通信卫星造价动辄十几亿元,绕地球飞行的时候,需要消耗燃料来保持轨道精准,一旦燃料耗尽,就会慢慢偏离轨道,终止服务。可在许多时候,卫星除燃料耗尽外,其它系统状态都还好,让它们过早“退役”岂不可惜?

新加坡南洋理工大学(Nanyang Technological University,NTU)在激光雷达研究领域取得了技术突破,或将该款自动驾驶核心部件的成本降至1/200。此外,该技术产品的尺寸只有指尖大小。

车载激光雷达又称车载三维激光扫描仪,是一种移动型三维激光扫描系统。其工作原理就是通过不断向周围目标发射探测信号(激光束),并接收返回的信号(目标回波)来计算和描述被测量物理的有关信息,如目标距离、方位、高度、姿态、形状等参数,以达到动态3D扫描的目的。

据悉,学士街道此次引进的3D可视激光雷达空气质量监测仪可自动给大气层进行“CT扫描”,实时监测大气状况,分析辖区内PM10、PM2.5的浓度分布,监测距离范围可达5至10公里。

据麦姆斯咨询报道,2032年全球范围内自动驾驶汽车的产量将高达2310万辆,未来15年该市场的复合年增长率(CAGR)高达58%。届时,与自动驾驶汽车生产相关的市场营收将达到3000亿美元,而其中26%将来自激光雷达(LiDAR)、雷达(RADAR)、摄像头(Camera)、惯性测量单元(IMU)等传感器硬件。

目前我们常见的车载激光雷达,基本都是机械式,其明显特征就是拥有机械部件可以旋转,比如百度自动驾驶汽车上的Velodyne 64线激光雷达。

智能网联汽车逐渐受到行业及市场关注。这种融合了现代通信与网络技术的新一代汽车,不仅可实现“安全、高效、舒适、节能”行驶,还具备车与驾驶者智能信息交换、共享,以及复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能,使得无人驾驶成为可能。

对于机器人而言,激光雷达就相当于“眼睛”,其作用至关重要。可以这样说,如果没有激光雷达,机器人将无法感知周围环境,也无法对环境变化做出相应反应。基于在定位、探测、识别及跟踪目标等方面的优势,激光雷达广泛应用于智能机器人、无人机、无人驾驶、智能仓储和物流、智能安防等领域。

视觉导航,顾名思义即通过视觉摄像头捕捉图像信息,以获取移动物体在空间中所处的位置、方向和其他环境信息,并用一定的算法对所获信息进行处理,建立环境模型,进而寻找一条最优或近似最优的无碰路径,实现安全移动,到达目的地。

近年来,随着自动驾驶、机器人等热门行业兴起,推动了核心感知传感器的迅猛发展。其中,激光雷达因测量精度远高于毫米波雷达以及其他标准雷达,且具有使用环境限制较小等优势,成为了谷歌、百度、宝马产品的传感器首选。

传感器技术将如何影响未来的汽车?传感器供应商目前正处于风口,需要为汽车传感器产业的黄金时代做好准备。

如果您对无人机感兴趣,那么您可能已经听说了LiDAR这个词,特别是在过去几年里。

近期,自动驾驶无疑已经成为科技圈和汽车圈的热点话题,谷歌、百度、苹果及Uber等科技公司,特斯拉、奥迪、奔驰、宝马等主流汽车厂商纷纷投入自动驾驶领域。然而,关于自动驾驶技术路线之争也一直没有停止过。据了解,在不同技术路线中,所使用到的传感器主要有激光雷达、毫米波雷达以及摄像头三类,且各具优缺点。

随着自动驾驶等前沿科技领域发展加速,传感器的重要性和普及率也获得了持续提升。面对传感器在未来愈发广阔的蓝海“诱惑”,国内企业亟需加强各领域合作,并积极引进高端人才、完善培养体系,以获得突破性的创新研发能力,赢得全球竞争优势。

也许你已看到,激光雷达正在汽车行业开拓未来,而在风电行业,测风激光雷达正在引领风机技术的发展方向。

在“激光”的眼中,这个世界不再是五彩缤纷的景色,而是一个个的点,所有的道路与街景都成为了模型。激光雷达扫描系统将道路两侧所有扫描范围的物体都变成点,这些物体包括路灯、信号灯、房屋、道牙、树叶等,照相机则不停地将扫描过的部分拍摄成照片。

说到成为「老司机」,首先需要拥有能够准确判断距离的技巧,这样才能对很多的盲区有所预判等等,才能更好的去控制。

自动驾驶,是指在通过计算机分析系统和传感器的协同作用下实现的无需人工干预的行驶状态。根据英特尔日前发布的无人驾驶市场研究报告,预测未来无人驾驶市场将成为一个每年拥有7万亿美元的收益源。在中国,ADAS市场同样前景广阔,至2020年,预计可实现500多亿人民币的市场规模。目前,自动驾驶的技术研发和路试处于L4向L5(参照美国汽车工程师协会分级标准)的过渡时期,而消费者市场,也正在由高级辅助向高级自动驾驶过渡转换。自动驾驶主要分为两种:一是通过将车与车、车与网相关联形成车联网;二是通过单车智能化,目前以ADA

全球无人驾驶产业到底有多大,为什么如此多的汽车制造商、科技公司、零部件供应商和打车服务公司不惜耗资几亿甚至几十亿进行轮番轰炸?

两家科技巨头为了一项技术在法庭上兵戎相见。全球各地的创业公司都在争相开发该项技术的新版本。工程师们纷纷表示,它是让无人驾驶汽车变得安全的关键所在。它就是激光雷达。

雷达通过发射声波或者电磁波对目标物体进行照射并接收其回波,由此获得目标物体的距离、距离变化率(径向速度)、大小、方位等信息。雷达最先应用于军事中,后来逐渐民用化。随着汽车智能化的发展趋势,雷达开始出现在汽车上,主要用于测距、测速等功能。汽车雷达可分为超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等,不同雷达的原理不尽相同,性能特点也各有优势,可用于实现不同的功能。

我国对外开放30年以来,国家基础建设发生了翻天覆地的变化。城市规划、交通、水利、农业、电力等基础行业对规划设计图纸的制作周期及精度要求越来越高,促使我国地理信息产业迅猛发展。现在面对人工成本增加、企业利润下滑等一系列社会问题,企业如何通过技术升级来减少劳动密集型工作,增加技术密集型工作,完成一次凤凰涅槃。网易采访中国科学院遥感与数字地球研究所李奇博士,请他谈谈激光雷达技术应用的前景。

要让汽车自动行驶需要许多组件,有一种组件比其它组件更加关键,它就是激光雷达传感器。激光雷达发射激光,光线从真实世界中反射,激光雷达用反射光线绘制3D图像。

传统的汽车,由于是人为控制,对外界环境的感知、认知以及对汽车的控制都是由驾驶员来完成。或者一些稍微高级的汽车,配有高级辅助驾驶,可由驾驶员和辅助驾驶系统配合着完成这些“任务”。但对于自动驾驶和无人驾驶汽车,因为是车辆本身占据了汽车部分甚至是全部的控制权,此时便要依靠安装在汽车上各种各样的传感器协同工作,保证行车安全。

如果你有朝一日看见无人驾驶汽车在路上奔驰,那么只能说明一个问题:无人驾驶汽车终于拥有了“灵敏的眼睛”。而这双“眼睛”不是别的,正是激光雷达。

近年来,智慧城市话题的热度一直居高不下。作者分析认为,没有以地理信息系统(GIS)为核心的空间科技作为支撑,就无法建成真正的智慧城市。作为一种空间科技,更是一种高效的信息采集手段,激光雷达技术在BIM、VR、AR、MR、3DGIS等概念的轰炸下,迅速在各大领域得到普及,智慧城市亦不例外。

近日,谷歌将自动驾驶项目从GoogleX实验室剥离,成立了子公司Waymo,要走向自动驾驶商业化之路。而对于谷歌来说,商业化中一大门槛就是激光雷达。目前,无论是在改装的雷克萨斯自动驾驶车上,还是谷歌自己的豆荚车,其所使用的激光雷达成本高昂,并不具备量产条件。

在无人驾驶汽车上,激光雷达和摄像头相对于是汽车的“眼睛”,他们俩各有不同的优缺点。那么无人驾驶汽车到底用激光雷达还是用摄像头?或者还有其它的解决方案呢?

激光探测与测量,更广泛的俗称LiDAR(来自相同的术语RADAR),是一种使用激光脉冲来测量地表距离的传感技术。使用这项技术可以获取地表形状的三维信息和地表特征。

虽然自动驾驶概念炒得火热,但大多数人恐怕都没见到过活生生在路上奔驰的自动驾驶汽车。不过,如果哪天你有幸得见,首先吸引你的肯定不是它驾驶座上有没有人,而是其车顶“嗖嗖”旋转着的传感器——激光雷达。这“家伙”可以算得上是自动驾驶汽车上的“眼睛”,它能帮助车辆探知周边的环境,但同时它也是自动驾驶车辆普及路上的拦路虎,因为激光雷达的价格确实不便宜。

随着微机电系统(MEMS)、激光技术、高科技材料等的技术进步,传感器的研发呈现多样化的趋势,有的利用生物材料模拟人类皮肤,创新传感器的触觉;有的利用MEMS技术研发微型智能化传感器,从而有利于复杂系统的集成;有的利用高精度的激光技术创造激光雷达,从而利于系统实时感知周边障碍物与环境等等。

目前全球智能汽车产业市场规模已突破300亿元,美、德、日等智能汽车产业正处于快速发展阶段,各国相关的法律法规也在不断完善,谷歌、沃尔沃、博世等部分技术领先企业的有条件自动化驾驶汽车已开始路测。国内智能汽车产业起步相对较晚,但产业发展迅速,以打造智能汽车与智慧交通创新示范区为抓手,加快推动智能汽车产业的发展,车企、互联网企业等纷纷涉足自动驾驶,推动自主式和协同式技术进步,产业规模不断提升,对资本、人才等“虹吸效应”日趋显著。值此之际,赛迪顾问通过对产业深入的研究,为政府、企业、投资者等剖析现状,明确未来方向

激光雷达已经是汽车以及机器人甚至是无人机等产品的标配了,从现在的趋势来看,这些应用对雷达系统的体积要求越来越高,所以小型雷达传感器逐渐受到了厂商的青睐。

无人驾驶技术现如今其实非常成熟了,就以现在的技术水平看,如果把大城市复杂的交通状况变成实验室特定的格局,场景内有制式统一的车辆以及符合规矩的行人正常通行,那么不用方向盘,全程自动行驶的汽车当下就可以面世了。

目前,激光雷达的市场份额大多被诸如美国Velodyne、美国Quanergy、德国SICK、日本HOKUYO等国外企业占据,售价十分昂贵,多用于地图、安保及无人驾驶。为了降低成本,顺着“弱硬件+强算法”的思路,Quanery用固态图像传感器替代360度旋转的摄像头和激光测距器,成本将降到1000美元一套左右。国内SLAMTEC结合激光三角测距技术与高速视觉采集处理机构,推出了售价仅千元的低成本激光雷达。

随着经济的发展和科技的进步,智能机器人早就不是什么新鲜事物。而室内服务机器人作为新兴发展起来的产业,逐渐成为目前行业的风口浪尖,从最早的扫地机器人开始,家庭陪伴机器人、送餐机器人等陆续进入公众视线。

无人驾驶技术有两条路径:一条是直接无人驾驶路线,另外一条是ADAS升级路线,主要区别在于是否使用了激光雷达。我们梳理了当下主要的研究成果和行业事件,发现:总体来讲,路线1比路线2的研究成果自动化程度高,路线2的一些参与者也在寻求通过外延式扩张的方式收购一些人工智能公司来补充自身的技术。两条路线由于面向市场不同,并不具备严格意义上的竞争关系,而从技术上看,有可能在未来形成优势互补。

雷达就是汽车的“耳朵”,是发展半自动驾驶乃至无人驾驶的基础。要让汽车变得更加智能,首先需要汽车的感知系统更加智能。和摄像头相比,雷达可以全天候使用,不受光照和天气等因素的影响。雷达对目标探测的角度、距离及相对速度都是比较准确的。

谷歌、特斯拉等科技巨头都在不遗余力地发展自动驾驶技术,但这项技术要走向成熟还需在许多关键子系统上获得突破。英国剑桥大学开发的一套机器成像识别系统,有望以更低的成本来解决自动驾驶汽车如何看见和分辨路上物体的难题。

把在汽车领域积累的传感器等技术用于铁路领域的尝试越来越多。具有代表性的例子就是德国博世工程技术的举措。该公司在2015年11月举行的“第4届铁路技术展”上,介绍了汽车驾驶支援用摄像头和毫米波雷达在铁路领域的应用事例。

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