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动态目标的速度感知

在同一次测量中得到距离与径向速度,而非跨帧推算

LUC-HORIZON™

问题

激光雷达输出点的位置,速度靠比较相邻帧推算。目标越远、点越稀疏、遮挡越频繁,这个推算越不稳。而决定刹不刹车的恰恰是速度:前方那个点是静止的护栏,还是一辆正在减速的车。

我们的处理方式

FMCW 发射频率线性变化的连续激光,回波与本振光混频后的差频同时编码了距离与多普勒频移——距离与径向速度在同一次测量中得到

需要说清楚边界:多普勒给出的是视线方向的分量,横向穿行目标的径向分量很小,这类运动仍需帧间信息辅助。径向速度真正的价值在纵向动态——接近率、前车减速、静止与缓行的区分,也就是碰撞时间估计最需要的量。

相干接收还带来体制性的抗干扰:阳光直射、对向车灯、他车激光雷达都不进入混频路径。

典型场景

辅助驾驶与自动驾驶的纵向决策、低空与无人机避障、密集车流中的目标分离。

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