Was fahren die spezifischen Anwendungen von lidar in driverless?

1. Positionierung
Die Positionierung im unbemannten Fahren für zehn Minuten ist wichtig. Nur mit Realzeitstandortinformationen kann das System die folgende Interpretation machen, entscheidet, wohin man geht und wie man dorthin kommt. Es gibt viele Weisen, es jetzt in Position zu bringen. Wie FördermaschinenPhasendifferenztechnologie (RTK), aber RTK ist noch abhängig von Signalstörung. Besonders in einigen Städten, Gebäude und Bäume sowie Tunnels und Tunnels, wird sein Signal leicht unterbrochen. Gleichzeitig werden Sensoren wie Kameras auch benutzt, um die externe Umwelt abzufragen, ein Klimamodell zu konstruieren, und das Modell zu benutzen, um den Standort des Fahrzeugs zu bestimmen, aber seine Abhängigkeit auf der Umwelt ist, wie Backlighting verhältnismäßig stark, oder Regen und Schnee, solche Positionierung ist für Ausfall anfällig. Lidar beruht auf dem Vergleichen der Anfangsposition des Fahrzeugs mit den Hochpräzisionskarteninformationen, um eine genaue Position zu erreichen. Zuerst geben Sensoren wie GPS, IMU und Radgeschwindigkeit eine Anfangs (vermutlich) Position. Zweitens werden die lokalen Punktwolkeninformationen des lidar extrahiert, und die Vektoreigenschaften im globalen Koordinatensystem werden erhalten, indem man die Anfangspositionen kombiniert. Schließlich werden die Vektoreigenschaften des vorhergehenden Schrittes mit den Eigenschaftsinformationen der Hochpräzisionskarte zusammengebracht, um die genaue globale Positionierung zu erreichen. Deshalb im Hinblick auf die Positionierung, hat der Gebrauch Laser-Radars einen unvergleichlichen Vorteil im Hinblick auf Genauigkeit und Stabilität.
2. Entdeckung und Klassifikation von Hindernissen
Lidar beruht nicht auf Beleuchtung, ist sein Betrachtungswinkel 360 Grad, ist die Berechnung verhältnismäßig klein, und sie kann in der Realzeit gescannt werden. Sie wird im Allgemeinen innerhalb 100 Millisekunden verwendet. Bei Scannen identifiziert das Laser-Radar zuerst Hindernisse, kennt die Position des Hindernisses im Raum und klassifiziert dann entsprechend den vorhandenen Hindernissen. Zum Beispiel Autos und Leute, teilen wir diese Hindernisse in unabhängige Einzelpersonen unter und dann trennen und trennen die Einzelperson, um zusammenzupassen, damit die Hindernisse zu klassifizieren und die Gegenstände aufzuspüren. Der Prozess der Spurhaltung ist zuerst, die Punktwolke zu teilen, und das verbundene Ziel durch die Punktwolke zu machen. Wir wissen, ob das letzte und das folgende man dem gleichen Gegenstand gehören, dann das aufspürende Ziel durchführen und geben Spurhaltungsinformationen des Ziels aus.

Heutzutage ist das allgemeine Entdeckungsprinzip von lidar die Zeit-vonflugmethode, die, Lichtimpulse dem Ziel ununterbrochen überzumitteln ist, dann empfängt das Licht, das vom Gegenstand durch den Sensor zurückgebracht wird und erhält die Zielentfernung, indem es die Flugumlaufzeit des Lichtimpulses ermittelt.