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161.
星载激光雷达是高精度测量全球大气CO2柱浓度和气溶胶垂直廓线的重要手段,大气环境监测卫星大气探测激光雷达(ACDL)在一套激光雷达中集成了2种探测体制,采用1 572 nm积分路径激光差分吸收方法测量全球CO2柱浓度,采用532 nm高光谱探测(HSRL)方法测量气溶胶和云的垂直廓线,均为国际首次在星载平台成功验证,是国际首个星载CO2探测激光雷达和国际首个高光谱气溶胶探测激光雷达。在国际已发射的星载激光雷达中,ACDL激光雷达是探测体制最全、波长最多、能量最高、频率最稳和精度最准的激光雷达,实现了创新跨越。大气探测激光雷达在轨连续工作,首次获得了全天时精度优于1 ppm的全球CO2柱浓度、精度优于20%的气溶胶廓线等遥感数据。本文介绍了ACDL激光雷达的工作原理、系统参数以及相关的定标测试结果。  相似文献   
162.
三维成像激光雷达技术为空间地理信息获取、目标立体探测提供了新的技术途径。以多波束并行收发、单光子阵列探测为特征的新一代三维成像激光雷达可提升雷达探测灵敏度、激光成像帧频与成像效率,从而实现远距离快速激光三维成像。三维成像激光雷达的激光发散角与接收视场需角秒量级的匹配精度。随着系统波束数量的增加,几十甚至上百波束的高精度收发波束匹配是系统设计装调的难点。聚焦多波束单光子阵列三维成像激光雷达的收发匹配难题,设计了基于衍射分束激光发射与光纤阵列接收的收发光学系统,提出了一种多波束激光雷达收发波束匹配方法,并对该方法的收发匹配误差源以及温度对其影响进行了详细分析仿真。实验验证结果表明,可实现64波束优于10 μrad的匹配误差,在工作温度范围内总的收发失配优于20.78 μrad,满足本系统设计时25.5 μrad的收发匹配裕量,系统对环境温度有较好的适应性,具有良好的工程应用前景。  相似文献   
163.
为解决卫星失锁条件下车辆的高精度、高可靠性定位问题,结合惯性导航、运动约束、地磁 匹配、激光点云匹配方法的优势,提出了一种基于图优化的惯性/地磁/激光雷达复合定位方案。 首先,采用因子图优化算法,实现惯导预积分信息、运动约束信息、地磁匹配信息、激光雷达点云匹 配信息的异步多源信息融合。然后,在点云匹配失效时,惯性/运动约束/地磁可以实现精度保持, 为点云匹配提供持续可用的先验信息,以避免点云匹配一旦失效后由于先验位姿发散再难匹配的 问题。最后,搭建试验平台完成跑车试验。试验结果表明,该方案可以实现车辆的高精度、高可靠 性定位,点云匹配有效定位精度为1.24m(max),均方根为0.48m,在因点云地图缺失而造成匹配 失效时,惯性/运动约束/地磁可实现定位精度保持在10.29m(max)。  相似文献   
164.
人类生产力发展已经进入算力时期,计算能力将成为这个时期的新型生产力。未来大量分散化的算力、存储等资源分布在空间信息网络中,需要对其进行整合拉通,为业务提供便捷的按需使用。首先从下一代空间科学任务出发,阐述了未来空间分散计算实施的意义和价值,同时从空间信息网络和地面信息网络两个维度对国内外典型的分散计算项目和框架进行了系统调研。在此基础上,从云环境构建、云-边中间件以及边环境构建3个方面详细阐述了空间分散计算模拟验证系统的构建思路与方法,并进行了试验验证。验证结果表明,该系统能够实现虚拟化计算单元的动态部署与更新,且能够实现高效的舰船目标检测。相比于单星检测而言,系统通过多星联合的方式能够将检测效率提升45倍。  相似文献   
165.
在基于先验地图的激光雷达室内导航方案中,通常采用点云配准的方法进行无人设备位姿初始化。在结构化场景下,传统配准算法特征鲁棒性较差,导致点云配准的误差较大且易陷入局部最优。针对该问题,提出了一种基于多平面空间模型的点云快速配准方法。首先该方法利用特征直方图的思想对空间点云进行快速粗聚类,根据平面一致性将粗聚类后的点集进行合并形成面特征,从而对密闭空间进行平面模型化表示。随后通过空间平面排序实现了面特征的快速关联,并利用线性匹配方法实现了两帧点云的精确配准,从而解算出机体在先验地图中的相对位姿。最后通过Gazebo搭建的仿真环境与室内结构化模拟环境对算法进行了验证。结果表明,在大型结构化场景下,算法具有更好的适应性以及更高的计算效率,能够快速为无人系统提供精准的地图初始位姿。  相似文献   
166.
基于可重构标定板的激光与视觉联合标定方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
目前,激光雷达与视觉传感器的联合标定方法包含动态在线标定与静态离线标定两大类.动态在线标定对标定的环境有较高的要求,且标定结果不稳定;静态离线标定通常采用标定板,因而对标定板的要求较高,手动选择与线拟合都易引入或放大误差,故提出了一种基于可重构标定板的激光雷达与视觉传感器的联合标定方法.首先,对传统的标定板进行拆分与重...  相似文献   
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