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本文摘要:单线飞行时间激光雷达PAVO自发射以来,已广泛应用于自主驾驶、机器人、自动导引车、数字多媒体等多个领域。

单线飞行时间激光雷达PAVO自发射以来,已广泛应用于自主驾驶、机器人、自动导引车、数字多媒体等多个领域。在这个过程中,我们也在下游市场收购了很多对系统,客户和朋友的声音仍然萦绕在我们的脑海中:“我们想订购云质量更好的激光雷达”。

什么是点云?一般来说,激光雷达图像由点组成,每个点代表一个有效的距离测量,一长串顶点连接在一起形成周围环境的轮廓图像。点云质量还包括测距精度、点云稳定性、点云密度等一系列综合指标。

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这些特征对图像的影响是:测量直墙时图像是否是直的?90测量直角墙是否更准确?小细节能准确捕捉吗?这些直观的问题。作为一种测距设备,点云质量可以说是激光雷达最基本也是最重要的特征。我们的研发伙伴仍在努力改善PAVO的测距特性,以便为客户获得更好的点云质量的雷达产品。

从2019年初开始,我们批量供应给客户的雷达产品,秒配备HQPC技术。这项技术使卫星秒雷达的点云质量下降到一个全新的高度。HQPC骄傲在哪里?听下面分解。

HQPC是高质量的点云技术,将被迫改进LIDARTOF芯片解决方案。通过控制芯片的底层链接和专利算法,我们可以在芯片上建立精确的时间测量。目前,这项技术需要构建16ps时间分辨、多线(16线)分段测量、脉冲长度测量和自校准功能。

这项技术已经在许多航天和国防应用中的恒星和秒的时间测量仪器的产品中进行了测试。掌握了TOF时间测量能力,我们的研发哥们大大优化了单点测距算法,从而定性的提高了单点云的精度和一致性,融合了多点云关联,于是HQPC技术就出来了。

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下面我们融合几个罕见的特色场景和测量实例,向你展示装备HQPC技术的PAVO是如何展现的。PAVO的优势——高精度低稳定点云。我们测试了PAVO对3米外墙的测量。使用HQPC技术的PAVO可以构建1cm精度,点云晃动很小。

与没有HQPC的雷达相比,肉眼可以提高点云的质量。请求右图:有HQPC没有HQPC(网格宽度5cm)。我们可以看出,装有HQPC技术的两台雷达在同一面墙的测量结果上是否有显著差异,没有HQPC的点云图像具有更高的精度、一致性和稳定性。

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HQPC帮助PAVO打造激光雷达核心基础性能提升,赢得了客户的诸多好评。点云密度对激光雷达的影响类似于像素对相机的影响。更高的点云密度可以获得更详细的图像。

得益于卫星秒TOF芯片的高处理速度,卫星秒雷达获得了业界最低的0.08角分辨率和最低的4500点单帧比特率。这样雷达就能获得更清晰的环境图像。右边的测试显示了PAVO对5m外一根细棒的测量(在上面的红框线处,宽度为3cm),云密度高(0.08以下)的PAVO可以构建目标的精确宽度识别(在图中的白圈处)。

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此外,更多细节呈现给周围环境。PAVO有三个优点:随着智能设备的应用,材料识别能力更加丰富,场景更加简单。比如在商场、酒店、写字楼等机器人工作的环境中,大量使用半透明的玻璃进行改造,使用低崇尚的镜子。

此外,它还包括对弱光目标的测量。对激光雷达来说,建立这些材料的精确识别是一个相当大的挑战。PAVO雷达还表现出出色的物质识别率,使得自主车辆和机器人需要在简单场景下可靠工作。上图是PAVO对半透明玻璃的测量,雷达放置在距离玻璃门1.5米左右。

在点云图片中,黄色边框是玻璃的图像,PAVO可以有效识别 随着市场需求的减少和客户对激光雷达产品的高度排斥,PAVO激光雷达的性能不会有很大的提升,展现出一双机器人真正的智慧之眼。


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