贵州单点防撞-北京北醒公司-单点防撞传感器

单点测距激光雷达

单点激光雷达是基于TOF即时间飞行法，采用相位法实现测距功能。产品发出经调制的近红外光，遇物体后反射，贵州单点防撞，单点激光雷达通过计算调制红外光的发射、反射后产生的相位差，来换算与被测目标物体之间的距离，以产生深度信息。

单点激光雷达具有IP65防尘防水等级，单点防撞传感器，抗强光干扰。它体积小，操作简单，能探测快速移动车辆，准确性高达99%。单点激光雷达无需具备2D激光雷达的二次开发能力，内置***算法可同时测出车速、车长、车宽、车高等多项数据，成本较低，后期维修简单，整体非常高。

激光雷达技术背景

激光雷达系统组成主要分为三部分：发射系统、接收系统、处理系统。当光的信号通过光源和光学系统发射后，被物体反射并由接收的器检测到，同时，单点防撞方案，处理电路对信号传输时间进行计时。因为光速不变，所以通过简单公式可以计算光信号在空间的飞行时间，单点防撞传感器，通过时间解算距离变化。

目前，智能交通及无人驾驶领域的雷达应用是基于时间飞行测距法（ToF）进行的。

法国Yole行业调研机构在2018年发布报告显示，激光雷达作为光学检测系统，低层支撑技术是依托于其他行业发展逐步演化而来的。激光雷达随着深入集成化，成本随之下降，让激光雷达从只应用于航天、类行业到现在应用于生活中。

激光雷达的点云特征表达

激光雷达的稀疏点云成像与稠密像素点的图像成像不同，点云都是连续的，图像是离散的；点云可以反应真实世界目标的形状、姿态信息，但是缺少纹理信息；图像是对真实世界的目标离散化后的表达，缺少目标的真实尺寸；图像可以直接作为cnn网络的输入，而稀疏点云则需要做一些预处理。

因此，为了完成3D目标检测任务，需要对稀疏点云做特征表达，这里介绍3种方式：1）离散化后，手动（hand-crafted）提取特征，或者利用深度学习模型提取特征；2）点对点特征（point-wise feature）提取；3）特征融合。