Baraja活用棱镜原理 大幅降低了激光雷达的活动部件和总体成本

发布:cyqdesign 2018-07-27 16:32 阅读:2106
据Wired报道,澳大利亚初创企业Baraja刚刚分享了一个新想法,声称可以借助棱镜的特性、大幅降低激光雷达传感器的复杂性。对于自动驾驶汽车来说,新技术不仅让系统部署变得更简单,还可以让功能更强大、成本也更低廉。所谓激光雷达,即一种借助激光在视觉上绘制出某个区域的技术。其擅于提供周围世界的准确图像,但缺点也很明显,尤其是需要移动激光、以获得更大的图像时。 a  [0N,t  
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新闻配图(来自:Baraja)
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当前大热的激光雷达扫描仪供应商 Velodyne,其产品外壳能够每秒旋转几乎 100 次,但这也带来了一些问题。 HFpjNR  
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由于系统采用了大量的活动部件,而当其被安装在车辆上时,迟早会遇到与行驶期间发生振动有关的问题。
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而 Baraja 的系统,却通过棱镜来弯折激光束的方式,不仅很好地避开了这个问题、还大幅减少了系统中的部件数量。 Sj,4=a  
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当你将一束激光射向棱镜的时候,会发现激光被折射成了彩虹色的光谱,每种颜色的光都有不同的频率。
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Baraja 决定利用这一属性,来确定激光离开棱镜时的角度。特殊之处在于,Baraja 选择了可见光之外的红外光谱。 O1l4gduN|i  
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startup figured out how to make lidar way cheaper(via)
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Baraja 传感器的头部结构很是紧凑,且结实耐用。而它连接的“引擎”部分,可处理多达四个传感器的所有数据。 k4]R]=Fh.  
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尽管是该技术的工作原理的超简化版本,但Baraja的“光谱扫描”(Spectrum-Scan)方案,意味着开发人员能够用上更便宜、简单、且强大的激光雷达传感器。
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总而言之,新技术能够大幅降低自动驾驶汽车的传感器组件成本,相信 Baraja 会受到到许多开发者的青睐。 tr#)iZ\  
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cnbeta编译自:https://www.cnet.com/g00/roadshow/news/self-driving-autonomous-sensor-lidar-baraja-prism/
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最新评论

hackersc 2018-07-27 18:48
这样的话,那就采用多种不同波长的ld进行发射,宽光谱响应的apd进行接收 ?
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