激光雷达的特点有哪些？
激光雷达的优点与普通微波雷达相比,激光雷达由于使用的是激光束,工作频率较微波高了许多,因此带来了很多优点,主要有： （1）分辨率高激光雷达可以获得极高的角度、距离和速度分辨率。通常角分辨率不低于0.1mard也就是说可以分辨3km距离上相距0.3m的两个目标(这是微波雷达无论如何也办不到的),并可同时跟踪多个目标；距离分辨率可达0.lm；速度分辨率能达到10m/s以内。距离和速度分辨率高,意味着可以利用距离——多谱勒成像技术来获得目标的清晰图像。分辨率高,是激光雷达的最显著的优点,其多数应用都是基于此。（2）隐蔽性好、抗有源干扰能力强激光直线传播、方向性好、光束非常窄,只有在其传播路径上才能接收到，因此敌方截获非常困难，且激光雷达的发射系统(发射望远镜)口径很小,可接收区域窄，有意发射的激光干扰信号进入接收机的概率极低；另外，与微波雷达易受自然界广泛存在的电磁波影响的情况不同，自然界中能对激光雷达起干扰作用的信号源不多，因此激光雷达抗有源干扰的能力很强,适于工作在日益复杂和激烈的信息战环境中。（3）低空探测性能好微波雷达由于存在各种地物回波的影响,低空存在有一定区域的盲区(无法探测的区域)。而对于激光雷达来说,只有被照射的目标才会产生反射,完全不存在地物回波的影响，因此可以"零高度"工作，低空探测性能较微波雷达强了许多。（4）体积小、质量轻通常普通微波雷达的体积庞大，整套系统质量数以吨记，光天线口径就达几米甚至几十米。而激光雷达就要轻便、灵巧得多,发射望远镜的口径一般只有厘米级,整套系统的质量最小的只有几十公斤，架设、拆收都很简便。而且激光雷达的结构相对简单，维修方便，操纵容易，价格也较低。激光雷达的缺点首先，工作时受天气和大气影响大。激光一般在晴朗的天气里衰减较小，传播距离较远。而在大雨、浓烟、浓雾等坏天气里，衰减急剧加大，传播距离大受影响。如工作波长为10.6μm的co2激光，是所有激光中大气传输性能较好的,在坏天气的衰减是晴天的6倍。地面或低空使用的co2激光雷达的作用距离,晴天为10—20km,而坏天气则降至1 km以内。而且,大气环流还会使激光光束发生畸变、抖动，直接影响激光雷达的测量精度。其次，由于激光雷达的波束极窄,在空间搜索目标非常困难，直接影响对非合作目标的截获概率和探测效率,只能在较小的范围内搜索、捕获目标，因而激光雷达较少单独直接应用于战场进行目标探测和搜索。
三维激光扫描仪得到的深度图像数据是怎样存储的？ 比如一个像素点的特点、存储方式等等？ 越详细越好~谢谢
三维激光扫描仪得到的扫描数据不是图像，而是点云数据
根据使用的扫描仪设备不同，存储格式也不尽相同
基本上来讲，扫描数据是以点云数据形式存储，每个点的信息包括三维空间位置，相对坐标系位置等，如果同时进行了全景拍摄，还会被附以颜色信息。如果是进行的黑白全景，则附的是灰度信息，如果是彩色全景，则点被附以颜色 信息
如何设计一款基于ROS的移动机器人
最近几年各种移动机器人开始涌现出来，不论是轮式的还是履带式的，如何让移动机器人移动都是最核心的工作。要让机器人实现环境感知、机械臂控制、导航规划等一系列功能，就需要操作系统的支持，而ROS就是最重要的软件平台之一，它在科研领域已经有广泛的应用。
不过有关ROS的书籍并不多，国内可供的学习社区就更少了。本期硬创公开课就带大家了解一下如何利用ROS来设计移动机器人。
分享嘉宾李金榜：EAI科技创始人兼CEO，毕业于北京理工大学，硕士学位。 曾在网易、雪球、腾讯技术部有多年linux底层技术研发经验。2015年联合创立EAI科技，负责SLAM算法研发及相关定位导航软件产品开发。EAI科技，专注机器人移动，提供消费级高性能激光雷达、slam算法和机器人移动平台。
移动机器人的三个部分
所谓的智能移动， 是指机器人能根据周围的环境变化，自主地规划路线、避障，到达目标地。
机器人是模拟人的各种行为，想象一下，人走动需要哪些器官的配合？ 首先用眼睛观察周围环境，然后用脑去分析如何走才能到达目标地，接着用腿走过去， 周而复始，直到到达目标地址为至。机器人如果要实现智能移动，也需要眼、脑和腿这三部分的紧密配合。
腿
“腿”是机器人移动的基础。机器人的“腿”不局限于类人或类动物的腿，也可以是轮子、履带等，能让机器人移动起来的部件，都可以笼统地称为“腿”。
类人的腿式优点是：既可以在复杂路况（比如爬楼梯）下移动、也可以更形象地模仿人的动作（比如跳舞），缺点是：结构和控制单元比较复杂、造价高、移动慢等。
所以大部分移动的机器人都是轮式机器人，其优势在于轮子设计简单、成本低、移动快。而轮式的也分为多种： 两轮平衡车、三轮、四轮和多轮等等。目前最经济实用的是两个主动轮+一个万向轮。
眼睛
机器人的眼睛其实就是一个传感器。它的作用是观察周围的环境，适合做机器人眼睛的有激光雷达、视觉（深度相机、单双相机）、辅助（超声波测距、红外测距)等。
“脑”
机器人的大脑就负责接收“眼睛”传输的数据，实时计算出路线，指挥腿去移动。
其实就是要把看到的东西转换为数据语言。针对如何描述数据，如何实现处理逻辑等一系列问题。 ROS系统给我们提供一个很好的开发框架。
ROS简介
ROS是建立在linux之上的操作系统。它的前身是斯坦福人工智能实验室为了支持斯坦福智能机器人而建立项目，主要可以提供一些标准操作系统服务，例如硬件抽象，底层设备控制，常用功能实现，进程间消息以及数据包管理。
ROS是基于一种图状架构，从而不同节点的进程能接受、发布、聚合各种信息（例如传感，控制，状态，规划等等）。目前ROS主要支持Ubuntu操作系统。
有人问ROS能否装到虚拟机里，一般来说是可以的，但是我们建议装个双系统，用Ubuntu专门跑ROS。
实际上，ROS可以分成两层，低层是上面描述的操作系统层，高层则是广大用户群贡献的实现不同功能的各种软件包，例如定位绘图，行动规划，感知，模拟等等。ROS（低层）使用BSD许可证，所有是开源软件，并能免费用于研究和商业用途，而高层的用户提供的包则使用很多种不同的许可证。
用ROS实现机器人的移动
对于二维空间，使用线速度 + 角速度可以实现轮式机器的随意移动。
线速度：描述机器人前后移动的速度大小
角速度：描述机器人转动的角速度大小
所以控制机器人移动主要是要把线速度角速度转换为左右轮的速度大小，然后，通过轮子直径和轮间距，可以把线速度和角速度转化为左轮和右轮的速度大小。
这里有一个关键问题就是编码器的选择和pid的调速。
编码器的选择：一般编码器和轮子是在一个轴上，目前来说，速度在0.7m/s以下的话，编码器选600键到1200键之间都ok。不过需要注意的是，编码器最好用双线的，A、B两线输出，A向和B向输出相差90度，这样可以防抖动。防抖动就是可以在之后里程计算时可以更准确。
左轮和右轮的速度大小的控制，通过轮子编码器反馈，通过PID实时调整电机的PMW来实现。实时计算出小车的里程计(odom)，得到小车移动位置的变化。
计算车的位置变化是通过编码器来计算的，如果轮子打滑等情况，那么计算的变化和实际的变化可能不同。要解决这个问题，其实是看那个问题更严重。要走5米只走了4.9米重要，还是要走180度只走了179度重要。
其实角度的不精确对小车的影响更大。一般来说，小车的直线距离精确度可以控制在厘米范围内，在角度方面可以控制精准度在1%~2%。因为角度是比较重要的参数，所以很多人就用陀螺仪来进行矫正。
所以有时候大家问小车精度有多高？其实现在这样已经精度比较高了，难免打滑等问题，不可能做到百分之百的精准。
小车在距离和角度方面做到现在这样对于自建地图导航已经是可以接受的，要提高更高的精度可能就要其他设备辅助，比如激光雷达来进行辅助，激光雷达可以进行二次检测进行纠正。
激光雷达数据的存储格式，它首先会有一个大小范围，如果超出范围是无效的。还有就是有几个采样点，这样就可以激光雷达可以告诉你隔多少度有一个采样点。
另外最后那个Intensities是告诉大家数据的准确率，因为激光雷达也是取最高点的数据，是有一定的准确率的。上面的ppt其实就是用激光雷达扫了一个墙的形状。
激光雷达扫出一个静态形状其实没有意义，雷达建图的意义其实在于建立房间的地图。
如何绘制地图？
第一步是收集眼睛数据：
针对激光雷达，ROS在sensor_msgs 包中定义了专用了数据结构来存储激光消息的相关信息，成为LaserScan。
它指定了激光的有效范围、扫描点采样的角度及每个角度的测量值。激光雷达360度实时扫描，能实时测出障碍物的距离、形状和实时变化。
第二步就是把眼睛看到的数据转化为地图：
ROS的gmapping把激光雷达的/scan数据转换为栅格map数据，其中黑色代表障碍物、白色代表空白区域，可以顺利通行、灰色 ：未知领域。随着机器人的移动，激光雷达可以在多个不同方位观测同一个位置是否有障碍物，如果存在障碍物的阈值超过设置值是，就标定此处是存在障碍物；否则标定不存在障碍物。 把障碍物、空白区域和未知领域的尺寸用不同灰度表示出来，就是栅格地图。便于下一步定位和导航。
有时候会出现很直的墙，机器人却无法直着行走，这时的问题可能就是机器人的轮子出现打滑等其他问题，而走歪了，这时绘制出的地图也可能是歪的。这种情况可以通过加一个陀螺仪来避免这个情况。因为激光雷达的特性，有时候遇到黑色或镜面会导致测距不准。
目前的解决方法就是不用激光雷达，或者用激光雷达和超声波进行辅助处理。
ROS的地图是分多层的，我可以在不同高度放多台激光雷达来一起叠加，共同绘制一张地图。地图绘制结束之后，就可以进行定位和导航等工作。
如何定位和导航？
定位：其实是概率性的定位，而不是100%的精度。根据激光雷达扫描周围障碍物的形状，与地图的形状做匹配，判断机器人所在位置的概率
机器人的定位是否成功，与地图特征有很大关系，如果区域特征明显，那么机器人就很容易判断自己的位置。如果出现难以定位的问题，可能需要人给指定初始位置，或者加led来进行位置识别，或者其他的定位设备来协助定位。
目前的视觉通过色彩或者光的技术越来越多。
导航：全局路径规划+局部调整（动态避障）
导航其实就是全局定位，首先根据现有地图进行规划，但是在运行过程中会进行局部的路线规划。但是总体还是根据全局路径来走。
导航中工作量还很大，比如扫地机的路径规划和服务机器人的路径规划是不一样的，扫地机器人可能要全覆盖的有墙角的地图，而服务机器人主要围绕指定的路径或者最短路径来进行规划，这部分是ROS工作量最大的一块。
路径规划根据不同应用场景变化比较大，但是ROS提供基础的路径规划的开发包，在这个基础上我们会做自己的路径规划。
机器人描述和坐标系变换
在导航时，哪些区域可以通过，取决于机器人形状等信息，ROS通过URDF（UnifiedRobot Description Format) 就是描述机器人硬件尺寸布局，比如轮子的位置、底盘大小、激光雷达安装位置，这些都会影响到坐标系的转换。
坐标系遵循的前提是每个帧只能有一个父帧，再往上进行一些眼神或者关联。
激光雷达的安装位置直接影响/scan输出数据。所以激光雷达和机器人的相对位置是需要做坐标变换，才能把激光雷达的数据转化为机器人视角的数据。
ROS的坐标系，最终归结为三个标准框架，可以简化许多常见的机器人问题：
1）全局准确，但局部不连续的帧（’map”）
2）全局不准确，但局部光滑框架（’odom”）
3）机器人自身框架（’base_link”）
多种传感器(像激光雷达、深度摄像头和陀螺仪加速度计等)都可以计算base_link和odom的坐标关系，但由于“每个帧只能有一个父帧”，所以只能有一个节点(比如 robot_pose_ekf 融合多传感器)发布base_link和odom的坐标关系。
Base link自身的坐标系，因为不同元件装在机器人上不同位置，都要对应到base link的坐标系中，因为所有的传感器都是要通过机器人的视角来“看”。
有些朋友问我，激光雷达在建地图的时候，小车移动后地图就乱了，这是因为小车的底盘坐标系和激光雷达的坐标系没有标定准确。
map和odom之间的关联
因为小车移动需要一个局部联系，比如小车在向前走，不停的累加，这是里程计的作用，map起到全局的、不连续的作用，经过激光雷达和map对应。
如果要学习ROS的话，坐标系的变化是重要的点。坐标系的变换还有一个点，就是每个帧都只有一个父帧，有时候两个坐标都和它有关联的话，就是A和B关联，B再和C关联，而不是B/C都和A关联。
三个坐标帧的父子关系如下：
map –> odom –> base_link
其实， map和odom都应该和base_link关联，但为了遵守“每个帧只能有一个父帧”的原则，根据map和base_link 以及 odom->base_link的关系，计算出map与odom的坐标关系并发布。
odom->base_link的坐标关系是由里程计节点计算并发布的。
map -> base_link的坐标关系是由定位节点计算出来，但并不发布，而是利用接收odom->base_link的坐标关系，计算出map->odom的坐标关系，然后发布。
只有里程计的时候，没有激光雷达，也可以跑，但是要先根据预设地图进行简单避障。
精彩问答
Q：还有ROS的实时性有什么改进进展吗 ？
A：实时改进要看ROS2.0的设计，其实ROS2.0的进展网上有公开。但是实际上他的进展离实际应用还有一定距离，至少今年下半年还达不到稳定，不过可以去研究下他的代码，他对内存管理，线程管理，在实时性上有了很大改善。
Q：vSLAM对内存和CPU要求颇高。实际工程中，李老师使用的是什么硬件配置？可以做多大的地图呢？
A：确实如此，目前来说我们还是使用激光雷达和传感器辅助来进行，这个和地图大小没有太大关系，主要是与地形障碍物复杂程度有关。
国产激光雷达厂家有哪些
本人整理了国内外各个领域知名的激光雷达公司，希望对你有帮助！国外激光雷达公司产品概况国内激光雷达公司产品概况机器人领域激光雷达机器人领域，目前所涉及的企业包括了国外的Sick 、Ibeo、Hokuyo、Trimble以及国内的思岚科技、速腾聚创、禾赛科技、北醒光子、玩智商、镭神智能。在这众多企业中，思岚科技无论是从价格、寿命还是性能上来说都具有领先优势，在服务机器人领域已占据80%左右的市场。思岚科技成立于2013年，是一家专注机器人自主定位导航的公司，其核心研发团队在激光雷达技术方面拥有丰富的研发和实践经验。目前共推出了3款激光雷达产品：RPLIDAR-A1、RPLIDAR-A2及RPLIDAR-A3。思岚科技的激光雷达采用了自主知识产权的光磁融合技术，大幅度降低噪音，并提升激光雷达的稳定性与使用寿命。支持SLAM算法、每秒16,000的采样频率，高达0.33°(15hz情况)的角度分辨率，再一次刷新了三角测距雷达的行业标准，甚至超过了某些工业TOF激光雷达的指标。同时也是业内最轻薄的激光雷达，能够很大节省安装空间，特别是对本身空间要求就很紧凑的服务机器人。无人车领域激光雷达说到无人车领域，业内人士都知道Velodyne 64线“大花盆”，它是自动驾驶的宠儿，HDL-32线、VLP-16线激光雷达也是原型车上的热门激光雷达。Velodyne成立于 1983 年，做了34年音响，是一家位于加州硅谷的技术公司。后来业务拓展至激光雷达等领域。Velodyne 在无人驾驶领域的影响力最早来自于 2007 年 DARPA 无人车挑战赛。当年获得第一名和第二名的卡耐基梅隆大学和斯坦福大学使用的正是 Velodyne激光雷达。此后，该公司开发的激光雷达被谷歌、百度等涉及无人驾驶的公司广泛使用。Velodyne的激光雷达给汽车提供了360度视图，在地图上呈现为3-D点“云”。无论是白天还是黑夜，车辆都能“看到”半径为200米区域内的所有东西。这可以帮助到高速行驶的汽车检测遥远的未知的危险，从而避免车祸的发生。无人机领域激光雷达国内外专注于无人机激光雷达领域的公司主要有Trimble、Innoviz、Riegl、leica、速腾聚创、北醒光子、镭神智能、北科天绘等。在这些企业中，生产规模最大的和研究能力最强的是Riegl公司，他向许多厂家提供了一系列无人机专用激光雷达。Riegl是一家位于奥地利的激光测量系统公司，有着四十多年的激光产品研发制造经验，是一家成熟、专业的三维激光产品企业，强大的技术实力，使得RIEGL激光测量产品在世界各地各行各业都有着广泛的应用，为用户提供了众多专业的解决方案。AGV领域激光雷达自各大电商巨头在仓储引用搬运机器人（AGV）搬运货物后，国内搬运机器人迎来蓬勃发展。越来越多的快递物流公司开始跟进大潮，仓储智能管理时代已经来临，在室内仓储环境下，国内搬运机器人企业一般都是采用德国西克（Sick）571、西克（Sick）511和日本北阳（Hokuyo）UST20等激光雷达产品，以保证产品的稳定性和安全性。SICK成立于1946年，是德国传统传感器生产厂商，以工业传感器为主要业务，其中激光雷达部分主要为2D激光雷达，在AGV,港口，交通等领域有着丰富的使用经验。而Hokuyo是日本本土最大的激光雷达厂商，产品绝大部分覆盖室内短距中距市场，产品主要市场为Robot，AGV，虚拟屏幕等等，在国内无分公司，以授权代理商经营为主。
汽车上超声波雷达的作用？
倒车雷达的主要作用是在倒车时，自动启动倒车雷达，无须回头便可知车后有无障碍物，使停车和倒车更容易、更安全。刚开始，倒车雷达只是宝马、奔驰等高档车型的专利，近两年，虽然一些新车型配置当中也多了倒车雷达，但更多的车型在这方面还是空缺，于是自行安装倒车雷达就成了一个新兴的装饰项目。
由于高档车在出厂时几乎都配备有倒车雷达系统，所以购买倒车雷达自行安装的用户几乎都是中低档车的车主。倒车雷达的提示方式可分为液晶、语言和声音三种；接收方式有无线传输和有线传输两种。一般而言，倒车雷达的价位在200～2000元之间，但最为畅销的产品价位在700～800元。
选择倒车雷达时，要注意以下4个细节：一是功能。功能较齐全的倒车雷达应该有距离显示、声响报警、区域警示和方位指示功能。二是性能。主要从探测范围、准确性、显示稳定性和捕捉目标速度上来考虑。三是款式。探头的颜色应与车身颜色相符；保险杠较宽的车型应安装较薄较大的探头产品。四是服务。建议大家选择保修期限2年以上的产品
