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激光雷达在移动机器人等其它方面的应用

距离测量是移动机器人的技术.

目前，移动机器人中广泛采用激光测距雷达(以下简称LRS,Laser Range Sensor)进行三维测距，这主要有以下几个原因.

1)作为一种有源测距手段, LRS测距与无源测距技术相比具有不存在复杂的图像匹配技术且不易受到环境光照影响等优点.

2)在有源测距仪中, LRS的测距精度相对较高,方向性好，镜面反射小而造低.

3)在直接获取距离的测距方法中，主要有超声波、短波及激光调制波3种波源.但超声波方向性差镜面反射严重且可测距离较短，短波测距的精度低于激光调制波且超短波雷达的造价也较高。

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一种雷达标定设备的结构图，该设备包括：

信号反射装置10，由预设数量的角反射器组成，用于反射雷达发射的电磁波信号。

上述雷达包括毫米波雷达(radar)和激光雷达(lidar)。

一般来说，自动驾驶车辆上毫米波雷达和激光雷达的安装高度并不一致：激光雷达安装在车顶、高度在2m左右，而毫米波雷达安装在车辆侧面，高度在1m以下。

对于一般的信号反射装置来说，如果高度过高，那么激光雷达反射信号能量较强而毫米波雷达反射信号能量较弱；如果高度过低(高度与毫米波雷达安装高度一致)，那么毫米波雷达反射信号能量较强而激光雷达反射信号能量较弱。

信号反射装置10恰好可以克服以上缺点。其放置高度为毫米波雷达安装高度和激光雷达安装高度之间的一个高度，可以同时保证radar和lidar的反射信号均较强，减少标定人员调整信号反射装置高度的时间。

激光雷达

激光雷达是目前***选择的主流传感器，带自主导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，高精地图的采集及***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***， 主要是激光SLAM算法，跟视觉SLAM一样，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，鲁棒性更好，更加稳定。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，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很高的深度信息，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深度，还是深度SLAM中获取到的点深度， 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***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深度信息。

多线激光雷达和单线激光雷达区别

     多线激光雷达是指同时发射及接收多束激光的激光旋转测距雷达，市场上目前有4线、8线、16 线、32 线、 64 线和128线之分，多线 可以识别物体的高度信息并获取周围环境的3D扫描图，主要应用于无人驾驶领域。

    在无人驾驶领域，多线激光雷达主要有以下两个作用：

3D建模及环境感知：通过多线激光雷达可以扫描到汽车周围环境的3D模型，运用相关算法对比上一帧及下一帧环境的变化，能较为容易的检测出周围的车辆及行人。

      SLAM***加强：同步建图（SLAM）是其另一大特性，通过实时得到的全局地图与高精度地图中的特征物进行比对，能加强车辆的***精度并实现自主导航。

      目前，用于无人驾驶的激光雷达多集中于国外，包括美国的Velodyne、Quanegy以及德国的IBEO品牌等。以Velodyne为首的多线激光雷达价格昂贵，均在万元（美元）级别以上，一般车企难以承受如此高昂的价格。

     相比来说，单线激光雷达成本就低的多，单线激光雷达是指激光源发出的线束是单线的雷达，目前主要应用于机器人领域，以服务机器人居多，可以帮助机器人规避障碍物，其扫描速度快、分辨率强、可靠性高， 相比多线激光雷达，单线激光雷达在角频率及灵敏度上反应更快捷，所以，在测试周围障碍物的距离和精度上都更加。但单线雷达只能平面式扫描，不能测量物体高度，当前主要应用于我们常见的扫地机器人、送餐机器人、及酒店等服务机器人身上。