激光雷达测试灰卡——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。

摄像头校准漫反射板

随着红外技术的快速发展，元的尺寸不断减小，晶圆包装的普及等生产技术的不断进步，红外产品的成本和价格趋于降低，产品类型逐渐多样化，这将为未来的红外产业提供更广阔的民用市场，而不是一阵风。

目前，智能汽车跟踪方法主要有以下四种：一种是光电跟踪方法，依靠光电（主要使用红外线或激光）传感器来实现道路（一般为黑线或白线）的识别，即由光电传感器的发射管发射一定波长的红外线（或激光），当红外线（或激光）照射在不同物体表面时，它具有不同的反射强度，当智能汽车行驶到预定的黑线（或白线）轨道时，低反射率的黑线（或高反射率的白线）与其他高反射率（或低反射率）区域形成强烈对比，从而识别黑线（或白线）及其相对于汽车中心线的位置，从而为汽车的行驶方向和速度决策提供信息，是一种简单、低成本的跟踪方法。

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目标板

所有目标板都具有热稳定性和化学稳定性，并且易于清洁。它还可以定制具有各种反射率和不同区域大小的校准白板。

相机和激光雷达的观测信息表达是不一致的，那么如何在两者之间进行校准呢？

目前，该行业相对成熟的解决方案是通过引入统一的观测源来建立约束。

对于具有共同视觉区域的相机和激光雷达，可以将目标作为共同视觉区域的统一观测源，分别获得相机坐标系和激光雷达坐标系下目标的特征。

通过匹配两个特征，完成相机和激光雷达之间的外部参考校准。

自动驾驶系统设计中的LIDAR

LIDAR系统设计要确定系统对小目标的探测能力，在多少远处能探测到多低反射率的多小尺寸的目标。

同时这也就定义了系统需要的角分辨率。由此可以计算得出可达到的信噪比(SNR)，该信噪比就决定了系统探测的检测概率与误检概率。

了解感知环境和必要的信息量，作出适当的设计权衡，从而开发出成本和性能的解决方案。

例如，一辆自动驾驶汽车以100 kph (~27 mph)的速度在道路上行驶，而自动机器人则以6 kph的速度在步行区或仓库中移动。在高速情况下，我们可能不但需要考虑以100 kph的速度行驶的车辆，还需要考虑以相同速度对向行驶的另一车辆。

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