广州航鑫光电科技有限公司

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物流分拣激光雷达反射板-航鑫光电-烟台激光雷达反射板

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雷达利用目标形状的*化重构识别目标

对低分辨力雷达,不能区分目标上各个散射中心的回波,自动驾驶激光雷达反射板,只能从它们的综合信号中提取*化特征,

因而只能从整体上对简单形体的目标加以粗略的识别。

对高分辨力雷达,目标回波可分解为目标上各个主要散射中心的回波分量。对复杂形状目标的*化重构,就是利用高分辨力雷达区分出各个散射中心的回波,分别提取其*化信息。在对各个散射中心分别作出形状判断(可以利用目标的*化散射矩阵,AGV小车激光雷达反射板,或利用目标的缪勒矩阵中各个元素同日标形状的关系)后,烟台激光雷达反射板,

依据其相对位置关系,组合成目标的整体形状。后同已知目标数据库相比较,得到识别结果。

Cameron等〔21)给出了用卡车进行识别实验的情况,给出了卡车上各个主要散射中心的识别结果,并按其空间相对位置排列成图。在Pottier(28))对SAR图象进行分析与识别时也用到了任意散射体由几种典型散射机制合成的观点。

3)利用瞬态*化响应识别目标

Chamberlain等(29)将*化信息与冲激响应结合起来,提出了利用目标瞬态*化响应(TPR)进行目标识别。利用TPR识别目标是将*化识别与时(频)域识别相结合的很好范例。

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针对雷达自动目标识别技术进行了简要回顾。讨论了目前理论研究和应用比较成功的几类目标识别方法:基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法、基于*点分布的目标识别方法、基于高分辨雷达成像的目标识别方法和基于*化特征的目标识别方法,同时讨论了应用于雷达目标识别中的儿种模式识别技术:统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的模式识别方法以及*网络

模式识别方法。后分析了问题的可能解决思路。

雷达目标识别技术回顾及发展现状

雷达目标识别的研究始于"20世纪50年代,早期雷达目标特*号的研究工作主要是研究达目标的有效散射截面积。但是,对形状不同、性质各异的各类目标,笼统用一个有效散射面积来描述,就显得过于粗糙,也难以实现有效识别。

雷达作为重要的电子信息装备,自诞生起就在中发挥了*其重要的作用。但随着进攻装备的发展,只具有探测和跟踪功能的雷达也已经不能满足信息化的需要,迫切要求雷达不仅要具有探测和跟踪功能,而且还要具有目标识别功能,雷达目标分类与识别已成为现代雷达的重要发展方向,物流分拣激光雷达反射板,也是未来雷达的基木功能之一。目标识别技术是指:利用雷达和计算机对遥远目标进行辨认的技术。

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激光雷达传感器的概念

无人驾驶汽车怎么实现自动驾驶呢?这背后一个关键技术就是 LIDAR,即激北雷达传感器,俗称光达,如图2-1,它也被称为无人驾驶汽车的眼晴。

激光雷达,即光探测与测量,是一种集激光、定位系统(GPS)和IMU (Inertial MeasurementUnit,惯性测量装置〉三种技术于一·身的系统,用于获得数据并生成的DEM(数字高科模型)。这三种投术的结合,可以高度准确地定位激光束打在物体上的光斑,测距精度可达厘米级,激光雷达大的优势就是“"和“快速、作业”。它是一种川于获得三维位置信息的传感器,其在机器中的作川相当于人类的眼睛,能够确定物体的位置、大小、外部形貌甚至材质。

LIDAR通过测量激光信号的时间差、t位差确定距离,通过水平旋转扫描或相控扣描测角度,并根据这两个数据建立二维的*坐标系:再通过获取不同俯仰角度的信号获得第三维的高度信息。

高频激光可在一秒内获取大量(106-107数量级)的位置点信息(称为点云),并根据这些信息进行三维建模。除了获得位置信息外,它还可通过激光信号的反射率初步区分不同材质。

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