Velodyne展示激光雷达突破性安防解决方案

Velodyne 激光雷达 产品手册01Puck（VLP-16）是 Velodyne 激光雷达中小巧而先进的一款产品。

与同等价位的传感器相比，VLP-16 性价比更高，并且保留了 Velodyne 在激光雷达方面比较有突破性的一些主要特点，如实时、360°、三维坐标和距离、附带校准的反射率测量。

VLP-16测量范围可达100m，功耗低（约8W），重量轻（约830g），体积小（Ø103mm×72mm），具备双回波性能，这些特点使它成为背包式测量、无人机挂载和其它移动设备的理想选择。

Velodyne 激光雷达“Puck”没有可见的旋转部分，使其在挑战性的环境中工作稳定 、可靠，同时具有IP67 的防护等级。

Puck LITE 版在Puck 基础上减低了自身重量（590g），专为需要更轻重量的应用场景设计，它保留了Puck 的环绕视图和一流的性能。

Puck Hi-Res 版在Puck 基础上提高了垂直角分辨率（1.33°），从而加强了地物分辨能力。

在保持Puck 的环绕视图和最佳范围的同时，该传感器提供了20°垂直视野（-10°~+10°），以实现更紧密的通道分布。

Puck（VLP-16）Puck Hi-Res Puck LITE Puck （VLP-16）性能指标Puck （VLP-16）Puck LITE Puck Hi-Res 最大测距100m 100m 100m 测距精度±3cm ±3cm ±3cm 扫描速率单回波30万点/秒双回波60万点/秒单回波30万点/秒双回波60万点/秒单回波30万点/秒双回波60万点/秒垂直视角-15°~ +15°-15°~ +15°-10°~ +10°垂直角分辨率2°2° 1.33°扫描频率 5 Hz ~20 Hz 5 Hz ~20 Hz 5 Hz ~20 Hz 安全等级一级人眼安全一级人眼安全一级人眼安全重量830g 590g 830g 功耗8W（典型）8W（典型）8W（典型）电压9V~18V 9V~18V 9V~18V 工作温度-10℃~ +60℃-10℃~ +60℃-10℃~ +60℃主要应用机器人、自动驾驶、工业、安全、无人机、测图机器人、自动驾驶、工业、安全、无人机、测图机器人、自动驾驶、工业、安全、无人机、测图产品特点_100m 测距及小巧紧凑的结构设计经验证的1级人眼安全905nm 技术一流的精确度和校准强度领先的功耗和温度范围减缓传感器间干扰特性支持二次回波模式。

一种基于激光雷达传感器的行人检测方法韩骁枫;陆建峰;李祥瑞;赵春霞【摘要】针对目前基于激光雷达点云的大多数特征不能描述行人目标的形状分布这一问题,本文提出了一种面向地面无人车辆的基于激光雷达传感器的行人检测方法.利用DBSCAN算法所有的非地面激光雷达点云进行聚类,并且提出了一种快速点特征直方图分布特征,用于训练支持向量机分类器进行行人的检测.本文在KITTI OBJECT数据库和一辆地面无人车辆上对方法的正确率和有效性进行了实验,结果表明:验证了本文提出的快速点特征直方图特征相比较于其他的激光雷达特征,可以有效提高行人检测的性能,同时能够满足地面无人车辆对行人检测的实时性要求.【期刊名称】《哈尔滨工程大学学报》【年(卷),期】2019(040)006【总页数】6页(P1149-1154)【关键词】行人检测;激光雷达;地面无人车辆;环境理解;无人驾驶;目标检测;支持向量机;快速点特征直方图【作者】韩骁枫;陆建峰;李祥瑞;赵春霞【作者单位】南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏南京211094;南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏南京211094;南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏南京211094;南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏南京211094【正文语种】中文【中图分类】O235近年来，随着地面无人车辆(unmanned ground vehicle, UGV)研究的快速发展，行人检测的相关工作正得到越来越多的重视。

传统的行人检测方法主要依赖于可见光摄像机等传感器获取的图像，采用机器视觉的相关方法进行行人检测[1-5]。

目前，研究者们已经提出了许多行人检测的方法，但是它作为地面无人车辆的核心技术之一，依然是一项十分具有挑战性的工作，其主要原因有以下2个方面：1)由于不同的行人之间的体型、姿态和着装等具有很大的差异，导致从可见光图像提取行人的特征具有一定的难度；2)可见光图像容易受到不同光照条件和阴影的影响，导致行人目标之间在图像上具有显著的差异。

激光成象雷达传感器
康峰;蔡心轸
【期刊名称】《无线电工程动态》
【年(卷),期】1990(000)002
【总页数】8页(P11-18)
【作者】康峰;蔡心轸
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】TN958.98
【相关文献】
1.Velodyne激光雷达公司推出Puck高分辨率激光雷达传感器；更高的分辨率以辨认更远距离的物体 [J], 戴朝典
2.用于目标跟踪的雷达和成象传感器数据的融合与模拟试验 [J], Romi.,JB;焦强
3.Velabit^(TM)激光雷达传感器Velodyne激光雷达有限公司 [J],
4.Velodyne激光雷达宣布将GaN技术用于小型化低成本固态激光雷达传感器的新设计 [J], 戴朝典
5.当摄影测量遇到激光雷达:迈向机载混合时代机载摄像头和激光雷达传感器的结合推动制图领域向前迈进 [J], 台风(译)
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Velodyne 传感器可创建360°实时环境地图,以实现自
动驾驶安全导航
 据报道，Clearpath Robotics已成为Velodyne增值合作伙伴，Velodyne将为Clearpath研究型机器人平台提供其开拓性激光雷达传感器。

Clearpath Robotics总部位于加拿大，依托其移动机器人为学术和企业研究机构提供Velodyne传感器，用于勘测和检查、石油天然气、农业、材料处理及其他应用。

 Clearpath的机器人解决方案采用Velodyne最先进的激光雷达技术，该技术拥有业界领先的分辨率、量程和视场角。

Velodyne传感器可创建360°实时环境地图，使机器人能够探测并避开障碍物，以实现自动驾驶安全导航。

 Clearpath Robotics总经理Julian Ware表示：“Velodyne通过提供可靠、高质量的3D激光雷达，为机器人研究界做出了杰出贡献。

近十年来，我们一直在自身的机器人平台上推荐使用和整合Velodyne产品。

事实证明，Velodyne传感器可处理具有挑战性的自动化任务，并能够在不熟悉和不可预测的环境中完美地发挥作用。

”
 Velodyne设计的激光雷达传感器可与机器人平台无缝整合，易于安装，功耗低且搭载Web配置工具。

它们经过精心设计，可在恶劣天气等高压力环。

一种车载激光雷达标定的方法，属于汽车自动驾驶领域。

汽车自动驾驶技术中涉及的多传感器之间的融合技术不足。

一种车载激光雷达标定的方法，设置一块标定板，配合安装在车辆上的激光雷达提取标定板的四个角点的步骤；测量四个角点在车体坐标系的物理坐标，结合由激光雷达提取的四个角点计算得到旋转平移矩阵的步骤；对两个激光雷达数据之间的进行坐标转换，拼接多台激光雷达，对激光雷达的标定的步骤。

本技术具有精确将自动驾驶车辆之间的多传感器融合的优点。

权利要求书1.一种车载激光雷达标定的方法，其特征是：所述方法包括：在自动驾驶车辆前设置一块标定板，配合安装在车辆上的激光雷达提取标定板的四个角点的步骤；测量四个角点在车体坐标系的物理坐标，结合由激光雷达提取的四个角点计算得到旋转平移矩阵的步骤；对两个激光雷达数据之间的进行坐标转换，拼接多台激光雷达，实现对激光雷达的标定的步骤。

2.根据权利要求1所述一种车载激光雷达标定的方法，其特征在于：所述的提取标定板的四个角点是指提取激光雷达数据中标定板的四个角点，具体包括以下步骤：步骤一一、获取点云数据：将标定板设置于激光雷达前方6~10m的距离处，标定板的板面垂直于地面，用于承接激光雷达的发射信号；所述的标定板为一块2米×2米的正方形木板；之后，在6~10m的距离之间选取4个距离值分别测量角点数据，得到4组角点数据；所述的角点数据是指在车体坐标系下的XYZ三维数据；步骤一二、切割标定板所在的点云区域：首先，将激光雷达向前的方向定义为X轴，将获取的点云数据记录的每个点的三维坐标表示为p(x, y, z)；然后，通过下式计算每个点偏离X轴的角度α和距离激光雷达的距离d；最后，设定距离X轴的最大角度和最小角度，以及距离激光雷达前方的最大距离和最小距离，在此范围内计算包含标定板在内的点，并对该区域进行筛选，将筛选出的符合条件的点存入新的指针中；步骤一三、提取标定板：在切割后的区域内，利用PCL中的RANSAC算法，使用平面参数模型并设置迭代阀值提取标定板的平面；之后，在提取标定板后，使用参数化方程将标定板投影到其所在平面上；参数化方程为：AX+BY+CZ+D=0，式中，A、B、C表示系数，D为常数，来自RANSAC提取平面后的参数；其中，所述的RANSAC全称为Random Sample Consesus，中文含义是随机采样一致性，是利用一组包含异常数据的样本数据集计算得到数学模型参数的方法；步骤一四、提取标定板的边缘点：在上一步提取后的标定板中，计算每条横线角度差最大的两个点作为标定板的边缘点；步骤一五、计算标定板的四个角点：循环步骤一四提取标定板的边缘点的过程，再使用RANSAC算法在所有边缘点中，提取出四条直线，即标定板的四条边，并计算四条边的交点作为标定板的四个角点，并记录四个角点的坐标。

人工智能从算法突破迈向行业赋能，关注企业全栈能力行业评级：增持报告日期： 2021-01-24行业指数与沪深300走势比较[Table_Author] 分析师：尹沿技执业证书号：S0010520020001邮箱：**************联系人：夏瀛韬执业证书号：S0010120050024 邮箱：**************联系人：赵阳 执业证书号：S0010120050035 邮箱：*****************[Table_Report] 相关报告1.《华安证券_行业研究_计算机行业周报_智能网联汽车风起云涌，L2+自动驾驶有望迎来爆发年》2021-01-032.《华安证券_行业研究_计算机行业周报_蔚来NIO ET7智能网联配置发布，自动驾驶推出订阅服务》2021-01-103.《华安证券_行业研究_计算机行业周报_工业互联网行动计划发布，新三年扬帆起航》2021-01-17[Table_Summary] ⚫ 从算法突破迈向行业赋能，关注企业全栈能力人工智能企业第四范式再融45亿元，AI 领域年度最大手笔。

第四范式官宣完成D 轮融资，融资金额为7亿美元（约45亿元）。

第四范式是AI 平台与技术服务提供商，成立六年来，第四范式打造了全流程AI 平台、企业级AI 操作系统、自动化AI 生产力平台，以及AI 算力平台等全栈式AI 产品体系。

在业务范围方面，从主要的金融行业，扩展至零售、制造、能源、政府、医疗、互联网、媒体、物流、农业、高科技等众多行业。

我们认为，智能化是贯穿整个2021年的投资主题，政策端、技术端、需求端共振，AI 板块景气度高。

从算法突破迈向行业赋能，全栈能力是核心。

人工智能1.0阶段是通过算法使得语音识别和视频识别的范围扩大，例如：针对高空抛物、智慧停车、语义理解的应用等。

人工智能2.0阶段，多模态的数据智能是重点，关注如何将AI 能力与客户的业务场景结合，向行业客户进行赋能。

安防监控激光雷达在智能安防系统中的应用当人们谈论安防系统时，会想到各种摄像头、传感器和报警器等设备。

然而，随着技术的不断进步和创新，安防监控领域也迎来了一种新的利器：激光雷达。

激光雷达技术的引入，不仅弥补了传统监控系统的不足，还提供了更强大的安全保障。

本文将探讨激光雷达在智能安防系统中的应用。

首先，激光雷达技术能够帮助智能安防系统实现三维监控。

传统的监控摄像头只能提供二维图像，在遇到遮挡物时可能无法获取到完整的画面。

而激光雷达通过发射激光束，并测量激光束返回的时间和强度数据，可以实时生成三维点云地图。

这样一来，监控系统可以在遇到困难的情况下，依然准确地掌握目标物体的位置和移动轨迹，为安全防范提供了更大的便利。

其次，激光雷达还可以实现智能安防系统的目标物体识别和跟踪。

传统的监控系统往往只能提供简单的图像识别，无法进行更加复杂的目标物体分辨。

激光雷达可以通过分析三维点云数据，识别目标物体的形状、大小和运动状态等特征。

这使得智能安防系统能够更精准地判断目标物体是人还是物，并实现对其的自动跟踪。

例如，在监控大型公共场所时，系统能够准确地跟踪行走方向异常的人群，及时采取相应的防范措施。

另外，激光雷达的应用还可以提高智能安防系统的预警能力。

传统的安防系统往往依赖于摄像头的实时监控，很容易受到光照条件和遮挡物的影响，导致误报和漏报的情况。

而激光雷达可以准确测量目标物体与设备之间的距离，无论是在白天还是在夜晚，无论是在明亮的环境还是在黑暗中，都能提供可靠的数据支持。

这使得智能安防系统能够更加准确地判断目标物体的接近程度，并做出相应的报警响应。

此外，激光雷达的应用还可以提高智能安防系统的反应速度。

由于激光雷达技术可以实时获取目标物体的位置和移动轨迹，因此系统能够更快速地作出相应的响应措施。

例如，在监控系统检测到可疑行为时，可以立即通过声音、光线或电子屏幕等方式发出警示信号，吸引周围人员的注意，提高事态的应对效率。

激光雷达行业分析报告激光雷达(Lidar) 是一种利用激光进行测距、制图和检测的技术。

它正在成为许多应用中的基础，包括自动驾驶车辆、地图绘制、城市规划和防灾预警等。

本文将对激光雷达行业进行分析报告，包括定义、分类特点、产业链、发展历程、行业政策文件及其主要内容、经济环境、社会环境、技术环境、发展驱动因素、行业现状、行业痛点、行业发展建议、行业发展趋势前景、竞争格局、代表企业、产业链描述、SWTO分析、行业集中度等内容。

一、定义激光雷达是一种测量、发射、接收激光信号并计算该信号反射出的距离的技术。

它可以用于建立三维模型、用于遥感图像处理、防灾预警、自动驾驶车辆、机器人技术、安防监控等行业。

二、分类特点按工作原理分，激光雷达可以分为时间差测量型Lidar和相位差测量型Lidar。

其中，时间差测量型Lidar主要利用激光脉冲的回波时间差来确定物体的位置和距离；而相位差测量型Lidar 则利用反射激光波的相位差来完成距离测量。

按成像原理分，激光雷达可分为：扫描式Lidar和固态Lidar。

扫描式Lidar采用机械旋转扫描式或电子调制扫描式，能快速采集大量的探测数据。

固态Lidar则采用集中式、分布式或混合的激光发射和接收装置实现探测数据采集。

按应用场景分，激光雷达主要可分为：自动驾驶Lidar、遥感Lidar、安防Lidar和机器人Lidar。

三、产业链激光雷达的产业链包括：激光发射器、激光接收器、成像光学系统、光电控制系统、信号处理与算法、组装、服务等环节。

四、发展历程激光雷达技术的发展历程可以分为三个阶段。

第一阶段是1960年代后期到1980年代，激光雷达主要用于遥感、地形测量和工程控制等领域。

第二阶段是1990年代到2000年代初期，激光雷达开始被应用于机器人导航、自动驾驶、卫星地图制作和工业领域中。

第三阶段是2000年代中期至今，激光雷达的应用逐渐扩展到了城市规划、安防、防灾预警和医疗设备等新兴领域。

车载激光雷达Risley棱镜光束扫描系统曾昊旻; 李松; 张智宇; 伍煜【期刊名称】《《光学精密工程》》【年(卷),期】2019(027)007【总页数】7页(P1444-1450)【关键词】车载激光雷达; Risley棱镜; 光束扫描系统; 二维扫描【作者】曾昊旻; 李松; 张智宇; 伍煜【作者单位】武汉大学电子信息学院湖北武汉 430079【正文语种】中文【中图分类】TN958.981 引言光束扫描系统控制激光雷达的光束指向，将激光脉冲投射到周围环境中形成三维激光点云，是决定激光雷达环境感知能力的关键模块。

为实现对车辆周边的无盲区环境感知，车载激光雷达要求尽可能大的水平视场角与垂直视场角，目前主流的高端车载激光雷达均具有360°的水平视场，垂直视场角在25°～40°。

然而，常见的激光雷达扫描方式如振镜扫描、转镜扫描、声光、电光扫描等均无法实现如此大范围的二维扫描。

目前，车载激光雷达中主流的扫描方式是在垂直方向上间隔一定角度排列多个半导体激光器覆盖垂直视场，同时使激光雷达整体绕轴360°旋转以覆盖水平视场[1]。

然而，采用多个半导体激光器使得系统的装调相当复杂，且不同激光器在时间响应上存在差异，使得激光雷达不同测距通道之间存在测距互差，影响激光雷达整体的测距精度。

本文基于Risley棱镜设计的光束扫描系统只需单个激光器即可实现二维方向的扫描，在简化激光雷达系统结构的同时提升了测距精度。

Risley棱镜一般由两片或两片以上共轴楔形棱镜组成，通过控制棱镜的相对转动，Risley棱镜可以精确控制光束指向，实现大角度范围的高精度二维扫描[2-3]。

自1960年Rosell等首次提出用Risley棱镜系统实现光束扫描以来，由于具有指向精度高、响应快、结构紧凑、鲁棒性好[4-5]等特点，Risley棱镜作为光束指向器件已应用在激光通信、激光雷达、红外对抗、显微成像、军事侦察等多种领域[6-10]。