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自动驾驶车载激光雷达标定板—————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

一种激光雷达的制作方法

在自动驾驶技术中，环境感知系统是基础且---的一环，是自动驾驶汽车安全性和智能性的保障，环境感知传感器中激光雷达在---度、探测范围、测距精度等方---有的优势。

车载激光雷达作为感知周围信息的重要传感器，视场和扫描精度是其重要的参数。

对于垂直视场，垂直方向扫描轨迹线的密度越大，扫描分辨率越高，信息越丰富，越有利于自动驾驶决策。

采用振镜等扫描方式的激光雷达，其垂直方向扫描轨迹线的密度受限于扫描器件的震动频率。

虽然可以通过减小慢轴震动频率来实现提高扫描分辨率，然而慢轴的震动频率与帧频相关，激光雷达帧频存在值要求，因此慢轴震动频率也存在下限值。

对于水平视场，现有技术通常会通过在扫描器件前设置光学镜头来放大视场角，或者设置多个激光雷达对其采集的视场进行拼接。前置镜头组扩大视场角的方式需要较复杂的镜头组，且视场角放大的同时会等比例缩小有效孔径，从而降低激光雷达测远能力。多激光雷达拼接的方案会---增加总成本。

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激光雷达实测结果分析

我们利用激光雷达lidar 625.对近地面层---进行了水平测量r同时利用多道光电粒子计数器测量了近地面层的气溶胶粒子谱分布,并用积分片法测量出与粒子谱分布对应的气溶胶粒子折射率。

由实溯气溶胶粒子谱及折射率.计算得出近地面层气溶胶消光后向散射比为21.173sr，由于测量时---较混浊.可忽略分子散射的贡献.以气溶胶粒子散射近似为---对激光的散射。

的增加而呈线性逆减趋势.由于在接收激光雷达回波的线路中采用二极管限幅,使得我们仅获得一定探测区间内的回波。

假定在探测区间4～4.8km内---水平均匀。距离订正回波的小二乘法拟合直线为:s(r) = - 0.294r+3.856 ,由此求得---消光系数o =0.147(1/km).单脉冲激光能量为1j,求得激光雷达仪器常数为6789.0土0.4(sr- m/s)。

如果测得了近地层气溶胶粒子折射率及粒子谱分布可由米氏理论计算出气溶胶粒子后向散射系数β,结合小二乘法,在激光脉冲能量已知的条件下,也可定出激光雷达仪器常数c。但由于用多道光电粒子计数器测量气熔胶粒子谱分布时,粒子的浓度难以准确测量.

雷达利用目标形状的极化重构识别目标

对低分辨力雷达，不能区分目标上各个散射中心的回波，只能从它们的综合信号中提取极化特征，

因而只能从整体上对简单形体的目标加以粗略的识别。

对高分辨力雷达，目标回波可分解为目标上各个主要散射中心的回波分量。对复杂形状目标的极化重构，就是利用高分辨力雷达区分出各个散射中心的回波，分别提取其极化信息。在对各个散射中心分别作出形状判断(可以利用目标的极化散射矩阵，或利用目标的缪勒矩阵中各个元素同日标形状的关系)后，

依据其相对位置关系，组合成目标的整体形状。后同已知目标数据库相比较，得到识别结果。

cameron等〔21)给出了用卡车进行识别实验的情况，给出了卡车上各个主要散射中心的识别结果，并按其空间相对位置排列成图。在pottier(28))对sar图象进行分析与识别时也用到了任意散射体由几种典型散射机制合成的观点。

3利用瞬态极化响应识别目标

chamberlain等(29)将极化信息与冲激响应结合起来，提出了利用目标瞬态极化响应(tpr)进行目标识别。利用tpr识别目标是将极化识别与时频域识别相结合的---范例。

激光雷达与---头的融合

激光雷达与---头融合，其实相当于是激光雷达发挥激光雷达的优势，---头发挥---头的优势，他们在某些地方是做得不够好，需要两个传感器甚至多个传感器信息进行底层的融合。

在融合的时候，首先步，标定。比如说左上角上图，我看到凳子，左下角激光雷达也看到的是凳子，那么我通过标定的方式告诉它，其实两个是同一个物体。

其实---头发现同一个物体是非常容易的，比如做人的---或车的---。对于激光雷达而言， 要去识别前后帧是否同一辆车和同一个行人是非常困难的。

激光雷达有一个好处：如果可以通过---头告诉它前后两帧是同一个物体，那么通过激光雷达就可以知道物体在这前后两帧间隔内：运动速度和运动位移是多少。这是非常关键的，因为只有做运动物体的---才能做一些预测。

人在驾驶的过程中，他得时刻知道周围物体的运动状态。对于无人驾驶，除了对车辆进行位置的估计以及导航之外，其实还需要对周边物体、运动物体的---和预测，这是非常有意义的。