2013年,思岚科技对外发布了世面首款可单独销售的低成本激光雷达产品RPLIDAR A1,也正是这款产品,让思岚科技被行业和市场认知和认可。
思岚科技是一家致力于提供机器人自主定位导航解决方案并致力于不断对其进行革新和普及的技术型公司,激光雷达作为自主定位导航技术的核心传感器,思岚从来没有停止或者是放缓对它的研发和改良。
自2014年RPLIDAR A1上线作为世界上首个独立销售的低成本激光雷达为开端。2016年提升了内部光学和算法系统发布了 RPLIDAR  A2,首次将三角测距雷达性能做到突破10Hz、4000次每秒采样率,同时,结合思岚自主研发的光磁融合、无刷电机技术,大幅提升了激光雷达的使用寿命,长达5年。
并且首次将三角测距激光雷达应用到对于性能和可靠性有着更高要求的商用、工业应用领域。

2017年,发布的A2M6系列,这是第一款可以实现16米测量半径的三角测距激光雷达。在A2M6发布以前,行业内都认为采用三角测距法则的激光雷达受制于视觉系统的限制,难以突破10m以上的测量距离。为此,商用和工业场合的机器人中仍旧是TOF技术激光雷达的天下,因为他们所处场合无法被10米以内测距的雷达所驾驭。RPLIDAR A2M6的问世彻底改写了这个“局面”。 此外,还将原本4000次每秒的采样率提升到了8000次每秒。

思岚科技并不是只是为了去争这些所谓的行业第一,才要在这些指标上加以突破。激光雷达行业非常广阔,每个细分方向都可以大有所为。而致力于解决好机器人的自主定位导航能力,能突破的道路只有一条:以实用性和可靠性作为第一考虑,而这,才是RPLIDAR产品的主要理念。
作为主要用途是距离测量的激光雷达,其测量的最大距离(量程)自然是其最核心的指标。大部分激光雷达都会直接以测量距离作为其主要指标。不过除了测距范围外,相信你也了解下面这些指标数据:

较高的扫描频率可以确保安装激光雷达的机器人实现较快速度的运动,并且保证地图构建的质量。但要提高扫描频率并不只是简单的加速激光雷达内部扫描电机旋转这么简单,对应的需要提高测距采样率。否则当采样频率固定的情况下,更快的扫描速度只会降低角分辨率。
除了测距距离、扫描频率之外,测量分辨率和精度对于激光雷达性能来说同样重要,并且对于三角测距激光雷达而言,也更具有挑战。
由于测量原理的关系,虽然一般在10米以内都可以实现很高的测距分辨率,但其分辨率亦会随着探测物体距离增加而剧烈下降。
因此,为了实现更远距离的探测,就不只是增加激光器功率这么简单了,需要对于测距核心有本质的改良。同时为了可靠量产,也需要做很多的配套工作。

这些性能指标都是大家所知道的,自然也是思岚科技长久以来一直不断追求突破的。不过,思岚并不盲目的追求这些指标的提高,正像前面说的,思岚更加看重的是整体产品的实用和可靠性,更好的参数不一定能带来更好的产品,可能还会带来其他方面的缺失。就像采样频率,RPLIDAR A2在发布早期是使用4000次每秒采样率,虽然的确可以提升更多,但只有在得到了更多的验证后,才对外公布了8000次每秒的型号。
除了上述测距距离、采样率、精度等大家都熟知的性能指标外,在雷达实际使用中还有两个非常重要但往往不太被大家了解的性能指标:深色物体检出率和环境光抗干扰能力。
在实际工作中,很多应用环境中的物体大多不是白色墙面,而是深色的,如家具,暗色的墙纸。此时,激光雷达本身是否对于暗色物体有很好的检出效果就非常重要。一款号称有10多米的激光雷达,如果对于深色物体只有几米的检出率,那就容易导致机器定位和建图出现问题,对后期的定位导航工作也会产生很大的影响。

目前,激光雷达所标称的距离大多以90%反光率的漫反射物体(如白纸)作为测试基准。但实际上,对于黑色数据的有效检出也同样是一个重要的性能指标。
深色物体吸收了绝大部分的光能量,要让激光雷达对于深色物体具有和白色物体一样的检出能力是不现实的,对于以机器视觉为核心的三角测距远离雷达而言更是如此。
不过,正因为这个指标的重要性,思岚科技一直将提升对深色物体探测能力作为研发激光雷达的重点方向之一,对于RPLIDAR的全系列均如此,即使再难也力求突破。经过这几年来的多次迭代,目前,A2M6对于仅有10%以下反射率的黑色物体,也可实现10米的检测距离,这基本与目前TOF原理激光雷达一致。(可访问思岚官网了解更多激光雷达关于反射率的情况)
要知道,对于不同反射率物体的最大检出距离是RPLIDAR的一大检验指标,所有思岚出品的激光雷达,都将经受这道检验。目的只有一个,能让激光雷达在实际工作中也同样表现出色。

除了深色物体检出能力外,实际工作环境也会受到各类环境光照的影响。从落地窗投射进来的阳光、各类室内的人造光源甚至是直接暴露在室外工作,这些情况都有可能对于激光雷达产生干扰。
这对于采用三角测距法原理的激光雷达来说影响更加严重。因为需要能够区分出环境光和激光信号,就需要有更优异的处理算法和光学调校。传统受限于原理,三角测距法的激光雷达都会给大家一种完全无法抗击环境光照的印象,更不提在室外可以工作的可能性了。
不过,对于RPLIDAR而言并不是如此,环境光抗干扰能力从第一代RPLIDAR A1开始就是非常重视的指标。以至于对于A2M6系列来说,甚至已经可以完成一定的室外工作任务。
要很好的实现抗击光干扰对于三角测距激光雷达来说一直是一个很大的挑战。良好的抗环境光能力很大程度上也和前面提到的深色物体检出率很多时候也是矛盾的,除非对激光的安全性置之不理。
但这难不倒思岚,这里,我们展示一些相关的测试效果。实际上,对于环境光干扰抗击的能力是贯穿在我们RPLIDAR的生产环节的各类品质控制环节中的。
像是下图中,RPLIDAR不但在5米处毫无压力的检测出了阳光直射的墙面,同时也顺利的探测了环境周围其他物体。

在思岚,光干扰可靠性一直是激光雷达出品的很重要品质把控因素。在一定程度上,经过这几年的努力,RPLIDAR A2已经具有相对优异的环境光抗击能力,甚至在完全室外的环境下,也可以承担一系列工作。当然,思岚科技也深知目前这一切还有很多工作要做并将一直致力于其性能的提升。
其实,任何一款好产品都不仅仅是它所标识的核心参数那么简单。背后一定还存在着更多的逻辑,和相互之间的牵扯。虽然你未必熟悉过,但它们默默的守护着这款产品在实际工作中表现出色。技术细节有千千万万,但不变的都是思岚科技对于一款产品的执着。

思岚科技—SLAMTEC对于激光雷达的执着与坚持相关推荐

  1. 思岚科技—SLAMTEC邀你参加美国CES展会

    2018年1月9日由美国电子消费品制造商协会主办的国际消费类电子产品展览会CES在美国拉斯维拉斯开展,本次展会是为了促进尖端电子技术和现代生活的紧密结合. 此次,思岚科技-SLAMTEC带着自己研发的 ...

  2. 思岚科技—SLAMTEC将自家研发技术应用到更多行业中

    机器人的目的就是要让机器人替代人类做重复劳动的工作,或者帮助人类过上更舒适的生活,如简单的家务活由机器人去做. 大众对机器人的印象来自于科幻影片,因此,本能的对机器人期望很高,而很多机器人创业者也是按 ...

  3. 思岚科技—SLAMTEC未来服务机器人行业的“Intel”

    服务机器人市场爆发的先决条件是相关技术的成熟,定位导航.语音交互.电池续航.稳定性都是衡量服务机器人的重要指标.在机器人的定位导航领域,上海思岚科技有限公司是中国最早的布局者也是领先者之一,目前在行业 ...

  4. 成立5年多 占领市场份额70% 思岚科技凭什么跻身行业第一

    说起服务机器人自主定位导航,思岚科技的大名在业内是无人不知的,它是我国最早进入机器人定位导航领域的企业,率先改变了激光雷达行业长期被海外垄断的局面,推动了我国服务机器人市场的发展,目前,思岚科技研发的 ...

  5. 直击CES 2019 带你围观思岚科技那些“亮眼”展品

    2019 CES于美国当地时间1月8日在拉斯维加斯拉开帷幕,思岚科技凭借机器人智能行走方案等一系列产品,在素有全球科技产业风向标之称的CES上备受关注,成为本次CES展上重要看点,向来自全球的观众展示 ...

  6. 思岚科技Rplidar A3实现指定角度扫描及扫描结果存储输出

    思岚科技Rplidar A3实现指定任意角度扫描及扫描结果.txt存储输出 前言 思岚科技Rplidar系列产品非常不错,拥有A1.A2.A3系列成熟的商业激光雷达产品.产品均可从官网获取相应的SDK ...

  7. 思岚科技 引领高性价比激光雷达未来

    未来所有的智能设备,一旦涉及环境感知,都需要利用激光雷达.良好的指向性和高度的聚焦性也让激光雷达成为了机器人的核心传感器,激光雷达犹如机器人的眼睛,通过不停地扫描来获取二维空间的点阵数据.但有了&qu ...

  8. 思岚科技发布业内首款激光建图传感器Slamtec Mapper

    7月24日,在机器人定位导航领域已取得显著成就的思岚科技,正式对外发布了业内首款全新品类的激光建图传感器Slamtec Mapper,Slamtec Mapper是一个集实时地图构建和定位为一体的全新 ...

  9. 不仅室内,思岚科技激光雷达在室外使用同样出色

    在实现机器人自主定位导航中,激光雷达发挥了巨大作用,可帮助机器人实时感知周围环境,获取丰富的轮廓信息,让机器人能更快速.精确的建图.如今,基于室内使用的激光雷达层出不穷,相较于室内,室外使用对激光雷达 ...

最新文章

  1. Learn OpenGL (七):摄像机
  2. 大江大海2018: 冲浪科技之巅不可错过的十大数字前沿趋势
  3. windows python 访问mtp存储空间_Python 3.7 已上架 Microsoft Store,让你 轻松使用 Python...
  4. MonkeyServer的使用及自动化
  5. selenium自动化测试_您如何使用Selenium来计算自动化测试的投资回报率?
  6. ubuntu修改固定ip
  7. .Net 中的继承知识点
  8. ci持续集成工程师前景_『中级篇』docker之CI/CD持续集成-项目生成镜像(76)
  9. 华为最新全系列交换机命令手册、配置指南下载
  10. 以前的东西-Mvp2
  11. python刷课系统教师_让教师只想刷课的继续教育不能继续了
  12. 三只松鼠、良品铺子、百草味隐藏的巨大套利机会
  13. Python简单示例-词频统计(分词)
  14. 智能颈部按摩仪设计——2.开发环境搭建
  15. 关于微信小程序新版头像昵称API 接口处理
  16. EXCELL XLToolbox科研作图插件
  17. 【优化】py2下hbase的字符串编码问题(\\xe7\\xbc\\x96)
  18. 鼠标右键,以管理员身份在当前目录打开命令行窗口
  19. 精确的目标检测中定位置信度的获取
  20. 移动GPU通用计算现状与展望

热门文章

  1. 共识算法(BABE+GRANDPA)
  2. 虚假营销、口碑下滑、产品单一,小仙炖难圆“燕窝一姐”梦
  3. 【Google Play】创建和管理内部测试版本 ( 创建内部测试版本 | 检查并发布内部测试版本 )
  4. OpenCV各版本差异
  5. 双人成型无法连接远程计算机,《双人成行》无法连接到EA服务器怎么办 无法连接到EA服务器解决办法...
  6. NumPy学习笔记前言
  7. CreateJS-EaselJS文档翻译
  8. 豆豆游黄山[201602]
  9. 键鼠共享工具Barrier--实现linux与windows不同系统间的键鼠共享
  10. 一加手机刷机 Kali Nethunter