小淘的萌
激光雷达laser radar用激光器作为辐射源的雷达。激光雷达是激光技术与雷达技术相结合的产物 。由发射机 、天线 、接收机 、跟踪架及信息处理等部分组成。发射机是各种形式的激光器，如二氧化碳激光器、掺钕钇铝石榴石激光器、半导体激光器及波长可调谐的固体激光器等；天线是光学望远镜；接收机采用各种形式的光电探测器，如光电倍增管、半导体光电二极管、雪崩光电二极管、红外和可见光多元探测器件等。激光雷达采用脉冲或连续波2种工作方式，探测方法分直接探测与外差探测。激光雷达在军事上可用于对各种飞行目标轨迹的测量。如对导弹和火箭初始段的跟踪与测量，对飞机和巡航导弹的低仰角跟踪测量，对卫星的精密定轨等。激光雷达与红外、电视等光电设备相结合，组成地面、舰载和机载的火力控制系统，对目标进行搜索、识别、跟踪和测量。由于激光雷达可以获取目标的三维图像及速度信息，有利于识别隐身目标。激光雷达可以对大气进行监测，遥测大气中的污染和毒剂，还可测量大气的温度、湿度、风速、能见度及云层高度。 激光雷达的应用●孟敏王学才 激光雷达，采用类似于激光测距机的原理与构造研制，是一种工作在从红外到紫外光谱段的探测系统。通常，把利用激光脉冲进行探测的称作脉冲激光雷达，把利用连续波激光束进行探测的称作连续波激光雷达。目前，世界上已研制出用于火控、侦察、制导、测量、导航等多种功能的激光雷达。 生化战高手：陆用激光雷达 生化战剂的探测与防范，一直是军方关注的重点项目之一。传统的探测方法，主要由士兵携带探测装置，边走边测，速度慢、功效低，并易中毒。据报道，俄罗斯一改传统方式，成功地研制出“KDKhr—1N”远距离地面毒剂激光雷达探测系统，可实时地远距探测并确定毒剂气溶胶云的斜距、中心厚度、离地高度、中心角坐标以及毒剂相关参数等，及时通过有、无线技术向部队控制系统报警，以采取相应的防毒措施。在这方面，德国军方也研制出更加先进的“VTB———1型 ”遥测激光雷达，使用两台9微米—11微米、可在40个频率上调节的连续波C02激光器，利用微分吸收光谱学原理遥测化学战剂，既安全又可靠。 飞行防撞高手：空用激光雷达 飞机尤其是直升机在低空巡逻飞行时，极易与地面小山或建筑物相撞，这是世界许多国家关注并力求解决的一大难题。美国、德国和法国等近年费尽心血研制出了直升机障碍物规避激光雷达，成功地解决了这一难题。美国率先研制的直升机超低空飞行“障碍规避雷达”，使用固体激光二极管发射机和旋转全息扫描器，可探测直升机前方很宽的空域，地面障碍物信息可实时显示在机载平视显示器或头盔显示器上，保障了飞行员的安全飞行。随之，德国研制成功的“Hellas ”激光雷达更胜一筹，它是一种固体微米成像，视场为32度×32度，能探测 300米—500米距离内直径1厘米粗的电线或障碍物，直升机采用之可确保飞行安全。法国和英国合研的吊舱载“CLARA”激光雷达，具有多种功能，采用C02激光器，不但能测得直升机飞行前方如标杆、电缆等微型障碍物，还可进行地形跟踪、目标测距和活动目标指示，保障飞行安全，这种激光雷达也适于飞机使用。 捕获水下目标高手：海用激光雷达 对水中目标进行警戒、搜索、定性和跟踪的传统方式，是采用体大而重的一般在600千克至几十吨重的声纳。自从发展了海洋激光雷达，即机载蓝绿激光器发射和接收设备后，海洋水下目标探测既简单方便，又准确无误。尤其是20世纪90 年代以后研制成功的第三代激光雷达上，增加了GPS定位、定高功能，实现了航线和高度的自动控制。如美国诺斯罗普公司研制的“ALARMS”机载水雷探测激光雷达，可24小时工作，能准确测得水下水雷等可疑目标。美国卡曼航天公司研制的水下成像激光雷达，更具优势，可以显示水下目标的形状等特征，准确捕获目标，以便采取应急措施，确保航行安全。 此外，激光雷达还可以广泛用于对抗电子战、反辐射导弹、超低空突防、导弹与炮弹制导以及陆地扫雷等。
起舞徘徊风露下
三维激光雷达在无人驾驶中的应用：
1、研究背景：随着科技的发展，时代的进步，无人驾驶汽车逐渐兴起，然而对无人驾驶汽车周围的环境进行探测便成为了一项十分重要的问题。
2、意义：通过检测目标物体的空间方位和距离，提供目标的激光反射强度信息，提供被检测目标的详细形状描述，在光照条件好的环境下表现优秀，而且在黑夜和雨天等极端情况下也有较好表现。
实际应用分析：
1、定位：在一些城市、建筑和树比较多的地方，以及进隧道、出隧道，它的信号容易中断。同时，也有用摄像头等传感器感知外部环境、构建环境模型并利用该模型确定车辆所在的位置的方式，但其对环境的依赖比较强，比如逆光或雨雪天气下，这种定位容易失效。
2、障碍物的检测和分类：通过点云做关联目标，知道上一帧和下一帧是否属于同一个物体，再进行目标跟踪，输出目标跟踪信息。
3、用于先进驾驶辅助系统：利用安装于车上的各式各样的传感器， 在第一时间收集车内外的环境数据， 进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理， 从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险， 以引起注意和提高安全性的主动安全技术。
牛奶荡糕
本文仅供学习使用，并非商业用途，全文是针对哈尔滨工业大学刘文之的论文《移动机器人的路径规划与定位技术研究》进行提炼与学习。论文来源中国知网，引用格式如下： [1]刘文之. 基于激光雷达的SLAM和路径规划算法研究与实现[D].哈尔滨工业大学,2018.
相关坐标系转换原理已经在前一篇文章写完了，直接上转换方程。
这里他的运动模型选择的是基于里程计的运动模型，还有一种基于速度的运动模型，其实都差不多，整体思想都一样。里程计是通过计算一定时间内光电编码器输出脉冲数来估计机器人运动位移的装置，主要是使用光电码盘。根据光电码盘计算出此时轮子的速度，然后通过已知的轮子半径来获得单位时间 每个轮子 的位移增量。
高等数学可知单位时间位移增量就是速度，对速度在一定时间上进行积分就得到这一段时间所走过的路程。
根据上图，我们可以求出来机器人航向角角速度、圆弧运动半径和机器人角度变化量，由此可以解的机器人在当前时刻的位姿。
实际上也是有误差，所以单独依靠里程计会与实际结果产生较大误差，所以必须引入其他的外部传感器对外部环境的观测来修正这些误差，从而提高定位精度。
首先肯定需要将激光雷达所测得的端点坐标从极坐标、机器人坐标中转换到世界坐标中。
这张略过，暂时不需要看这个
路径规划算法介绍：
因为该算法会产生大量的无用临时途径，简单说就是很慢，所以有了其他算法。
了解两种代价之后，对于每一个方块我们采用预估代价与当前路径代价相加的方法，这样可以表示每一个路径点距离终点的距离。在BFS搜索过程的基础上，优先挑选总代价最低的那个路径进行搜索，就可以少走不少弯路。（算法讲解 ）
在局部路径规划算法之中，我们选用DWA算法（dynamic window approach），又叫动态窗口法。动态窗口法主要是在速度(v, w)空间中采样多组速度，并模拟机器人在这些速度下一定时间内的轨迹。在得到多组轨迹后，对这些轨迹进行评价，选取最优的轨迹所对应的速度来驱动机器人运动。 state sampling就是按照之前给出的全局路径规划，无论是Dijkstra还是A* 都可以方便的得到state sampling，DWA算法所需要提前建立的action sampling有两种：
但是无论是什么情况，上述所做的工作就是把机器人的位移转化到世界坐标中来，而不是机器人坐标系。速度采样结束之后，只需要对小车的轨迹进行评判，就可以得到最优解了。下面介绍速度采样的办法。
对速度进行采样一般有以下三个限制：
当确定了速度范围之后，就需要根据速度分辨率来对小车速度离散化，在每一时刻将小车在不同直线速度角速度组合下所即将要行驶的距离都可视化出来。
其中每一条轨迹都是很多小直线连接起来的。
需要用评价函数来对上述轨迹进行选择，选择最适合的轨迹
最后为了让三个参数在评价函数里所发挥的作用均等，我们使用归一化处理来计算权重。
算法流程整体如下：
激光加工就是利用其所具有的输出光线的高指向性和高能量，进行微小孔及狭缝等的精密加工、切割、微细焊接等。下面是我整理了激光加工技术论文，有兴趣的亲可以来阅读一下!
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