廣東激光雷達制造商

優劣勢分析，優勢：首先，該設計減少了激光發射和接收的線數以實現一幀之內更高的線數，也隨之降低了對焦與標定的復雜度，因此生產效率得以大幅提升，并且相比于傳統機械式激光雷達，棱鏡式的成本有了大幅的下降。其次，只要掃描時間夠久，就能得到精度極高的點云以及環境建模，分辨率幾乎沒有上限，且可達到近100％的視場覆蓋率。劣勢：棱鏡式激光雷達FOV相對較小，且視場中心的掃描點非常密集，雷達的視場邊緣掃描點比較稀疏，在雷達啟動的短時間內會有分辨率過低的問題。對于高速移動的汽車來說，顯然不存在長時間掃描的情況，不過可以通過增加激光線束和功率實現更高的精度和更遠的探測距離，但機械結構也相對更加復雜，體積讓前兩者更難以控制，存在軸承或襯套的磨損等風險。抗室外強光，Mid - 360 室內昏暗與室外強光下性能無縫銜接。廣東激光雷達制造商

相比于半固態式和固態式激光雷達，機械旋轉式激光雷達的優勢在于可以對周圍環境進行360°的水平視場掃描，而半固態式和固態式激光雷達往往較高只能做到120°的水平視場掃描，且在視場范圍內測距能力的均勻性差于機械旋轉式激光雷達。由于無人駕駛汽車運行環境復雜，需要對周圍360°的環境具有同等的感知能力，而機械旋轉式激光雷達兼具360°水平視場角和測距能力遠的優勢，目前主流無人駕駛項目紛紛采用了機械旋轉式激光雷達作為主要的感知傳感器。無人叉車激光雷達行價抗室外強光達 70 米 @80% 反射率，覽沃 Mid - 360 適應多種光照條件。

當我們用當前幀和整個點云地圖進行匹配的時候，我們便能得到傳感器在整個地圖中的位姿，從而實現在地圖中的定位。傳感器車規化，固態激光雷達取消了機械結構，能夠擊中目前機械旋轉式的成本和可靠性的痛點，是激光雷達的發展方向。除了這兩大迫切解決的痛點外，目前量產的激光雷達探測距離不足，只能滿足低速場景（如廠區內、校園內等）的應用。日常駕駛、高速駕駛的場景仍在測試過程中。當前機械式激光雷達的價格十分昂貴，Velodyne 在售的 64/32/16 線產品的官方定價分別為 8 萬/4 萬/8 千美元。一方面，機械式激光雷達由發射光源、轉鏡、接收器、微控馬達等精密零部件構成，制造難度大、物料成本較高；另一方面，激光雷達仍未大規模進入量產車、需求量小，研發費用等固定成本難以攤薄。 量產 100 萬臺 VLP-32后，那么其售價將會降至 400 美元左右。

線數，線數越高，表示單位時間內采樣的點就越多，分辨率也就越高，目前無人駕駛車一般采用32線或64線的激光雷達。分辨率，分辨率和激光光束之間的夾角有關，夾角越小，分辨率越高。固態激光雷達的垂直分辨率和水平分辨率大概相當，約為0.1°，旋轉式激光雷達的水平角分辨率為0.08°，垂直角分辨率約為0.4°。探測距離，激光雷達的較大測量距離。在自動駕駛領域應用的激光雷達的測距范圍普遍在100~200m左右。測量精度，激光雷達的數據手冊中的測量精度(Accuracy)常表示為，例如±2cm的形式。精度表示設備測量位置與實際位置偏差的范圍。360°x59° 超廣視野，覽沃 Mid - 360 保障移動機器人作業現場安全高效。

機械式激光雷達，工作原理，發射和接收模塊被電機電動進行360度旋轉。在豎直方向上排布多組激光線束，發射模塊以一定頻率發射激光線，通過不斷旋轉發射頭實現動態掃描。優劣勢分析，優勢：機械式激光雷達作為較早裝車的產品，技術已經比較成熟，因為其是由電機控制旋轉，所以可以長時間內保持轉速穩定，每次掃描的速度都是線性的。并且由于『站得高』，機械式激光雷達可以對周圍環境進行精度夠高并且清晰穩定的360度環境重構。劣勢：雖然技術成熟，但因為其內部的激光收發模組線束多，并且需要復雜的人工調整，制造周期長，所以成本并不低，并且可靠性差，導致可量產性不高。其次，機械式激光雷達體積過大，消費者接受度不高。然后，它的壽命大約在1000h~3000h，而汽車廠商的要求是至少13000h，這也決定了其很難走向C端市場。激光雷達助無人駕駛感知路況，讓出行安全高效。江蘇高精度激光雷達行價

10cm 小盲區配合小巧身形，覽沃 Mid - 360 為機器人提供無死角視野。廣東激光雷達制造商

LiDAR的數據，三維點，對于旋轉式激光雷達來說，得到的三維點便是一個很好的極坐標系下的多個點的觀測，包含激光發射器的垂直俯仰角，發射器的水平旋轉角度，根據激光回波時間計算得到的距離。但 LiDAR 通常會輸出笛卡爾坐標系下的觀測值，頭一是因為 LiDAR 在極坐標系下測量效率高，也只是對于旋轉式 LiDAR，目前陣列式 LiDAR 也有很多。第二笛卡爾坐標系更加直觀，投影和旋轉平移更加簡潔，求解法向量，曲率，頂點等特征計算量小，點云的索引及搜索都更加高效。對于 MEMS 式激光雷達，由于一次采樣周期為一個偏振鏡旋轉周期，10hz 下采樣周期為 0.1 秒，但由于載體本身在進行高速移動時，我們需要對得到的數據進行消除運動畸變，來補償采樣周期內的運動。廣東激光雷達制造商