數(shù)字化轉(zhuǎn)型:企業(yè)發(fā)展的必經(jīng)之路
數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)商:助力企業(yè)邁向智能化未來的新引擎
數(shù)字化轉(zhuǎn)型:帶領(lǐng)企業(yè)未來發(fā)展的新動(dòng)力
數(shù)字化轉(zhuǎn)型:企業(yè)發(fā)展的新動(dòng)力
企業(yè)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意義與策略?
數(shù)字化轉(zhuǎn)型助力企業(yè)開拓市場,迎接新時(shí)代挑戰(zhàn)
擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮,開啟企業(yè)發(fā)展新篇章
數(shù)字化轉(zhuǎn)型助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長和創(chuàng)新發(fā)展
企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目的和意義,開創(chuàng)未來商業(yè)新紀(jì)元
數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)商為濟(jì)寧企業(yè)帶來了哪些實(shí)際效益?
NDT 算法的基本思想是先根據(jù)參考數(shù)據(jù)(reference scan)來構(gòu)建多維變量的正態(tài)分布,如果變換參數(shù)能使得兩幅激光數(shù)據(jù)匹配的很好,那么變換點(diǎn)在參考系中的概率密度將會(huì)很大。然后利用優(yōu)化的方法求出使得概率密度之和較大的變換參數(shù),此時(shí)兩幅激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)將匹配的較好。由此得到位資變換關(guān)系。局部特征提取通常包括關(guān)鍵點(diǎn)檢測和局部特征描述兩個(gè)步驟,其構(gòu)成了三維模型重建與目標(biāo)識別的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。在二維圖像領(lǐng)域,基于局部特征的算法已在過去十多年間取得了大量成果并在圖像檢索、目標(biāo)識別、全景拼接、無人系統(tǒng)導(dǎo)航、圖像數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域得到了成功應(yīng)用。類似的,點(diǎn)云局部特征提取在近年來亦取得了部分進(jìn)展探測距離 70 米 @80% 反射率,覽沃 Mid - 360 抗室外強(qiáng)光性能佳。上海激光雷達(dá)廠家直銷
新思科技提供的多個(gè)光學(xué)和光子學(xué)工具,可用于支持LiDAR的系統(tǒng)級和元件級設(shè)計(jì):CODE V 光學(xué)設(shè)計(jì)軟件,用于在LiDAR系統(tǒng)中設(shè)計(jì)光學(xué)接收系統(tǒng)。光學(xué)設(shè)計(jì)應(yīng)用:在 LiDAR系統(tǒng)中優(yōu)化接收器上的圈入能量。使用CODE V優(yōu)化LiDAR中的接收光學(xué)系統(tǒng),LightTools 照明設(shè)計(jì)軟件能模擬雨滴、霧霾等大氣環(huán)境對光信號探測造成的影響,并能獲取返回光程數(shù)據(jù)以解決飛行時(shí)間計(jì)算問題。用于 LiDAR 和激光光源的功能。使用LightTools模擬LiDAR光學(xué)系統(tǒng),Photonic Solutions光子方案模擬工具,能夠?qū)iDAR系統(tǒng)中的多個(gè)組件進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。安徽微波激光雷達(dá)廠家激光雷達(dá)在無人倉儲系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)貨物的精確定位。
反射強(qiáng)度,LiDAR 返回的每個(gè)數(shù)據(jù)中,除了根據(jù)速度和時(shí)間計(jì)算出的反射強(qiáng)度其實(shí)是指激光點(diǎn)回波功率和發(fā)射功率的比值。而激光的反射強(qiáng)度根據(jù)現(xiàn)有的光學(xué)模型,可以較好的刻畫為以下模型。我們可以看到,激光點(diǎn)的反射率和距離的平方成反比,和物體的入射角成反比。入射角是入射光線與物體表面法線的夾角。時(shí)間戳和編碼信息,LiDAR 通常從硬件層面支持授時(shí),即有硬件 trigger 觸發(fā) LiDAR 數(shù)據(jù),并支持給這一幀數(shù)據(jù)打上時(shí)間戳。通常會(huì)提供支持三種時(shí)間同步接口,IEEE 15882008同步,遵循精確時(shí)間協(xié)議,通過以太網(wǎng)對測量以及系統(tǒng)控制實(shí)現(xiàn)精確的時(shí)鐘同步。
激光雷達(dá)在ADAS應(yīng)用:海內(nèi)外持續(xù)發(fā)展,2025年全球市場規(guī)模有望達(dá)6.2億美元。2020年10月,百度在北京全方面開放無人駕駛出租車服務(wù),在13個(gè)城市部署總數(shù)測試車輛,并且與一汽紅旗合作實(shí)現(xiàn)了中國首條L4級自動(dòng)駕駛乘用車生產(chǎn)線建設(shè),具備批量生產(chǎn)能力。根據(jù)Forst&Sullivan研究估計(jì),2026年ADAS領(lǐng)域使用激光雷達(dá)產(chǎn)業(yè)規(guī)模有望達(dá)12.9億美元。其中,中國、美國、其他地區(qū)分別為6.7/3.5/2.7億美元。2030年ADAS領(lǐng)域使用激光雷達(dá)產(chǎn)業(yè)規(guī)模有望達(dá)64.9億美元,其中中國、美國、其他地區(qū)分別為32.5/13.0/19.5億美元。從 2D 升至 3D 感知,Mid - 360 提升移動(dòng)機(jī)器人室內(nèi)感知與運(yùn)維效率。
楔形棱鏡旋轉(zhuǎn)雷達(dá),收發(fā)模塊的PLD(PulsedLaserDiode)發(fā)射出激光,通過反射鏡和凸透鏡變成平行光,掃描模塊的兩個(gè)旋轉(zhuǎn)的棱鏡改變光路,使激光從某個(gè)角度發(fā)射出去。激光打到物體上,反射后從原光路回來,被APD接收。與MEMSLidar相比,它可以做到很大的通光孔徑,距離也會(huì)測得較遠(yuǎn)。與機(jī)械旋轉(zhuǎn)Lidar相比,它極大地減少了激光發(fā)射和接收的線數(shù),降低了對焦與標(biāo)定的復(fù)雜度,大幅提升生產(chǎn)效率,降低成本。優(yōu)點(diǎn):非重復(fù)掃描,解決了機(jī)械式激光雷達(dá)的線式掃描導(dǎo)致漏檢物體的問題;可實(shí)現(xiàn)隨著掃描時(shí)間增加,達(dá)到近100%的視場覆蓋率;沒有電子元器件的旋轉(zhuǎn)磨損,可靠性更高,符合車規(guī)。缺點(diǎn):單個(gè)雷達(dá)的FOV較小,視場覆蓋率取決于積分時(shí)間;獨(dú)特的掃描方式使其點(diǎn)云的分布不同于傳統(tǒng)機(jī)械旋轉(zhuǎn)Lidar,需要算法適配??蛇_(dá) 70 米 @80% 反射率探測,覽沃 Mid - 360 室內(nèi)外感知表現(xiàn)如一。浙江二維激光雷達(dá)市價(jià)
為服務(wù)機(jī)器人規(guī)劃路徑,助其在室內(nèi)外自主移動(dòng)作業(yè)。上海激光雷達(dá)廠家直銷
旋轉(zhuǎn)透射棱鏡:棱鏡激光雷達(dá)也稱為雙楔形棱鏡激光雷達(dá),內(nèi)部包括兩個(gè)楔形棱鏡,激光在通過頭一個(gè)楔形棱鏡后發(fā)生一次偏轉(zhuǎn),通過第二個(gè)楔形棱鏡后再一次發(fā)生偏轉(zhuǎn)??刂苾擅胬忡R的相對轉(zhuǎn)速便可以控制激光束的掃描形態(tài)。棱鏡激光雷達(dá)累積的掃描圖案形狀像花瓣,中心點(diǎn)掃描次數(shù)密集,圓的邊緣則相對稀疏,掃描時(shí)間持久才能豐富圖像,所以需要加入多個(gè)激光雷達(dá)共工作,以便達(dá)到更高的效果。棱鏡可以通過增加激光線束和功率實(shí)現(xiàn)高精與長距離探測,但結(jié)構(gòu)復(fù)雜、體積更難控制,軸承與襯套磨損風(fēng)險(xiǎn)較大。上海激光雷達(dá)廠家直銷