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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至关重要的一环，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可靠度、探测范围、测距精度等方面具有的优势。

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显著增加总成本。

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激光雷达标定板的主要作用

对于相机标定而言，标定板是的一个存在。因为相机标定时需建立相机成像的几何模型，通过相机拍摄带有固定间距图案阵列平板、经过标定算法的计算，可以得出相机的几何模型，从而得到高精度的测量和重建结果，而带有固定间距图案阵列的平板就是标定板。那么您知道机器视觉标定板的主要作用有哪些吗?下面大凡菲林小编为您介绍：

　　激光雷达标定板的主要作用：

　　1、机器视觉、图像测量、摄影测量、三维重建等应用中，为校正镜头畸变;

　　2、确定物理尺寸和像素间的换算关系;

　　3、确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系。

　　综上所述，就是激光雷达标定板的主要作用。其中，标定板的使用非常必要，因为对于精度测量来讲，镜头本身的畸变不可避免，同时又需要达到客户满意的精度，因此要求本身的图像就非常真实、准确，否则软件水平再高，那也是基于有误差的图像在做处理，后结果肯定是存在较大误差的。因此，可以说标定板的使用，对于机器视觉系统实时准确的标定具有重大意义，提高高精度测量及检测的应用性能，同时也是摄像机标定过程不可或缺的得力助手。

雷达极点分布的目标识别

目标的白然谐振频率又称为目标极点，"极点"和"散射中心"分别是在谐振区和光学区建立起来的基本概念。目标极点分布只决定丁目标形状和固有特性，与雷达的观测方向〈目标姿态）及雷达的极化方式无关，因而给雷达目标识别带来了很大方便。目标极点的概念出现于1971年。1975年，Blaicum等首先提出了直接从一组瞬态响应时城数据来提取目标惜点的 prony方法，使用提呶出的目标枝点作为目标特征，而通过将提取到的目标极点与目标库的目标极点进行匹配完成目标识别过程。80年代以来，关于目标极点的研究主要集中在如何提高算法本身的抗噪能力和估算精度方面。提取目标极点的函数束法(POF〉以及广义函数束法〈GPOF）等，在极点的估计精度以及抗噪能力方面均优于Prony法。

除了直接求目标的极点外，由于目标的极点与目标的频率响应存在一一对应的关系，人们还研究了由目标的颊域响应来识别目标的方法，典型方法有，从目标的频域响应来识别目标的方法:获取目标板点的频域Prony 法（FDPM):由于频域法的目标极点估算精度同样受到噪声和杂波的限制，具有改善作用的数据多重组合法被提出。

为避开需要实时地直接从含噪的目标散射数据中提取目标的极点，基于波形综合技术的目标识别方法被得到广泛重视。它将接收到的目标散射信号回波与综合出来的代表目标的特征波形进行数字卷积，再根撝卷积输出的特征来判别目标。E-脉冲法（9）、频域极大拟合匹配法等，都避开了直接提取目标极点，减小了运算量。

激光雷达仪器校准

激光雷达测量仪通过校准可以确保测量精度和溯源至,并可对仪器的各种参数进行修正。

MV260型激光雷达测量仪的测量软件Spatial Analyzer提供了校准程序包括线性化测试、自检测试、Lo分离测试等,用于检测仪器测量性能，还提供了补偿程序包括快速补偿、完全补偿等,用于调整仪器系统参数。通过校准可降低仪器自身带来的误差,保证坐标测量精度。

实际操作

激光雷达测量仪的实际操作一方面是能正确使用和操作仪器,另一方面是能根据测量任务及现场的具体情况制定的测量方案，并采取相应措施确保仪器自身及外界因素对测量结果的影响降到。

在实际测量中除现场测量环境外,瞄准目标点的操作正确与否也将会给坐标测量精度带来较大的影响'2'。

3激光雷达测量仪精度校准方法

仪器的校准主要是通过与标准的比较来对仪器的各种参数进行修正的。由于仪器参数的复杂性,校准要比现场检查更为麻烦。