平顶山无人驾驶激光雷达激光雷达板询问报价「多图」

无人驾驶激光雷达激光雷达板—————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

随着科学技术的发展和计算机及-的广泛应用，数字立体摄影测量也逐渐发展和成熟起来，并且相应的软件和数字立体摄影测量工作站已在生产部门普及。

但是摄影测量的工作流程基本上没有太大的变化，如航空摄影-摄影处理-地面测量(空中三角测量)-立体测量-制图(dlg、dtm、gis及其他)的模式基本没有大的变化。

这种生产模式的周期太长，以致于不适应当前信息社会的需要，也不能满足数字地球对测绘的要求。

lidar测绘技术空载激光扫瞄技术的发展，源自1970年，美国航天局(nasa)的研发。

因定位系统及惯性导航系统的发展，使的即时定位及姿态确定成为可能。德国stuttgart大学于1988到1993年间将激光扫描技术与即时定位定姿系统结合，形成空载激光扫描仪(ackermann-19)。

之后，空载激光扫瞄仪随即发展相当快速，约从1995年开始商业化，目前已有10多家厂商生产空载激光扫瞄仪，可选择的型号超过30种(baltsavias-1999)。研发空载激光扫瞄仪的原始目的是观测多重反射(multiple echoes)的观测值，测出地表及树顶的高度模型。由于其高度自动化及的观测成果用空载激光扫瞄仪为主要的dtm生产工具。

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雷达目标识别技术的回顾与展望

雷达目标识别研究的主体有三个，即雷达、目标及其所处的电磁环境。其中任何一个主体发生改变都会影响rtr系统的性能，甚至可能使系统完全失效，即rtr研究实际上是要找到一种无穷维空间与有限类目标属性之间的映射。

一个成功的rtr系统---是考虑到了目标、雷达及其所处电磁环境的主要可变因素。就目标而言主要有目标的物理结构、目标相对于雷达的姿态及运动参数、目标内部的运动〈如螺旋桨等)、目标的编队形式、---使用特点等等;

就雷达而言主要有工作频率、带宽、脉冲重复频率prf)、天线方向图、天线的扫描周期等等;环境因素主要有各种噪声如内部噪声和环境噪声)、杂波〈如地杂波、海杂波和气象杂波〉和人为干扰等。

在研制rtr系统时必须综合考虑这些因素，抽取与目标属性有关的特征，努力消除与目标属性无关的各种不确定因素的影响。

雷达目标识别预处理

雷达目标识别预处理的主要任务是尽量减小各种不确定因素对目标识别性能的影响，包括抑制噪声、杂波及其它有源和无源干扰，虚警鉴别与多目标分辨，成像识别时的目标载体运动补偿、斑点效应的抑制和目标分割，等等。有人认为预处理还包括目标类型的粗分类[2l。总之，预处理是雷达目标识别过程中的一个重要环节，其具体过程随雷达体制和应用背景而异。

雷达目标特征抽取

雷达目标特征抽取的任务就是从目标的雷达回波中抽取与目标属性直接相关的一个或多个特征，作为目标识别的信息来源。雷达目标特征抽取的客观依据是目标与环境的雷达特性。目标的雷达特性除了雷达目标特征信号以外，还包括雷达常规测量得到的目标的位置、运动参数等。环境的雷达特性一般是指地海面背景杂波的电磁散射特性，这里不予讨论。

雷达目标特征抽取所用的方法与目标和雷达体制二者密切相关，特征抽取时必须分析所有感兴趣目标的雷达特性，比较它们之间的异同，提取区分某种目标与其它目标的---特征，用于目标识别,

为某金属球在不同波长雷达波照射下的rcs曲线，其横坐标r为目标有效散射尺寸与雷达发射信号波长a的比值。

激光雷达分类

1 根据激光线束数量的多少进行分类

根据激光雷达线束数量的多少，激光雷达可分为单线束激光雷达和多线束激光雷达；单线束激光雷达即2d激光雷达；多线束激光雷达分为2.5d和3d激光雷达；

12d激光雷达

单线束激光雷达扫描一次只产生一条扫描线，其获得的数据为2d数据，只在平面上扫描，结构简单、测距速度快、系统。但二维激光雷达无法完成复杂路面地形环境，重建行驶环境时容易出现数据失真和虚报等现象。

22.5d激光雷达

5d激光雷达和3d激光雷达的区别在于激光雷达垂直视野的范围，前者垂直视野范围一般不超过10°，后者可达到30°甚至40°以上；

33d激光雷达

可以获得环境的---信息，准确发现障碍物，构建可行驶区域，在丰富的点云数据上可获得包括车道、路沿等道路要素，还可获得非结构化道路的障碍物和可行驶区域，行驶环境中行人和车辆，交通信号灯和交通标志等其他丰富信息。