景颐光电省事----鄂州无人驾驶标定板-高反无人驾驶标定板

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认识lidar

相对于其他遥感技术，ldar的相关研究是一个非常新的领域，不论是在提高lidar数据精度及方面还是在丰富lidar数据应用技术方面的研究都相当活跃。

与遥感影像技术不同的是，lidar系统可以迅速地获取地表及地表上相应地物(树木、建筑、地表等)的三维地理坐标信息，它的三维特性符合当今数字地球的主流研究需求。

随着lidar传感器的不断进步，地表采点密度的逐步提高，单束激光可收回波数目的增多，lidar数据将提供更为丰富的地表和地物信息。

对lidar所采集到的地表三维点集进行过滤、插值、分类、分割等处理，可获取各类---的三维数字地面模型，还可对地表地物进行分类识别并实现地表地物如树木、建筑等的三维数字重构，乃至绘制三维森林、三维城市模型，构建虚拟现实。

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激光雷达

激光雷达是目前定位选择的主流传感器，带自---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，机器人无人驾驶标定板，高精地图的采集及定位应用， 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。

激光雷达定位， 主要是激光slam算法，跟视觉slam一样，反射率拼接无人驾驶标定板，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---，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，国产无人驾驶标定板，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---的---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---，还是---slam中获取到的点---， 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。

激光做定位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---信息。

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