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超声波雷达定位
超声波（ultrasound，又称超声波雷达）定位，即使用发射探头发出频率大于20khz的声波和计算飞行时间来探测距离。常用的超声波频率有40khz、48khz和58khz，其中常用的频率是40khz。使用超声波定位，一般精度在1cm~3cm之间，探测适用范围在0.2m~5m之间。
优点如下：1）穿透能力强，一定程度上可以防水、防沙、防尘；2）成本低；3）不受电磁效应的干扰。这种方式也有一些缺点：1）检测角度小、探测距离短，因此一辆车上会选择安装多个超声波传感器，并在低速行驶中使用；2）无法描述障碍物的位置，如两个障碍物同时返回相同的探测距离时；3）抗干扰能力差，易受到车速、震动、温度及湿度的影响。
由于以上特点，超声波在倒车、自动泊车、盲区检测等方面广泛应用，如图所示。常用的超声波雷达有两种，停车辅助（ultrasonic parking assistance，upa）超声波雷达和自动泊车（automatic parking assistance，apa）超声波雷达。upa超声波---范围较近，一般在0.1m~2.5m，常安装在车辆的前后保险杠上，辅助倒车。apa超声波---距离稍远，在0.3m~5m左右，lidar反射板，一般安装在车辆的侧面，且具有较强的指向性，用于探测车辆左右两侧的障碍物。不过相比之下，莱芜反射板，apa功率略大，成本略高。
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激光雷达
激光雷达是目前定位选择的主流传感器，带自---航的室内扫地机的商用产品，一般都会配备激光雷达。在自动驾驶领域，高精地图的采集及定位应用， 使用的是多线激光雷达方案。
激光雷达分为单线和多线， 单线雷达只能扫描一个平面的障碍，所以直接出来的是一个2d地图。 多线雷达（有16线，32线，64线）产品，通过多个扫描面的组合，可以给出丰富的环境3d点云。
激光雷达定位， 主要是激光slam算法，跟视觉slam一样，也分前端雷达里程计和后端回环检测矫正。
激光slam对cpu的消耗，是远远低于视觉slam的，鲁棒性---，稳定。以2d激光slam为例，智能驾驶激光雷达反射板，它可以在任意时刻得到某个特定高度水平面的2d障碍轮廓，所以在做前端里程计的时候，连续两帧，计算局部的地图轮廓匹配，可以使用相对比较少的计算量获取相对位移。
激光扫描出的点有准确度---的---信息，这样在做后端回环优化的时候，不需要优化某个位姿下的观测值（扫描的点云）， 而直接优化位姿。
对于视觉slam， 不论是单目slam 通过三角测量算出的点云---，还是---slam中获取到的点---， 有很大噪声在里面，所以优化要对观测点和位姿一起优化调整。
激光做定位的缺点是受环境如雨、雾的影响比较大，对于透明介质也无法得到准确的---信息。
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一种雷达测试暗室的制作方法
雷达测试技术领域，尤其涉及一种雷达测试暗室。
毫米波是指波长介于1-10mm的电磁波，具有波长短、频段宽的特点，漫反射反射板，比较容易实现窄波束，分辨率高，不易受干扰。毫米波雷达是测量被测物体相对距离、现对速度、方位的---传感器，毫米波雷达主要包括收发天线、射频前端、调制信号、信号处理模块等。随着雷达技术的发展与进步，毫米波雷达传感器开始应用于汽车电子、、智能交通等多个领域。
在毫米波雷达对于距离模拟测试时，需要较长的测试距离才能获得较为准确的模拟距离。
现有用于毫米波雷达距离模拟的测试暗室大多是长方形或正方形结构，由于测试要求距离比较长，采用现有的长方形或正方形暗室时，暗室的结构面积较大，吸波材料的使用量较大，导致暗室搭建成本较高；同时，喇叭天线与目标模拟角反射器在同一方位上，会造成相互干扰。
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