高反无人驾驶目标板信息推荐「多图」

高反无人驾驶目标板—————广州航鑫光电科技有限公司，是一家专门做激光雷达标定板、反射板的公司。

一种车载雷达标定装置

由于汽车后视镜存在视觉盲区，变道之前看不到盲区的车辆，如果盲区内有超车车辆，此时变道就会发生碰撞事故。

为了解决后视镜的盲区问题，人们通过在汽车后保检杠左右两侧安装盲区雷达，当探测到盲区内有车辆靠近时，指示灯闪烁，此时驾驶员虽然看不到盲区内的车辆，但是也能通过指示灯知道后方有车辆驶来，变道有碰撞的***，从而避免撞车事故的发生。

雷达作为传感器，是工作在以自身为球心原点的球坐标系中，因此雷达安装姿态的偏差将直接导致雷达探测范围及目标信息的偏移，会影响主动安全系统对于路况环境的判断，降低系统安全性能与驾驶体验。

因此，雷达安装到车辆后需要消除安装带来的系统误差，即需要对雷达的安装位置进行标定，目前市面上主流的标定方案为目标模拟机标定方案和角反射器标定方案，目标模拟机方案成本很高，需要购买专门的四轮对中平台和目标模拟机；

角反射器方案成本较低，但是角反射器易造成信号干扰致使标定精度不够，且占地较大。

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激光雷达

激光雷达是目前***选择的主流传感器，带自主导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***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***， 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，鲁棒性更好，更加稳定。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很高的深度信息，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深度，还是深度SLAM中获取到的点深度， 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***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深度信息。

雷达波段的划分

早用于搜索雷达的电磁波波长度为23cm，这一波段被定义为L波段（英语Long的字头），后来这一波段的中心波长度变为22cm。 当波长为10cm的电磁波被使用后，其波段被定义为S波段(英语Short的字头，意为比原有波长短的电磁波）。

在主要使用3cm电磁波的火控雷达出现后，3cm波长的电磁波被称为X波段，因为X代表坐标上的某点。

为了结合X波段和S波段的优点，逐渐出现了使用中心波长为5cm的雷达，该波段被称为C波段（C即Compromise，英语“结合”一词的字头）。

在英国人之后，德国人也开始***开发自己的雷达，他们选择1.5cm作为自己雷达的中心波长。这一波长的电磁波就被称为K波段（K = Kurz，德语中“短”的字头）。

“不幸”的是，德国人以其日尔曼民族特有的“性”选择的波长可以被水蒸气强烈吸收。结果这一波段的雷达不能在雨中和有雾的天气使用。战后设计的雷达为了避免这一吸收峰，通常使用频率略高于K波段的Ka波段（Ka，即英语K－above的缩写，意为在K波段之上）和略低（Ku，即英语K－under的缩写，意为在K波段之下）的波段。

激光雷达不同类型介绍

如今，激光雷达已被广泛应用于机器人、无人驾驶、AR/VR、3D打印等多个领域，根据应用领域的不同，激光雷达的类型也存在一定差异，机器人是目前激光雷达应用为火热的领域之一，按照不同的技术路线，可将机器人激光雷达分为TOF激光雷达及三角测距激光雷达两大类型。

TOF激光雷达

TOF激光雷达是一种进行光飞行的时间的测量方法，顾名思义就是发射出一道激光，然后会有一种二极管来进行激光的回波检测，再使用一个很高精度的计时器去测量光波发射到目标物引起反馈再回来的时间差，而光速具有不变性，再将时间差乘以光速便可得到目标物体的距离。

对于TOF的测距原理，如果再加以细分，还可再分为脉冲式及相位式两种。

脉冲式比较简单直接，就是发出一道激光的脉冲，然后再检测激光的相关信息。这个是目前TOF激光雷达采用的主流方式。

相位式则是连续的发射激光。但是接收到的回波信号会由于光速传播的特性，相位上会有差距。当检查相位时就可以转过来处理这个距离。这种方式的优势在于成本相对更低，但其主要问题是测量的速度没法提高。