Wat drijven de specifieke toepassingen van lidar in driverless?

1. Het plaatsen
Plaatsen in het onbemande drijven tien minuten is belangrijk. Slechts met realtime locatie-informatie kan het systeem de volgende interpretatie, beslist waar te gaan, en hoe te daar te worden maken. Er zijn vele manieren om het nu te plaatsen. Zoals drager zijn de technologie van het faseverschil (RTK), maar RTK nog onderworpen aan signaalinterferentie. Vooral in sommige steden, gebouwen en bomen, evenals tunnels en tunnels, wordt zijn signaal gemakkelijk onderbroken. Tegelijkertijd, worden de sensoren zoals camera's ook gebruikt om de externe omgeving te ontdekken, een milieumodel te construeren, en het model te gebruiken om de plaats van het voertuig te bepalen, maar zijn afhankelijkheid van het milieu is vrij sterk, zoals het backlighting of regen en sneeuw, dergelijke is plaatsen naar voren gebogen aan mislukking. Lidar baseert zich bij het vergelijken van de aanvankelijke positie van het voertuig met de high-precision kaartinformatie om een nauwkeurige positie te verkrijgen. Eerst, geven de sensoren zoals GPS, IMU, en wielsnelheid een eerste (waarschijnlijk) positie. Ten tweede, wordt de lokale informatie van de puntwolk van lidar gehaald, en de vectoreigenschappen in het globale gecoördineerde systeem worden verkregen door de aanvankelijke posities te combineren. Tot slot worden de vectoreigenschappen van de vorige stap aangepast met de eigenschapinformatie van de high-precision kaart om het nauwkeurige globale plaatsen te verkrijgen. Daarom in termen van het plaatsen, heeft het gebruik van laserradar een onvergelijkelijk voordeel in termen van nauwkeurigheid en stabiliteit.
2. Opsporing en classificatie van hindernissen
Lidar zich baseert niet op verlichting, is zijn het bekijken hoek 360 graden, is de berekening vrij klein, en het kan in realtime worden afgetast. Het wordt over het algemeen gebruikt binnen 100 milliseconden. Tijdens aftasten, identificeert de laserradar hindernissen, kent eerst de positie van de hindernis in ruimte, en classificeert dan volgens de bestaande hindernissen. Bijvoorbeeld, auto's en mensen, verdelen wij dan deze hindernissen in onafhankelijke individuen, en scheiden en scheiden het individu, aan te passen om de hindernissen te classificeren en de voorwerpen te volgen. Het proces om te volgen, eerst en vooral, moet de puntwolk verdelen, en het bijbehorende doel maken door de puntwolk. Wij weten of het laatstgenoemde en de volgende tot hetzelfde voorwerp behoren, dan doel het volgen en outputdoel het volgen informatie uitvoeren.

Tegenwoordig, is het gemeenschappelijke opsporingsprincipe van lidar de tijd-van-vlucht methode, die is lichte impulsen aan het doel onophoudelijk over te brengen, dan het licht ontvangen van het voorwerp door de sensor, en de doelafstand verkrijgen die door de tijd van het vluchtretour van de lichte impuls is teruggekeerd te ontdekken.