出去并通过测量发射光和从物体表面反射光之间的时间差来测距。
3D激光测距雷达的反射镜还附加一定范围内俯仰以达到面扫描的效果。
它们都是直接测距方法。
同3D激光测距雷达相比，2D激光测距雷达只在一个平面上扫描，结构简单，测距速度快、系统稳定可靠。
目前2D激光测距雷达主要在室内的移动机器人上应用较多，因为在室内的结构化环境下，地面平坦，所有障碍物又都垂直于地面，因此机器人只要能在平行于地面的平面上获取环境信息便己经足够导航的需要。
很多室内移动机器人的应用，如环境的地图生成，机器人的自定位，避障等等的研究都是基于2D激光测距雷达的。
但是，将2D激光测距雷达用于越野环境下的障碍物检测有相当的难度。
由于越野地形复杂，高低不平，由此会引起车体行驶时的剧烈颠簸。
而2D激光测距雷达只能是单线扫描，因此不可避免的会引起比较严重的障碍物的漏检和虚报现象。
3：激光雷达测量时间的技术激光测距雷达测量时间差有三种不同的技术:(l)脉冲检测法:直接测量反射脉冲与发射脉冲之间的时间差;(2)相干检测法:通过测量调频连续波的发射光束和反射光束之间的差频而测量时间差;(3)相移检测法:通过测量调幅连续波，的发射光束和反射光束之间的相位差而测量时间差。
由于相位差的2兀周期性，因此这一方法测得的只是相对距离，而非绝对距离，4：激光雷达在ALV中的用途在陆地移动机器人的导航中，3D激光测距雷达应用得比较多。
在移动机器人中中主要应用在以下三个方面:(1)路标检测及地图匹配(2)越野行驶时建立地形图(3)障碍物检测5：举例LMS291-s05型号的激光雷达的特点和参数以LMS291-S05型号激光雷达为例进行分析，该型号是一种二维的激光雷达，只扫描一个平面的数据，其特点是：(1) 感知距离远，最大可达80米；覆盖角度范围大，最大可达180度；(2) 距离和角度测量精度高，分别可达5厘米和0.1度；(3) 扫描时间短，约为26.6毫秒，可以获得高车速情况下的实时测量；(4) 具有雾校正功能，对环境光线变化不敏感，适用于室外环境。
LMS291-S05型号激光雷达详细的技术参数请见表1。
其中比较重要的参数包括角度测量范围和角度分辨率、扫描周期、系统误差。
角度测量范围和角度分辨率决定了激光雷达得到的数据量；扫描周期是对定位算法实时性的评价标准；系统误差对整个定位过程的精度有很大影响。
表1 LMS291-S05型号激光雷达的技术参数技术项目参数值测量距离80m/8m角度测量范围180°/100°角度分辨率1°/0.5°/0.25°扫描周期13.3ms/26.6ms数据传输速率500K Bd距离测量分辨率10mm系统误差（距离测量精度）±5cm6：激光雷达用于智能车定位智能车，也称为无人自动驾驶车辆，是室外轮式移动机器人在交通领域的重要应用。
智能车的关键技术大致包括定位技术、车辆控制技术和安全三个方面。
而定位技术是智能车最基本的环节。
在众多车载传感器中，激光雷达测量精度高，已经成为大部分智能车车载的一种传感器。
NavLab-11 智能车上就安装了激光雷达。
Stanford 的Stanley 智能车和来自 CMU 的 BOSS 智能车都使用了来自德国SICK公司的LMS激光雷达6.1 定位原理基于激光雷达的智能车定位，其主要原理是采用将智能车的位置传感器(如里程计、惯性导航单元或者GPS等)提供的信息和外部环境传感器(二维激光雷达等)提供的信息进行融合，从而得到智能车的精确定位。
之所以这样做，是因为仅仅依靠位置传感器无法实现精确定位，里程计的输出结果会随着运动距离的增加而出现越来越大的累积误差；惯导的输出也有漂移，导致积分后的位置信息出现偏差；GPS的输出只有位置信息，而不包含重要的车辆朝向角信息。
尽管如此，在运动定位中，一般来说位置传感器是不可缺少的，它提供了智能车的大致的定位信息，在此基础上，外部环境传感器从环境中感知的信息用来在小范围内和已知地图匹配，实现对位置传感器定位的校正。
如果没有位置传感器的辅助，仅靠外部环境传感器获得的大量不确定和不完全的信息实现智能车的大范围的位置估计就变得很困难。
6.2定位常用方法具体的方法有基于蒙特卡罗(Monte Carlo)的定位方法、基于角度直方图的定位方法、基于特征提取和匹配的定位方法等。
基于蒙特卡罗的定位方法是一种基于概率的定位方法，需要建立起激光雷达传感器的概率模型。
由于传感器概率模型的准确性直接影响到定位的结果，又由于传感器概率模型的获取比较复杂困难，因此这种方法具有一定的局限性。
基于角度直方图的定位方法是匹配相邻两帧的激光雷达数据，比较两帧之间的位置偏移量和角度偏移量，从而得到智能车辆的位姿估计。
这种做法要求运动环境中具有比较明显的线段特征，而且其精度由于与直方图的分辨率有关而十分有限。
基于特征提取和匹配的定位方法，是根据激光雷达数据的特点，利用点和线段特征来描述环境；提取出当前时刻的点或线段特征，与已知地图进行匹配，从而得到车辆的位姿估计。
这种方法需要建立环境的地图，并在已知地图的基础上进行定位，因此这种方法也可以称为基于地图的定位方法。
该方法关键问题是对环境地图的描述和地图自动生成问题、环境地图的匹配问题、以及定位的精度问题。
7：激光雷达用于ALV的障碍检测任何一种智能移动机器人，要实现在未知环境下的自主导航，都必须以有效而可靠的环境感知为基础。
依赖于一种传感器或多种传感器的组合，并配以合适的传感器信息处理方法，机器人才能得到一些对自身所处环境的估计，进而做出决策。
障碍检测系统的根本目的是为了检测出ALV前方的可能障碍，为ALV提供宋全保障。
7.1 ALV的安全性要求一个自主导航系统的安全性要求归为如下四类:①系统反应能力:②道路通过比;③系统敏锐度;④系统可信度。
系统的反应能力指的是当ALV发现障碍后开始紧急刹车，确保在车体撞到障碍之前停车的能力。
道路通过比指的是由于传感器采集道路信息也需要时间，但同时车体又在前进，为了确保道路区域不被漏检，在传感器采集信息的一个周期里车体前进的距离和采集的距离之比应小于1。
系统敏锐度指的是为确保障碍物的信息可靠，检测系统必须具有的最低分辨率。
系统可信度指的是当己经有一条规划好的避障路径后，ALV能严格忠实地执行该路径的能力。
7.2 激光雷达检测故障时要到的“漏报”和“虚警”现象事实上，一般来说，障碍物体总是最先从较远处开始慢慢进入LMS的视野。
在这种情况下，体积和形状较小的障碍物在距离图上可能只表现为极少数的几个点。
这样，激光雷达的扫描姿态角的微小变化都有可能会导致障碍物从距离图中消失或者把道路中的其他物体(如地面)误识为障碍物，也就是说可能会发生障碍物的“漏报”和“虚警”现象。
这是单线扫描雷达的一个致命的弱点，而对于类似LIRS的阵面成像雷达，则除了在扫描区域的边缘部分之外，雷达扫描角的变化对测距产生的影响就不会达到发生“漏报”和“虚警”的地步。
要从根本上解决或缓解LMS的“漏报”和“虚警”现象的唯一途径是设法提高雷达安装机构的有效防震和减震能力。
值得一提的是，由于LMS工作时整个设备没有需要活动的机械部件，所以它的防震和减震设计上的难度又要比LIRS的相关设计的难度要小一些。
同时，在数据处理的方法和算法上，也有许多余地可以让我们在一定程度上缓解“漏报”和“虚警”对及时而有效的障碍识别的影响。
7.3 雷达安装位置的考虑对于越野环境下的障碍物检测，传感器应该是尽量装得高一些。
因为安装得越高，就越能看清楚车辆前方的区域。
对越野环境下的地形检测，传感器的视野被遮断是需要解决的最严重的问题。
而传感器安装得越高，视野被遮断的可能性也就越小，它还能够看到障碍后方的区域。
越野行驶的自主系统一般都是直接驶过小障碍而绕过大的障碍。
实际上它还要求能检测下凹形状的障碍，如沟渠、凹坑等，因为这也对系统安全性造成了很大的威胁。
为了能检测这些凹障碍，传感器也应该安装得尽量高一些。
然而，对于准结构化和结构化道路来说，要求在较远距离内检测出小障碍。
由前面的讨论可知，雷达安装位置越低，对小障碍的检测越有利，因为它能持续扫描到障碍物的时间越长，因而能更可靠地实现一个障碍物的跟踪。
但是如果光依靠底雷达，根据我们前面的讨论，它对于路面地形变化的场合，如凸或凹形的上下坡，由于它的前视距离会受到很大程度的影响，因此测障能力会受到很大的削弱。
而且对于高低不平的越野地形，要用底雷达来进行测障几乎是不可能的。
所以综合上述考虑，我们认为采用两个激光测距雷达分别安装在不同位置的方案是较好的选择。
顶雷达前视距离远，分辨率也高些;底雷达要求刷新率高，分辨率可以低些。
两个雷达信息具有很强的互补性。
通过一定的方法加以融合，就能达到障碍检测的要求。
8总结在众多车载传感器中，激光雷达测量精度高，已经成为大部分智能车车载的一种传感器，主要用于路标检测、地图创建，以及障碍物检测等，因此基于激光雷达技术也受到重视。