大疆半固态激光雷达Horizon的优缺点

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大疆激光雷达,车厂为何不爱?

优点:
1.成本低,可以量产:2020 年,在当年的 CES 展会上,大疆 Livox 发布了 Horizon(浩界)和 Tele-15(泰览),前者的售价仅为 6499 元,后者售价也只有 8999 元。
2.双楔形棱镜非重复式扫描:适合静态场景,比如扫描静态物体、V2X、测绘量方、低速机器人。(非重复式扫描原理
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缺点:
1.重构算法成本高:双楔形棱镜方案扫描出来的点云图呈现菊花型,属于非线性扫描,点云数据离散度高,属于非结构性数据。如果某自动驾驶公司此前使用机械激光雷达已经积累了几万公里的数据,并以此训练了神经网络,在新雷达上并不能使用,需要重新积累感知数据,研发感知算法。
2.增加额外算力:处理非线性扫描主要就是做非线性矫正,所以需要额外的计算,当图像分辨率和帧频高的时候会额外增加比较大的算力。
3.稳定性要求高:通过两个镜子的折射角度来控制扫描线,所以对于精度和装调工艺就有更高要求,车载激光雷达更容易受到颠簸,小鹏 P5、G9 都将激光雷达放置在前杠两侧(G9 为两侧大灯),相较于顶置方案,在相同路况、避震器软硬接近情况下,小鹏的这种放置方案显然受震动的影响更大。

带有机械式结构雷达的寿命式很大的一个问题,因此 OPA 光学相控阵等纯固态激光雷达或许才是未来车载激光雷达的发展趋势

在这里插入图片描述

### 固态激光雷达的标定方法 固态激光雷达因其紧凑的设计和高分辨率的特点,在自动驾驶、机器人导航等领域得到了广泛应用。为了实现多传感器融合,通常需要对标定其与其他传感器(如相机)之间的外部参数。 #### 1. 基于固态激光雷达的稠密点云标定法 一种常见的标定方法是利用固态激光雷达生成的稠密点云来完成与机械雷达或相机的外参标定[^1]。这种方法通过匹配点云和平面图像中的特征点,计算两者间的旋转矩阵和平移向量。具体来说,可以采用平面检测算法提取地面或其他已知几何结构作为约束条件,从而提高标定精度。 #### 2. ROS驱动下的联合标定流程 对于特定型号的固态激光雷达(例如Livox Horizon),可以通过ROS框架搭建环境来进行标定工作[^2]。此过程涉及以下几个方面: - **数据采集**:同步获取激光雷达点云以及摄像头拍摄的画面; - **初始估计**:提供粗略的内外参初值以便后续优化迭代收敛更快更稳定; - **误差最小化**:借助非线性最优化技术调整变换关系直至达到预定阈值为止; 以下是使用C++实现的一个简单例子展示如何加载预定义好的内参文件并执行基本操作: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <Eigen/Dense> int main() { cv::FileStorage fs("calib_params.yaml", cv::FileStorage::READ); Eigen::Matrix3d R; Eigen::Vector3d T; fs["rotation"] >> R; // Load rotation matrix from YAML file. fs["translation"] >> T;// Load translation vector. std::cout << "Rotation Matrix:\n" << R << "\nTranslation Vector:" << T.transpose().format(Eigen::StreamPrecision) << '\n'; return 0; } ``` 上述代码片段展示了读取存储在外存设备上的校准参数,并将其转换成适合进一步处理的形式。 #### 3. 使用Autoware工具链进行自动化标定 Autoware提供了专门用于解决此类问题的一套软件包集合[^3]。它支持多种类型的LiDAR设备并与主流视觉硬件兼容良好。整个作业大致分为三个阶段——准备实验装置布置场景、运行节点程序收集样本集、分析结果验证准确性。特别值得注意的是,在实际部署前还需考虑诸如温度变化可能带来的影响等因素。 #### 4. 驱动安装与配置指南 针对某些品牌的产品比如速腾聚创M系列或者禾赛科技PandarQT等新型号,则需按照官方文档指示完成相应版本依赖项设置之后再继续下一步骤[^4]。这一步至关重要因为只有当所有组件都正常运作时才能获得高质量的数据源供后期分析之用。 ---
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