智能网联汽车激光雷达传感器常见故障诊断

<正>激光雷达传感器是智能网联汽车重要的感知元件,激光雷达传感器主要用于探测远距离障碍物,通过扫描障碍物信息生成点云图,然后通过网线最终将障碍物信息传输至智能网联汽车自动驾驶处理器中,配合智能网联汽车其他传感器实现汽车智能驾驶功能。激光雷达传感器被认为是智能网联汽车的“眼睛”,是一种远距离传感器,由1个圆柱形接口连接至激光雷达传感器接线盒,激光雷达传感器如图1所示。     

Quanergy开启自动化设施批量生产固态激光雷达传感器

正Quanergy公司在加州的桑尼维尔开设了一家新的生产厂,以生产S3固态激光雷达传感器。该新工厂在无尘室内环境中配备了高容量全自动生产线,该生产线配置了最先进的半导体处理和封装设备,包括高精度光子集成电路处理工具和与硅晶盒相连接转换为成品激光雷达传感器的机器。该工厂还包括校准和最终测试,使得Quanergy能够监控整个生产过程,并提供行业中的高质量和可靠性,而迄     

大陆固态3D闪光激光雷达推向商用车市场

<正>日前,大陆集团开发了新型的汽车级固态3D闪光激光雷达(Flash LIDAR)HFL110,并正将其样品推向商用车市场。此款激光雷达增强了大陆现有的自动驾驶ADAS传感器套件和2D彩色传感器的功能。据悉,与其它雷达系统相比,3D闪光激光雷达能提供更精细的光学角度分辨率和更高的精度,尤其是在包括车辆、建筑物、行人和其它不同尺寸物体密集的城     

激光雷达技术研究现状及其应用

激光雷达是一种各领域广泛应用的环境感知传感器,随着自动驾驶技术发展,更是成为自动驾驶车辆核心的建图定位设备。本文主要概述了国内外激光雷达的研究现状,分析并对比了三角测距和TOF两种激光雷达实现原理,讨论了目前主流厂商的测试标准,介绍了激光雷达技术的在气象观测、城市建设、交通运输的主要应用,为激光雷达的技术研究和产业化发展提供参考依据。     

博世拟2020年推出新型车用激光雷达传感器

德国博世集团日前表示,为满足无人驾驶汽车市场对高科技传感器的市场需求,该公司计划于2020年推出一款新型激光雷达传感器。目前市场上许多驾驶辅助设备装配的都是传统的雷达或摄像机传感器,如自适应巡航控制系统。但近几年一些汽车零部件商及科技公司已经开始研究能够精确定位的先进激光雷达传感器。为满足无人驾驶汽车市场对全方位传感器的强劲需求,博世正在研发一款新型传感器,并预计2020年上市。     

自动驾驶多传感器融合的时间校准方法研究

针对自动驾驶感知域系统的激光雷达、图像传感器、惯性测量单元3种传感器数据融合的时基校准问题,利用机械式激光雷达自身特征设计校准设备、系统及实验方法.基于激光雷达的触发事件和车载图像传感器感知特征,实现两种传感器时基在线标定,并通过示波器测量校验证明该方法的有效性.利用激光雷达扫描频率与触发事件时间差相互关联的特征,将激...     

基于相机与激光雷达融合多目标检测算法研究

准确的多目标感知系统是自动驾驶技术的关键。本文提出了一种基于相机与激光雷达融合的多目标检测算法。针对相机传感器无法获得准确的目标距离等深度信息,激光雷达无法获得准确的目标类别信息的问题,首先采用嵌入自适应特征融合模块的YOLOv7网络处理相机数据,同时对激光雷达数据进行点云预处理以消除无用的噪声点;其次,利用坐标变换将激光点云数据和相机数据转换到像素坐标系中;最后,采用基于ROI感兴趣区域的方法对点云进行聚类处理,以参数加权的方式融合两种传感器的检测结果。实验结果表明,嵌入改进YOLOv7网络的融合算法能够检测出更加准确的目标信息。     

激光雷达企业在资本市场有多吃香？

<正>作为自动驾驶的核心传感器,激光雷达具备强大的空间三维分辨能力,在探测距离、精准性等方面颇具优势,被称为无人车的“眼睛”,也是L3+高级别自动驾驶的必备传感器之一。风口之上,诸多激光雷达企业获得大量投资。在此,笔者梳理各大企业的融资情况,观察具有何种特质的企业更具发展潜力和资本青睐。     

智能网联产业链分析——激光雷达成关键部件

近年来,智能网联汽车逐渐受到行业及市场关注,这种融合了现代通信与网络技术的新一代汽车,不仅可实现"安全、高效、舒适、节能"行驶,还具备车与驾驶者智能信息交换、共享,以及复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能,使得无人驾驶成为可能。无人驾驶技术已经成为汽车发展的一个大趋势,作为其核心传感器部件之一的车载激光雷达更是有着难以取代的地位。本文重点介绍激光雷达的原理、应用现状及趋势等,从中不难发现激光雷达已经逐渐发展为标配,随着企业自动驾驶方案的选择和规划,车用激光雷达的商业化正悄然发生。     

“智能化”驱动下，激光雷达有望迎来放量期

<正>激光雷达从21世纪初引入汽车领域，随着ADAS渗透率的提升而迎来快速发展。激光雷达最先用于地图测绘领域，高精度要求使得激光雷达成本居高不下。随着之后的发展，激光雷达领域企业不断增多，激光雷达的产品性能稳步提升，成本大幅下降，行业也迎来了长足的发展。激光雷达产品成熟度持续提升激光雷达是一种通过脉冲激光照射目标，并用传感器测量反射脉冲返回时间来测量目标距离的测量工具。其工作原理是向目标发射探测信号（激光束），然后将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号进行比较，进行适当处理后，可获得有关信息，从而对周围环境进行探测、跟踪和识别。它由激光发射机、光学接收机、转台和信息处理系统等组成。其核心优势在于利用激光的高频特性进行大量、高速的位置及速度信息测量，形成准确清晰的物体3D建模。     

基于手眼模型的自动驾驶毫米波和激光雷达联合标定研究

为了提高自动驾驶汽车传感器的校准质量,增强自动驾驶系统对目标的精准感知能力,提出了基于手眼模型的毫米波和激光雷达联合标定方法。首先,利用毫米波雷达的内在结构特征建立数学模型,对毫米波和激光雷达传感器的外部参数进行精确计算,确保在统一的世界坐标系中。然后利用手眼模型作为融合分析的基础,实现了毫米波和激光雷达的联合标定。最后,在自动驾驶小巴车平台上进行了标定试验,利用该标定系统得到标定结果的三维位姿关系,并验证了自动驾驶小巴车传感器数据的准确性。研究结果表明,该方法测距误差均值为0.01 m左右,传感器旋转角度可以精确到1°左右,可以满足汽车自动驾驶系统中雷达感知精度的要求。     

德尔福联手Innoviz为自动驾驶汽车提供高性能激光雷达解决方案

正德尔福汽车公司近日宣布与业内领先的以色列Innoviz公司签署商业合作协议。Innoviz公司致力于研发大规模商用自动驾驶汽车的激光雷达技术,这些技术未来将被整合应用于德尔福自动驾驶系统中,为汽车制造商提供一整套自动驾驶技术方案组合。Innoviz激光雷达技术采用固态设计,具备优秀的远程扫描性能,目标探测能力强、精确性高。远程激光雷达对于     

基于LabVIEW和激光雷达的智能车辆障碍物检测

将LabVIEW引入智能车辆研究与应用领域,提出基于LabVIEW和激光雷达的智能车辆障碍物检测系统。该系统采用激光雷达探测智能车辆前方的物体,测到的距离数据经串口传输至计算机（LabVIEW）后,由LabVIEW对数据进行处理和分析,完成智能车辆前方障碍物检测。该系统设计了激光雷达控制、串口VISA操作、数据采集、处理及存储、直角坐标和极坐标图像、障碍物检测等程序。实验结果表明,该方案是可行的,可以作为研究智能车辆技术的一种新的方法。     

硅基半导体的“桑巴舞” MEMS激光雷达技术篇

激光雷达能被业界公认为自动驾驶不可或缺的高精度传感器,皆因其能以高密度点云提供准确的三维信息。它上次出现在本刊,应该是三年前所刊发的《自动驾驶的天眼——激光雷达是个啥》技术科普文章。三年时间过去了,激光雷达技术已经日益成熟并走向多技术路线并存,看来是时候用几期文章,给大家更新一下它的近况。     

软硬件结合能力加持下，Blickfeld推动新型激光雷达在汽车和工业领域的应用

<正>激光雷达凭借高分辨率、出色的抗干扰能力、不依赖外界光照等优点,在多个领域逐渐成为了关键的雷达传感器。近些年,随着自动驾驶在全球的普及,激光雷达技术也开始进入大众的视野。     

基于机载激光雷达的公路勘察设计

针对当前我国地形地貌复杂、生态植被茂盛的高速公路建设环境,研究并提出了基于机载激光雷达的全新公路勘测设计技术模式,实现了空中勘测到详测与施工图设计的直通车.应用表明:机载激光雷达可代替野外断面测量,减少测设环节,满足详测与施工图设计要求,是公路勘察设计的重大创新.     

机载激光雷达三维地表信息处理软件的设计与开发

机载激光雷达三维测量技术在国内公路勘察设计行业已逐渐推广应用.针对当前我国公路行业尚缺乏与公路勘察设计相结合的机载激光雷达数据处理软件的现状,研究并提出了机载激光雷达三维地表信息处理系统软件的设计思想,并就其具体开发进行了阐述.     

东芝电子的激光雷达传感器技术

随着高级辅助驾驶系统(ADAS)的广泛应用,车载传感器也自然而然地越来越受到关注.辅助汽车安全驾驶的传感器技术,在提升性能和降低成本方面可以说是日新月异地发展.目前在采用原有的摄像头、毫米波雷达基础上,最新还搭载了依据激光反射获取汽车周边的三维(3D)点云信息的激光雷达.系统里装载的高精度图像处理程序,让ADAS从传感...     

基于运动约束的激光雷达与车体坐标系旋转参数标定

激光雷达是智能网联汽车环境感知的重要传感器,多坐标系空间标定是激光雷达精准环境感知的前提条件。针对激光雷达与车体坐标系空间同步面临传感器观测单一的问题,提出基于激光雷达与车辆的平面运动和直线运动约束2步标定方法。为构建运动约束,基于激光里程计获取激光雷达运动位姿信息,通过激光雷达运动轨迹信息和时域上多帧地面平面拟合信息进行平面行驶识别,在满足平面路况下构建平面运动约束标定,进而标定横滚角与俯仰角;基于俯仰角和横滚角对车辆轨迹进行修正,通过激光运动轨迹建立直线行驶判别模型判别车辆运动状态,在满足车辆直线行驶路况下构建直线运动约束,从而标定偏航角。最后,在智能驾驶试验车上开展了激光雷达与车辆坐标系标定的实车试验,通过实车采集的数据验证了提出的空间同步方法的可行性。试验结果表明：提出的激光雷达与车体坐标系标定方法优于基于标定物的方法,在原始数据上可以保证标定后的旋转误差降低至0.61,误差率降低约47.4%。在手动调整的扩充数据上标定后的旋转误差降至1.64,误差率降低约40.6%。相对于基于标定物的方法,其旋转误差均有降低且不需要借助特定的标定物与标定场,降低了对环境的依赖程度。同时通过消...     

理解市场需求与持续技术创新，Velodyne踏上激光雷达进阶之路

<正>Velodyne Lidar在2005年发明了实时环绕式激光雷达系统,开创了自动驾驶的新纪元。这项技术为参加DARPA超级挑战赛的自动驾驶汽车提供了精确的视觉系统。多年来,Velodyne Lidar的激光雷达传感器帮助工业、机器人、智能基础设施、汽车和其它应用提升了感知与自动化能力。近期,Velodyne Lidar北美销售副总裁Laura Wrisley与本刊记者共话激光雷达的市场表现与未来技术走向。