智能码头无人驾驶标识板—————广州航鑫光电科技有限公司，是一家专门做激光雷达标定板、反射板的公司

固态激光雷达无人物流车，***于末端低速无人配送

对于在乘用车上仍然是“悬而未决”的激光雷达来说，商用车市场无疑是快落地量产场景之一，这其中近年来“”的无人配送小车正在中国迈进量产阶段。

2019年对于国产激光雷达企业而言，是一个至关重要的阶段，随着国内智能物流的发展需要，国产激光雷达的市场应用逐渐进入到实际的项目案例中。

其中在激光雷达领域已有多年积累的企业都将在各自的细分市场深度耕耘，建立样板，不断完善。

可以说，导航激光雷达在无人物流车方向有广阔的市场空间。除了京东物流、菜鸟、苏宁物流外，四通一达、顺丰等物流快递公司也对此有很大的需求。

产品特点:

1稳定性高，50%激光雷达标定板，可获得重复准确数据②高稳定性、高准确性

③具有的朗伯特性④反射率从2%-95%

⑤在紫外-可见-近红外光谱区内光谱平坦

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雷达传感器

麻省理工学院和DARPA的研究人员创建了一个片上激光雷达传感器，其体积如此之小，可以在 10 美分表面摆放多个激光雷达传感器。 它是利用激光 和类似于雷达的技术来探测距离。激光可以为为激光雷达传感器带来更高的分辨率， 因为光的波长比无线电的波长小大约 10 万倍。

目前自动驾驶汽车和机器人常用激光雷达， 其中包括激光器，***的自由空间光学元件，以及较大的外部。激光模块被机械地旋转和上下摆动，并得到完整的场视图。 目前激光雷达系统花费从 1000 美元到 7 万美元不等。（图略）

MIT 和 DARPA 开发的新型雷达传感器使用300 mm 晶圆制成。这意味着，以每年数百万产量计算， 单颗片上激光雷达传感器生产成本约为 10 美元，由于没有移动部件，传感器速度比当前机械 激光雷达系统快 1000 倍， 非常适合仅在短时间内跟踪小物体。

这种微小传感器尺寸是 0.5 毫米 × 6 毫米，并具有可转向的发送和接收相控阵和片上锗光电探测器。

这种传感器没有集成激光功能，但研究人员表示，其他团队已经证明在未来的芯片上可以集成激光器。

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雷达研究方法

现代雷达（包括热雷达和激光雷达〕不但是对遥远日标进行探测和***的工具，而且能够测量与日标形体和表面物理特性有关的参数，进而对日标分类和识别。日标识别的基本原理是利用雷达回波中的幅度、相位、频谱和极化等日标特***息，通过数学上的各种多维空间变换来估算日标的大小、形状、重量和表面层的物理特性参数，后根据大量训练样木所确定的鉴别函数，在分类器中进行识别。目标识别还可利用再入大气层后的大团过滤技术。当日标群进入大气层时，在大气阻力的作用下，日标群中的真假目标由于轻重和阻力的不同而分开，轻目标、外形不规则的目标开始减速，落在真的后面，从而可以区别目标。

雷达目标识别模型

雷达日标识别需要从日标的雷达回波中提取日标的有关信息标志和稳定特征并判明其属性。它根据目标的后向电磁散射来鉴别目标，是电磁散射的逆问题。利用目标在雷达远区所产生的散射场的特征，可以获得用于目标识别的信息，回波信号的幅值、相位、频率和极化等均可被利用。对获取的目标信息进行计算机处理，与已知目标的特性进行比较，从而达到自动识别目标的目的。识别过程分成三个步骤:目标的数据获取、特征提取和分类。

整个识别过程可以分为两个阶段:训练（或设计〕阶段和识别阶段。前者用一定数量的训练样本进行分类器的设计或训练，后者用所设计或训练的分类器对待识别的样本进行分类决策。