LADAR, LiDAR & Laser Radar 激光雷达的种类划分与功能对比_API公司

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探测与测距系统的起源及发展

伴随着全球工业自动化进程的不断推进,探测与测距系统的使用在近20年呈现出了爆炸式的增长。探测与测距系统的应用历史,可以追溯到第二次世界大战期间使用的雷达系统(RADAR Systems)。雷达(RADAR),为“无线电探测和测距”英文的缩写。

伴随着科技的不断发展,针对不同用途,这类系统有了更细致的分类,其中包括:Laser Radar(激光雷达系统)、LiDAR(光探测和测距系统)、以及LADAR(激光探测和测距系统)。

激光雷达的分类与不同

泛泛而观,上述系统都基于类似的原理,也往往在被提及的时候归于同一大类,即“激光雷达”。但事实上,LiDAR,Laser Radar,以及LADAR系统,在技术细节以及适用领域方面,仍存在着较为显著的差异。

下文中,我们将针对上述系统的差异和适用领域,进行分析探讨。

上述探测和测距系统都是基于类似方式工作,即发射出一种特定波长的波,并利用它在表面反射的信息来绘制周围区域的地图,类似于蝙蝠在无可见光的情况下使用回声定位来“看到”周围的区域。

雷达系统(RADAR)利用无线电波探测周围的空间,其优点是能够穿透墙壁,但较长的微波频率分辨率较低,测量速度较慢。

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图片资料:光波频率示意图

LiDAR、Laser Radar和LADAR系统,都使用人眼可见和不可见的光波频率来绘制周围区域的地图。光波的分辨率比无线电波高,这使得它们创建的地图具有更高的准确性,但它们更容易受到环境物体和天气状况的影响。这些系统的工作原理更趋近于激光跟踪测量,但它们作业时,不需要通过合作靶标将光束返回,来读取位置几何数据。

不同种类激光雷达的应用

尽管LiDAR、Laser Radar和LADAR都是基于类似原理,但它们仍在测量方式与适用环境上有显著的区别:

LiDAR已广泛意义上成为基于光的非接触式测量仪器的统称,但在实践中,LiDAR测量设备在处理“大区域”、“大容量”扫描领域作业中更加适用,系统通常会以网格或锥形的方式发出多束激光,并通过不断运动快速覆盖数百万个点,其精度根据需求,从0.1英寸(2.54毫米)到超过1英尺(304.8毫米)不等。LiDAR测量系统在土地测绘、建筑信息建模和自动驾驶汽车的导航系统中应用较为普遍。

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图片资料:运行中的LiDAR类设备(左)& 应用领域示意(右上:测绘;右下:自动驾驶汽车)

Laser Radar系统,则更接近于:采用非合作靶标进行测量的激光跟踪仪。测量时,Laser Radar系统通常会发出一个单一的、聚焦的激光束来测量几米范围内的特征,精度在微米级别。Laser Radar技术已经被集成到世界各地的工业制造环境中,为生产提供更加自动化的测量解决方案,可以安装在机器人上进行近线检测。 

但对于制造业中真正高效、流畅运作的自动化近线/在线检测解决方案来讲,LiDAR系统缺乏精度,而Laser Radar则缺乏测量的速度和效率。

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图片资料:LADAR系统在大飞机制造领域应用现场

而LADAR系统,正好集合了LiDAR与Laser Radar系统的优势。LADAR测量系统,如API品牌的9D LADAR,可以在不牺牲精度的前提下,提供更大的测量范围。LADAR系统可在所有Laser Radar适用领域中应用,并提供更佳的测量效率,完美适用于以白车身检测或机身装配等为代表的高端应用环境。

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图片资料:LADAR系统在汽车生产线的集成应用

总结

简而言之,探测和测距系统利用发射出的不同频率的波长,根据其从障碍物上返回所需的时间来绘制一个区域的地图。LiDAR、Laser Radar以及LADAR系统,都使用光频率来进行这类测量。各系统之间,虽然原理近似,但应用特点和适用领域大有不同。

LiDAR系统更多地利用网格或锥状激光束来增加覆盖范围,并在较远的距离以较低的精度收集数据;Laser Radar系统则牺牲了测量速度和效率,以提高单点测量精度;LADAR系统,则兼容了前两种系统的优势,能够同时保障精度与速度,实现更高效的测量,更加适用于工业自动化生产领域的各测量环节。

参考文献:

1、Introduction to LADAR Systems, https://spie.org/samples/TT85.pdf

2、lidarnews.com/articles/whats-the-difference-between-laser-radar-and-lidar-technology

3、Laser Radar/LIDAR/LADAR including Eye-safe Lasers,  https://www.sensorsinc.com/applications/military/ladar





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