车载lidar目标白板-池州目标白板-景颐光电

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    2022-6-4

蔡晓东
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目标白板—————广州景颐光电科技有限公司,是专门做测试白板、漫反射板的

移动机器人定位的基本概念

我们来考虑机器人和自动驾驶的定位问题,漫反射目标白板,其实它是要估计运动主体(机器人本身或者车辆)这个参考帧,相对于周遭静止环境的位姿或者位姿变化, 这个周遭静止的环境,我们可以统称为坐标系。

移动定位问题,可以简化为跟重力方向垂直的水平面上的2d位姿估计。 2d坐标系的(0,0)点, 及x,y轴的朝向其实可以是任意的,只要基准定好了,后面的参考不变即可。

对于自动驾驶,有一些细节需要补充, 我们熟知的定位(gps)是经纬度坐标,如何对应平面笛卡尔坐标系呢?

经纬度坐标可以通过墨卡托投影系统(universal transverse mercator,utm)投影到utm 的一个区块中, 区块中再细的位置可以看成一个2d平面使用笛卡尔坐标进行表征, 这样球面的经纬度坐标和平面坐标是可以转换的。

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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,池州目标白板,带自---航的室内扫地机的商用产品,智能驾驶激光雷达目标白板,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,车载lidar目标白板,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,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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光学雷达

光学雷达是一种光学遥感技术,它通过首先向目标物体发射一束激光,再根据接收-反射的时间间隔来确定目标物体的实际距离。然后根据距离及激光发射的角度,通过简单的几何变化可以推导出物体的位置信息。由于激光的传播受外界影响小,lidar能够检测的距离一般可达100m以上。

与传统雷达使用无线电波相比较,lidar使用激光射线,商用lidar使用的激光射线波长一般在600nm到1000nm之间,远远低于传统雷达所使用的波长。

因此lidar在测量物体距离和表面形状上可达到更高的度,一般可以达到厘米级。

近年来,3d打印受到了广泛的关注。这是一种基于数字文件模型的技术,这些文件是在层上打印的,由粉末金属或塑料等粘合剂材料制成。3d打印作为一种的智能制造技术,将带来传统生产方式和生产工艺的变革,有望将成为新工业的动力。激光雷达在3d打印中也很有用,比如近引进的printoptical3d打印技术。

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