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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，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、方位的高精度传感器，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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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。

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然后，通过肉眼看看自己采集的点是否水平或者倾斜。

我们有两种方式可以校正：1、改程序    2、调整硬件

原则：1、能调整硬件的就调整硬件   2、不能调整硬件的，通过改程序确定。比如  x = sin（） +  cos（）;等等。

注意：这种标定策略貌似只能标定 roll 、 pitch 、 yaw。但是水平校正需要自己搞。

2、64线激光雷达

内标定：

1）、首先是水平标定

      找一个篮球场，绘制如图所示的图形，然后使四个方框内的高度值在一个水平，单位cm。一般在100多cm左右。

雷达与激光雷达系统

雷达概念形成于20世纪初，是英文radar的音译，为RadioDetection And Ranging的缩写，意为无线电检测和测距的电子设备，发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度)、方位、高度等信息。

各种雷达的具体用途和结构不尽相同，但基木形式是一致的，包括:发射机、发射天线、接收机、接收天线，处理部分以及显示器。

还有电源设备、数据录取设备、抗干扰设备等辅助设备。

雷达所起的作用和眼睛和耳朵相似，它的信息载体是无线电波即电磁波，传播的速度是光速C，其原理是雷达设备的发射机通过天线把电磁波能量射向空间某一方向,处在此方向上的物体反射碰到的电磁波;雷达天线接收此反射波，送至接收设备进行处理，提取有关该物体的某些信息(日标物体至雷达的距离，距离变化率或径向速度、方位、高度等)。