激光雷達長距離傳感器的案例
走進飛行時間傳感技術揭秘TOF傳感器工作原理及應用領域
擁有如此廣泛的應用場景,得益于ToF傳感器相比于結構光和雙目RGB的優點:實時地快速地計算物體的深度信息,且深度計算不受物體表面灰度特征的影響,深度計算精度不會隨距離改變而變化,基本上可以保證厘米級的精度,尤其適用于一些大范圍距離變化且高速的應用場合。ToF傳感器理論上的最遠探測距離可以達到100m,且可以調節光源靈活切換需求距離。另外,ToF傳感器抗干擾能力和成本優勢也比較明顯。 工采網提供的激光雷達 長距離傳感器 - TF03-180是一款工業級高速測量的激光雷達，且量程可達最高180m。
TF03-180包含針對室外強光和雨雪霧環境①的補償算法，使其在強光和雨雪霧環境下依然可以正常工作。它還具有多種測量模式和參數供客戶自主選擇配置，以滿足不同客戶的測距需求。
激光雷達 長距離傳感器 TF03-180特點：
超高幀率（zui高可到10Khz）
IP67防護
小體積
多種工業接口（UART、
CAN、IO、RS485、RS232）
激光雷達 長距離傳感器 TF03-180應用：
車輛防撞和安全預警
車流統計
觸發相機抓拍
無人機輔助起降
展開 自動駕駛傳感器融合：激光雷達+攝像頭
前言
自動駕駛感知技術所采用的傳感器主要包括攝像頭，激光雷達和毫米波雷達。這些傳感器各有優缺點，也互為補充，因此如何高效的融合多傳感器數據，也就自然的成為了感知算法研究的熱點之一。本篇文章介紹如何在感知任務中融合激光雷達和攝像頭，重點是目前主流的基于深度學習的融合算法。
攝像頭產生的數據是2D圖像，對于物體的形狀和類別的感知精度較高。深度學習技術的成功起源于計算機視覺任務，很多成功的算法也是基于對圖像數據的處理，因此目前基于圖像的感知技術已經相對成熟。圖像數據的缺點在于受外界光照條件的影響較大，很難適用于所有的天氣條件。對于單目系統來說，獲取場景和物體的深度（距離）信息也比較困難。雙目系統可以解決深度信息獲取的問題，但是計算量很大。激光雷達在一定程度上彌補了攝像頭的缺點，可以精確的感知物體的距離，但是限制在于成本較高，車規要求難以滿足，因此在量產方面比較困難。同時，激光雷達生成的3D點云比較稀疏（比如垂直掃描線只有64或128）。對于遠距離物體或者小物體來說，反射點的數量會非常少。
如下圖所示，圖像數據和點云存在著巨大的差別。首先是視角不同，圖像數據是真實世界通過透視投影得到的二維表示，而三維點云則包含了真實世界歐式坐標系中的三維信息，可以投影到多種視圖。其次是數據結構不同，圖像數據是規則的，有序的，稠密的，而點云數據是不規則的，無序的，稀疏的。在空間分辨率方面，圖像數據也比點云數據高很多。
圖片來源于參考文獻[1]
自動駕駛感知系統中有兩個典型的任務：物體檢測和語義分割。深度學習技術的興起首先來自視覺領域，基于圖像數據的物體檢測和語義分割已經被廣泛和充分的研究，也有很多非常全面的綜述文章，這里就不贅述了。
展開 自動駕駛汽車中的激光雷達和攝像頭傳感器融合
來源 | 汽車電子與軟件
傳感器融合是自動駕駛汽車的關鍵技術之一。這是自動駕駛汽車工程師都必須具備的技能。原因很簡單：感知無處不在，無時無刻不在使用。
自動駕駛汽車通過4個關鍵技術工作：感知、定位、規劃和控制。
傳感器融合是感知模塊的一部分。我們希望融合來自視覺傳感器的數據，以增加冗余、確定性或利用多個傳感器的優勢。
傳感器數據和融合
在感知步驟中，使用激光雷達、雷達和攝像頭的組合來理解環境是很常見的。這3個傳感器各有優缺點，使用它們可以幫助您擁有所有優點。
如上圖所示：
攝像頭擅長處理對象分類及理解場景。
作為一種飛行時間傳感器，激光雷達非常適合估計距離。
雷達可以直接測量障礙物的速度。
在本文中，我們將學習融合激光雷達和攝像頭，從而利用攝像頭的分辨率、理解上下文和對物體進行分類的能力以及激光雷達技術來估計距離并查看3D世界。
攝像頭：2d傳感器
相機是一種眾所周知的傳感器，用于輸出邊界框、車道線位置、交通燈顏色、交通標志和許多其他東西。在任何自動駕駛汽車中，攝像頭從來都不是問題。
如何使用這種2D傳感器，并將其與3D傳感器（如：激光雷達）一起應用于3D世界？
激光雷達：3d傳感器
激光雷達代表光檢測和測距。它是一個3D傳感器，輸出一組點云；每個都有一個(X,Y,Z)坐標。可以在3D數據上執行許多應用：包括運行機器學習模型和神經網絡。
展開 今晚ANSYS直播丨無人駕駛傳感器仿真之攝像頭與激光雷達，報名抽手機
如何在預算有限的條件下，更好地滿足安全性要求，突破技術障礙，對安全分析技術、系統開發和驗證方法、車輛駕駛環境以及傳感器仿真的真實度都提出了更高要求。
ANSYS作為世界領先的工程仿真工具供應商，基于扎實的物理場仿真技術和安全開發技術，正在和知名企業一起構建先進的自動駕駛仿真工具鏈，涉及功能安全和信息安全分析、道路環境建模與仿真、傳感器建模與仿真、嵌入式軟件開發、閉環仿真，云計算平臺等等。
ANSYS自動駕駛系列Webinar，結合自動駕駛系統的研發講述ANSYS工具如何助力自動駕駛的開發驗證，本期重點為ANSYS自動駕駛解決方案之傳感器仿真（攝像頭和激光雷達）。
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