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激光雷达与无人车ppt课件

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无人驾驶汽车PPT课件

无人驾驶汽车PPT课件
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目录
• 无人驾驶汽车概述 • 传感器技术在无人驾驶中的应用 • 自动驾驶系统架构与算法 • 无人驾驶汽车关键零部件及产业链分
析
目录
• 无人驾驶汽车测试与评价标准 • 政策法规与伦理道德问题探讨
01
无人驾驶汽车概述
定义与发展历程
01
定义
02
发展历程
无人驾驶汽车是一种通过先进的感知技术、决策技术、控制技术以及 通信技术，实现车辆在各种复杂交通环境中的自主驾驶和智能决策的 汽车。
摄像头传感器
图像识别和分类
摄像头可以捕捉车辆周围的图像 信息，通过图像处理和计算机视 觉技术，可以对图像中的物体进 行识别和分类，如识别交通信号
、车道线、行人等。
目标检测和跟踪
摄像头传感器可以检测图像中的 目标物体，并对其进行跟踪，为 无人驾驶汽车的感知系统提供重
要的补充信息。
视觉里程计和定位
通过处理摄像头捕捉的图像序列 ，可以实现视觉里程计和定位功 能，为无人驾驶汽车提供自身位
无人驾驶汽车产业链包括传感器制造、算法研发、车辆制造、基础设施建设等多 个环节，涉及众多企业和机构。其中，传感器制造和算法研发是产业链的核心环 节，对于无人驾驶汽车的性能和安全性具有至关重要的作用。
02
传感器技术在无人驾驶中 的应用
激光雷达传感器
03
高精度测距和定位
3D建模和地图构建
障碍物检测和跟踪
激光雷达通过发射激光束并测量反射回来 的时间，可以精确测量周围物体的距离和 位置，为无人驾驶汽车提供高精度的环境 感知能力。
激光雷达可以获取周围环境的3D点云数 据，通过处理这些数据可以构建出车辆周 围环境的3D模型，进而实现高精度地图 的构建和更新。

《激光雷达简介》课件

《激光雷达简介》课件
激光雷达的测量范围通常在 几十米到几百米之间
测量范围越大，激光雷达的 探测距离就越远
测量范围越小，激光雷达的 探测精度就越高
激光雷达的分辨率是指其能够分辨的最小距离或角度 分辨率越高，激光雷达的精度和探测距离就越高 分辨率受激光雷达的硬件和软件设计影响 分辨率是衡量激光雷达性能的重要指标之一
扫描速率是指激光雷达在一定时间内能够扫描的频率 扫描速率越高，激光雷达的探测范围越广 扫描速率与激光雷达的硬件性能和算法有关 扫描速率是衡量激光雷达性能的重要指标之一
发射激光：激光雷 达发射激光束，形 成光束
接收反射：激光遇 到物体后反射，被 激光雷达接收
计算距离：通过计 算发射和接收的时 间差，计算出物体 与激光雷达的距离
生成图像：通过多次 发射和接收，激光雷 达可以生成三维图像 ，用于定位和导航
自动驾驶汽车：用于感知周围环境，实现自动驾驶 智能机器人：用于导航和避障，提高机器人自主性 测绘和地理信息：用于地形测绘、城市规划等 工业自动化：用于生产线上的物体检测和定位 安防监控：用于监控区域，实现智能安防 航空航天：用于卫星导航、空间探测等
激光雷达性能指标
测量距离：激光雷达可以精确测量物体的距离，误差范围在厘米级 测量角度：激光雷达可以精确测量物体的角度，误差范围在度级 测量速度：激光雷达可以精确测量物体的速度，误差范围在米/秒级 测量分辨率：激光雷达可以精确测量物体的分辨率，误差范围在毫米级
测量范围受到激光雷达的功率、 波长、接收器灵敏度等因素的 影响
工业监控：用 于监测生产设 备、环境、人
员等
环境监控来发展 前景
自动驾驶：激光雷达是自动驾驶汽车的关键传感器，可以提供精确的3D环境信息， 提高自动驾驶的安全性和可靠性。

人工智能无人驾驶ppt课件

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04
自动驾驶汽车的软件设计
Software design of autonomous vehicle
控制算法：设计合适的控制算 法，实现车辆的平稳行驶和安 全驾驶。
传感器融合技术
通过将多种传感器（如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）的数据进 行融合，提高无人驾驶车辆对周围环境的感知能力。
深度学习算法
摄像头在无人驾驶中的作用不可忽视。
摄像头可以实时捕捉路况信息，如行人、车辆、交通信号等， 为无人驾驶决策提供重要依据。据统计，每万辆自动驾驶汽车 每天可产生约25TB的数据，其中大部分来自摄像头。
传感器技术的发展将推动无人驾驶的普及。
随着传感器技术的进步，无人驾驶的性能将得到提升，成本将 进一步降低，从而推动无人驾驶的广泛应用。据预测，到 2030年，全球无人驾驶市场规模将达到1.6万亿美元。
深度学习算法在无人驾驶系统中广泛应用，通过对大量数据的 学习，实现对环境的感知、理解和决策。
5G通信技术
5G通信技术为无人驾驶提供高速、低延迟的网络连接，保证数 据传输的实时性和可靠性，提高无人驾驶系统的性能。
03
自动驾驶汽车的硬件设计
Hardware Design of autonomous vehicle
激光雷达技术原理 激光雷达通过发射激光束并接收反射回来的信号，实现对周围环境的高精度三维建模。 摄像头技术原理 摄像头通过捕捉连续图像，利用图像处理算法提取特征点，实现对周围环境的实时感知。 传感器布局的重要性 合理布置传感器，可以提高无人驾驶系统对周围环境的感知能力，降低误判率，提高行驶安全性。 传感器布局的挑战与趋势 随着自动驾驶技术的发展，传感器布局面临更多挑战，如如何实现多传感器融合、提高感知精度等。未来发 展趋势将朝着更智能化、集成化的方向发展。

无人驾驶汽车PPT

无人驾驶汽车PPT

02
激光雷达（LiDAR）
使用激光束扫描周围环境，生成高精度的三维地形图。这对于识别道路
边界、障碍物和行人至关重要。
03
超声波传感器
通过发射高频声波并测量其反射时间，用于近距离检测物体，如停车时
的障碍物。
计算机视觉技术
图像识别
利用深度学习算法识别摄像头捕捉到的图像 中的道路标记、交通信号、障碍物等关键元 素。
立体视觉
通过多个摄像头或特殊算法，创建环境的 3D模型，以更准确地估计距离和深度。
控制技术
要点一
路径规划
基于车辆当前的位置、目的地和周围环境的信息，算法会 计算最佳行驶路径。
要点二
动作控制
控制车辆的加速、制动和转向，以确保按照预定的路径行 驶，并响应突发状况。
通信技术
车对车通信（V2V）
允许车辆之间直接交换信息，如位置、速度和意图，以 实现更安全的协同驾驶。
阿波龙商用领航阿波龙是Apollo计划下的一款商用无人驾驶汽车。它具 备L4级别的自动驾驶能力，并已在多个场景如景区、园区等 进行商业化运营。
红旗EV
电动智能
红旗EV是中国一汽红旗品牌推出的一款电动无人驾驶汽车。它融合了电动汽车技 术和无人驾驶技术，为用户提供环保、智能的出行方式。
凯迪拉克CT
规则）。
决策系统
基于规则、统计模型或深度学习 模型，根据感知系统提供的信息 ，决策系统决定无人驾驶汽车的 即时动作，如换道、避障、减速
等。
04
无人驾驶汽车的挑战与前景
法律和伦理问题
法律法规缺失
无人驾驶汽车的发展和应用在很大程度上受到现有交通法律法规的制约，需要建立和完善相关法律法 规，以确保其合法上路和运营。

无人驾驶技术PPT课件

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5、激光导引技术：
激光导引是在行驶路径的周围安装位置精确的激光反射板，通过发射激光束，同时采集由反射板反射 的激光束，来确定其当前的位置和方向，并通过连续的三角几何运算来实现导引。（激光雷达）
此项技术最大的优点是：定位精确；地面无需其他定位设施；行驶路径可灵活多变，能够适合多种现 场环境。（无人驾驶主要导引）
1、优点：
（1）具有极高的分辨率，与微波雷达相比，激光雷达具有极高的距离分辨率、角分辨率和速度分辨率； （2）抗干扰能力强，激光波长短，可发射发散角非常小（μrad量级）的激光束，多路径效应小； （3）获取的信息量丰富，可获取目标的距离、角度、反射强度、速度等信息，生成目标多维度图像； （4）可全天时工作，激光主动探测，不依赖于外界光照条件或目标本身的辐射特性。
2、缺点：
容易受到大气条件以及工作环境的烟尘的影响。
三、同步定位与地图构建（SLAM）：
SLAM 全称 Simultaneous Localization and Mapping，即同步定位与地图构建，主要用于解决 机器人在未知环境运动时的定位和地图构建问题。主要解决定位、避障和导航的问题。目前用在无人驾 驶汽车上的 SLAM 主要是基于激光雷达传感器。
8、卫星导航技术：
通过GPS/北斗卫星对非固定路面系统中的控制对象进行跟踪和制导，目前此项技术还在发展和完善， 通常用于室外远距离的跟踪和制导，其精度取决于卫星在空中的固定精度和数量，以及控制对象周围环 境等因素。（适用于室外导航，目前精度不高，辅助导引）
二、激光雷达（LiDAR）：
激光雷达，英文全称为Light Detection And Ranging，简称LiDAR，即光探测与测量，是一种集 激光、全球定位系统（GPS）和IMU（Inertial Measurement Unit，惯性测量装置）三种技术于一身 的系统，用于获得数据并生成精确的DEM（数字高程模型）。这三种技术的结合，可以高度准确地定位 激光束打在物体上的光斑，测距精度可达厘米级，激光雷达最大的优势就是“精准”和“快速、高效作 业”。它是一种用于精确获得三维位置信息的传感器，其在机器中的作用相当于人类的眼睛，能够确定 物体的位置、大小、外部形貌甚至材质。。

2024年度无人驾驶技术PPT课件pptx

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应用领域
无人驾驶技术可应用于个人出行 、公共交通、物流运输等多个领 域，提高交通效率和安全性。
市场前景
随着技术的不断发展和应用场景 的不断拓展，无人驾驶技术市场 具有巨大的发展潜力，预计未来 几年将保持高速增长。
6
02
传感器与感知系统
2024/3/24
7
传感器类型及作用
激光雷达（LiDAR）
毫米波雷达
伦理道德挑战
自动驾驶决策过程中的道德困境、数据隐私保护、算法偏见等。
应对策略
建立伦理道德决策框架、加强数据隐私保护、消除算法偏见等。
企业实践
谷歌Waymo、特斯拉等公司的伦理道德原则及实践案例。
2024/3/24
29
社会责任担当意识培养
技术研发者的责任
关注技术对社会、环境的影响，积极参与相关法 规制定。
27
国内外相关法律法规解读
国际法规
联合国《维也纳道路交通公约》、国际汽车工程师学会（SAE） 自动驾驶分级标准等。
国内法规
《中华人民共和国道路交通安全法》、《智能网联汽车道路测试管 理规范（试行）》等。
法规内容
明确自动驾驶定义、分级、测试、上路许可及事故责任认定等。
2024/3/24
28
伦理道德挑战及应对策略
和优化，确保执行器能够快速、准确地响应控制指令。
执行器性能提升
03
通过改进执行器结构、优化控制策略等方法，提高执行器的性
能和使用寿命，降低维护成本。
22
06
安全性与可靠性保障措施
2024/3/24
23
安全防护装置设计原则
冗余设计原则
在关键部件和系统中采用冗余设计，确保在单个部件或系统失效时 ，备份部件或系统能够及时接管，保证无人驾驶车辆的正常运行。

无人驾驶PPT课件

无人驾驶PPT课件
汇报人： 2023-12-22
• 无人驾驶技术概述 • 传感器与感知技术 • 定位与导航技术 • 路径规划与决策技术 • 控制与执行系统设计 • 安全性与可靠性保障措施 • 法律法规与伦理道德问题探讨
01
无人驾驶技术概述
定义与发展历程
定义
无人驾驶技术是一种通过先进的感知 、决策和控制技术，使车辆在不需要 人类驾驶的情况下，能够自动、安全 、高效地行驶的技术。
在实际道路上对无人驾驶车辆进行测 试和验证，以检验其在真实环境中的 可靠性和安全性表现。同时，通过与 人类驾驶员的对比测试，评估无人驾 驶系统的性能优劣。
07
法律法规与伦理道德问题探讨
国内外相关法律法规介绍
国际法规
联合国《维也纳道路交通 公约》、国际汽车工程师 学会（SAE）自动驾驶分 级标准等。
超声波传感器
利用超声波的反射进行近距离障碍物 检测，常用于泊车辅助系统。
环境感知与信息融合
1 2 3
多传感器融合
将不同传感器的信息进行融合，提高感知系统的 准确性和鲁棒性。
SLAM技术
同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping），利用传感器数 据实时构建环境地图并确定自身位置。
基于采样的路径规划算法
通过随机采样生成候选路径，然后评估每条路径的优劣，选择最优路径。如RRT（快速扩 展随机树）算法。这类算法适用于高维空间和复杂环境，能够快速找到可行路径，但可能 不是最优路径。
基于优化的路径规划算法
将路径规划问题转化为优化问题，通过优化算法求解最优路径。如梯度下降法、遗传算法 等。这类算法能够找到全局最优路径，但需要较长的计算时间。

激光雷达简介PPT优秀课件

接收光 学天线
目标 物体
伺服 系统
前置放 主放 大器 大器
信号 模数 处理 转换
主处 理器
距离 速度 角度 目标图 信息 信息 信息 像信息
通信 系统
屏幕 显示
理论 发射 基础 系统
接收 系统
信息 处理
运载 体积 平台 重量
工作 模式
第 一 代
经典理 论
气体激光， 传统光学
系统
单元探测器， 脉冲体制， 直接接收
D电非P子S扫S扫发描描射，，面外阵差探接测收器，
集成模块， DSP芯片， 成像显示
车/机载， 弹/星载
功能部 件， MOEM S，小
多波长复合， 多功能模块， 智能化模块
第 四 代
光子探 测，纳 米物理
阵列发射， 微光学系
统
微光学系统， 焦平面阵列 探测器，光
纤导光
硬软件融 合，系统 级芯片， 高分辨率， 成像显示
以激光为载波，以 光电探测器为接收 器件，以光学望远 镜为天线，俗称“ 激光雷达”。
本质相同
1.工作原理：
传感器发射激光束打到目标物体上并反射回来，接收器准确地测量出 光脉冲从发射到被反射回的传播时间，光速已知，就可得到从激光雷达到目 标点的距离。
若激光束不断地扫描目标物，就可以得到目标物上全部目标点的数据， 用此数据进行成像处理后，就可得到精确的三维立体图像。
(c)Weak feedback C≈1, vertical scale 10 mV div−1.
(d) Moderate feedback C>1, vertical scale 20 mV div−1.
Velocity：Doppler Frequency

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计算机视觉在无人驾驶中的实现
1 2
场景理解
通过计算机视觉技术，对车辆周围环境进行感知 和理解，包括道路识别、障碍物检测、交通信号 识别等。
目标跟踪
对车辆周围的动态目标进行跟踪，包括其他车辆 、行人等，以实现对周围环境的动态感知。
3
行为预测
根据历史数据和当前环境信息，预测周围车辆和 行人的行为意图，为无人驾驶车辆的决策提供依 据。
决策技术
基于感知信息，通过深度学习、强化 学习等人工智能技术，实现车辆的自 主决策和规划，包括路径规划、行为 预测、风险评估等。
应用领域及市场前景
应用领域
无人驾驶技术可应用于多个领域，如城 市出行、物流运输、公共交通、特种车 辆等。
VS
市场前景
随着技术的不断成熟和政策的逐步放开， 无人驾驶市场将迎来爆发式增长。预计未 来几年内，无人驾驶车辆将逐渐实现商业 化落地，并在各个领域发挥重要作用。同 时，无人驾驶技术的发展也将带动相关产 业链的发展，包括传感器制造、人工智能 算法研发、高精度地图制作等。
伦理道德问题挑战
道德决策困境
无人驾驶汽车在面临紧急情况时，如何做出符合伦理道德 的决策，如选择保护乘客还是保护行人，成为一大挑战。
数据隐私保护
无人驾驶汽车需要收集和处理大量用户数据，如何确保数 据安全和隐私保护，防止数据泄露和滥用，是亟待解决的 问题。
责任归属问题
在无人驾驶汽车发生交通事故时，如何界定责任归属，是 驾驶员、汽车制造商还是技术提供商承担责任，需要明确 的法律法规进行规范。
V2X通信技术
车与车、车与基础设施之间的通信技术将实现更加高效和安全的交 通系统。
行业融合带来的机遇和挑战
汽车行业
无人驾驶技术将推动汽车行业的变革，从传统的 驾驶方式向智能化、电动化、共享化方向发展。

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数据安全和隐私保护
如何保障无人驾驶车辆所收集和 处理的个人数据的安全性和隐私 性，防止数据泄露和滥用。
伦理道德问题
如何在面临紧急情况时做出合理 的决策，例如在无法避免事故的 情况下选择保护乘客还是行人等 伦理道德问题。
2024/1/28
22
06
未来发展趋势及前景 展望
2024/1/28
23
技术创新方向预测
控制层
将决策结果转化为具体的控制指令，控制车辆执行相应动作。
软件架构优化
采用模块化、分布式等设计思想，提高软件系统的可维护性、可扩展性和实时性。
2024/1/28
17
软硬件协同优化策略
传感器数据处理优化
计算平台性能提升
通过硬件加速、算法优化等手段提高传感 器数据处理速度和精度。
采用高性能计算芯片、优化算法并行计算 等方式提高计算平台的处理能力。
超声波传感器
通过发射超声波并测量反射回来的时 间，检测近距离障碍物，常用于泊车 辅助系统。
8
感知系统工作原理
传感器数据采集
各类传感器采集环境信息，如距离、形状、 图像等。特征 Nhomakorabea取与识别
利用算法对处理后的数据进行特征提取和识 别，如识别车道线、交通信号等。
2024/1/28
数据预处理
对采集的原始数据进行滤波、去噪、压缩等 处理，提取有用信息。
路径跟踪控制
采用合适的控制策略，使车辆能够沿着规划好的 路径行驶，并实现精确跟踪。
3
路径规划与跟踪优化
针对复杂环境和多变任务需求，对路径规划和跟 踪方法进行优化，提高自主驾驶能力。
2024/1/28
14
04
自动驾驶硬件平台及 软件架构
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工作频率由无线电频段改变成了光频段，雷达具体结构 、目标和背景特性上发生了变化。
微波天线由光学望远镜代替；接收通道中微波雷达可以 直接用射频器件对接收信号进行放大、混频和检波等 处理，激光雷达则必须用光电探测器将光频信号转换 成电信号后进行处理。
信号处理，激光雷达基本上沿用了微波雷达中的成熟技 术。
图1.1 雷达
图1.2 雷达显示屏幕
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4
(1)起源与发展
激光雷达(LADAR-Laser Detection And Ranging)是以激光作为载波的雷达，以光电探 测器为接收器件，以光学望远镜为天线的雷达。
早期，人们还叫过光雷达(LIDAR-Light Detection And Ranging)，这里所谓的光实际 上是指激光。
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13
(2)测距原理
激光雷达工作时，发射机向空间发射一串重复周期一定 的高频窄脉冲。如果在电磁波传播的途径上有目标 存在，那么激光雷达就可以接收到由目标反射回来 的回波。由于回波信号往返于雷达与目标之间，它 将滞后于发射脉冲一个时间，如图所示。
能测量目标距离是激光雷达的一个突出优点，测量的精 度和分辨率与发射信号带宽(或处理后的脉冲宽度)有 关。脉冲越窄，性能越好。
以后世界上陆续提出并实现：激光多普勒雷达、激光 测风雷达、激光成像雷达、激光差分吸收雷达、 拉曼散射激光雷达、微脉冲激光雷达、激光合成 孔径雷达、激光相控阵雷达等。
图1.3 单线激光雷达
图1.4 多线激光雷达
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5
(2)激光雷达与微波雷达的异同点
激光雷达是以激光器为辐射源的雷达，它是在微波雷达 技术基础上发展起来的，两者在工作原理和结构上有 许多相似之处
行业PPT模板：/hangye/ PPT素材下载：/sucai/ PPT图表下载：/tubiao/ PPT教程： /powerpoint/ Excel教程：/excel/ PPT课件下载：/kejian/ 试卷下载：/shiti/
③光学天线 透射式望远镜；反射式望远镜；收发合置光学天线；收
发分置光学天线；自由空间光路；全光纤光路；波片 （四分之一、二分之一）；分束镜、合束镜、布鲁斯 特窗片
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(1)激光雷达基本结构
④光学扫描器 多面体扫描器，利用多面体（6-12面）的转动来扫描，
优点是扫描线性好、精度高，缺点是体积大、价格 高； 检流计式振镜扫描器，扫描角≤15°； 声子偏转器，利用声光效应使入射光线产生偏转而实现 光扫描，声光偏转器的扫描角不大，一般在±3°左 右 压电扫描器，利用逆压电效应产生摆动的新型扫描器；
PPT模板下载：/moban/ 节日PPT模板：/jieri/ PPT背景图片：/beijing/ 优秀PPT下载：/xiazai/ Word教程： /word/ 资料下载：/ziliao/ 范文下载：/fanwen/ 教案下载：/jiaoan分辨率不低于0.1mard;距离分辨率可达0.lm;速度分 辨率能达到10m/s以内. ②隐蔽性好、抗有源干扰能力强 激光直线传播、方向性好、光束非常窄. ③低空探测性能好 只有被照射的目标才会产生反射,完全不存在地物回波的 影响. ④体积小、质量轻 发射望远镜的口径一般只有厘米级,整套系统质量最小的 只有几十公斤
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(4)三种综合性能雷达对比
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8
2、激光雷达原理
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9
(1)激光雷达基本结构
①激光器：激光雷达的核心器件。激光器种类很多，性 能各异，究竟选择哪种激光器作为雷达辐射源，往往要 对各种因素加以综合考虑，其中包括：波长、大气传输 特性、功率、信号形式、功率要求、平台限制（体积、 重量和功耗）、对人眼安全程度、可靠性、成本和技术 成熟程度等。 从目前实际应用来看，Nd:YAG固体激光器、CO2气体激 光器和GaAlAs半导体二极管激光器、光纤激光器等最具 有代表性。 图2.1 简易激光雷达组成
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(1)激光雷达基本结构
②接收器：适合于激光雷达用的光电探测器主要有PIN 光电二极管、硅雪崩二极管(SiAPD)、光电导型碲镉 汞(HgCdTe)探测器和光伏型碲镉汞探测器从目前实 际应用来看，Nd:YAG固体激光器、CO2气体激光器 和GaAlAs半导体二极管激光器、光纤激光器等最具 有代表性。
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(2)测距原理
汽车激光雷达防撞系统特点： 发射机发射的是一串重复周期一定的激光窄脉冲， 是典
型的非相干测距雷达； 对它的要求是测距精度高，测距精度与测程的远近无关
； 系统体积小、重量轻，测量迅速，可以数字显示； 操作简单，培训容易，有通讯接口，可以连成测量网络
，或与其他设备连机进行数字信息处理和传输。
激光雷达与无人车
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1
1
激光雷达简介
2
激光雷达原理
3
无人车介绍
4
结束语
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2
1、激光雷达简介
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3
(1)起源与发展
“雷达”(RADAR-Radio Detection And Ranging)。传统的雷达是以微波和毫米波作为 载波的雷达，大约出现1935年左右。
最早公开报道提出激光雷达的概念是: 1967年美国 国际电话和电报公司提出的，主要用于航天飞行 器交会对接，并研制出原理样机;1978年美国国 家航天局马歇尔航天中心研制成CO2相干激光雷 达.
图2.2脉冲式激光雷达测距原理
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(2)测距原理
根据获得tr的方法不同，可分为模拟测距和数字测距。
第一
第二
第三
跟踪精度 高，且精 度与跟踪 距离无关;
响应速度 快，适合 于跟踪快 速目标;
工作可靠 和系统便 于集成化;
第四
输出数据 为二进制 码，可以 方便地和 数据处理 系统接口