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机载测深激光雷达解决方案 经过验证的生产力
Leica Geosystems 是唯一一家提供基于通用传感器平台（包括系统外围设备和软件）的成像和 LiDAR 解决方案的供应商。用户可以在系统之间共享组件和通用操作员和飞行员界面，以便在所有机载传感器上进行简单、一致的安装，无论使用哪种系统，都能在地面处理和操作员培训方面提供协同效应。同样，通用任务规划使少数员工能够高效地规划各种任务，所有这些都来自熟悉的规划界面。这可以实现高效的工作流程、减少培训并节省成本。
利用激光雷达估算森林结构... - QSpace
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沿海弹性和拉曼激光雷达测深
本文概述了空气中的海洋激光雷达性能和带有多个散射的激光雷达回报的基本半分析理论的准实时计算机模拟软件AOLS（机载海洋激光雷达模拟器）。该模型在带有极化设备以及拉曼和荧光通道的弹性激光雷达中提供了信号。模型数据与Hycode 2001现场测试所提供的实验数据非常好地比较。提出的模型不仅是预测和优化海洋机载激光雷达的性能，而且是开发和验证检索技术的强大工具。显示了具有多个散射的LiDAR方程的分析反转，并且显示了具有多个散射的LiDAR剖面反转的第一个进步。
激光雷达联盟希望实现自动驾驶突破
沃尔沃汽车和芬兰高端增强现实耳机制造商 Varjo 共同创建了一种混合现实方法来评估原型、设计和主动安全技术。沃尔沃汽车技术基金决定投资 Varjo，这将进一步加强双方的合作。沃尔沃和 Varjo 已经实现了佩戴混合现实耳机驾驶真实汽车，无缝添加虚拟元素或完整功能，这些功能对驾驶员和汽车传感器来说都是真实的，用于开发目的。Varjo XR-1 耳机以高分辨率提供逼真的混合或虚拟现实。它使用高清摄像头并实现混合现实。这使设计师和工程师能够驾驶未来的汽车并在模拟环境中评估所有功能，而这些功能早在它们问世多年前就已存在。安全专家可以在沃尔沃位于瑞典的研究机构佩戴耳机驾驶真实汽车，测试通过增强现实在现实环境中实施的虚拟主动安全系统。XR-1 中嵌入的眼动追踪技术可以评估驾驶员如何使用新功能以及他们是否分心。
机载测深激光雷达解决方案 经过验证的生产力
Leica Geosystems 是唯一一家提供基于通用传感器平台（包括系统外围设备和软件）的成像和 LiDAR 解决方案的供应商。用户可以在系统之间共享组件和通用操作员和飞行员界面，以便在所有机载传感器上进行简单、一致的安装，无论使用哪种系统，都能在地面处理和操作员培训方面提供协同效应。同样，通用任务规划使小型劳动力能够高效地规划各种任务，所有这些都来自熟悉的规划界面。这可以实现高效的工作流程、减少培训并节省成本。
用于对流层臭氧监测的准分子激光雷达
摘要。预先指出了基于KRF和XECL准分子激光器的臭氧差异吸收激光雷达（DIAR），用于对流层中的白天和夜间测量。XECL激光用作“ OFF”波长发射极，而KRF激光的辐射在氢化代和氘池中被拉曼移位，以获得277 nm和292 nm“ ON”波长。用于范围0的测量值。5–4。5 km，使用了277 /308 nm，并且在4-10 km范围内使用了292 /308 nm。与弹性反向散射的同时，监测了氮气和水蒸气的XECL激光的拉曼反向散射。氮拉曼信号用于计算气溶胶反向散射和灭绝系数的计算，这些信号与Klett方法的结果与XECL弹性反向散射的结果进行了比较。获得的气溶胶纤维用于校正臭氧浓度。给出了LIDAR应用昼夜和季节性臭氧变化的一些例子。
激光雷达和雷达传感器，8019323-病态德国
具有较大的扫描范围，精细的角度分辨率和高灵敏度，Picoscan100 2D激光雷达传感器（TIM系列的继任者）正在设定新标准。它还可靠地检测到小物体和深色物体。传感器提供精确的测量数据和功能，整合了通过各种通信接口传输的数据的进一步处理。配备了多回波技术的紧凑型Picoscan100具有坚固的外壳，即使在恶劣的环境条件下，也可以确保可靠的测量重新设置。picoscan100（可分为三种变体）也可以通过其他功能进行定制。
相干激光雷达白皮书研究 - 独立半导体
由于Lidar已成为传感器世界中的热门话题，这主要是由于ADA和自动驾驶领域的努力，因此已经出现了关于直接检测（或飞行时间）还是相干（例如，频率调制连续波，例如）光子检测是最佳的辩论。实际上，“最佳”在很大程度上取决于应用程序。LIDAR用于从交通管理，驾驶员援助和自动驾驶，地面映射到气象应用的各种应用中。不同的激光雷达性能指标的重要性 - 最大范围，准确性，干扰免疫，成本等。- 因应用程序而异。即使在同一应用程序中，某些系统选择也可能偏向一个或另一个参数的重要性。本文旨在讨论直接和连贯检测的不同特征，以教育对LiDAR感兴趣的人并允许他们做出知情的系统选择。
用于远距离检测和跟踪的扫描激光雷达......
摘要：在过去的几年中，滥用民用无人机或无人机（无人驾驶飞机）一直是一个令人关注的问题。作为响应，已经开发了多个系统，包括光学，电子甚至声学技术，以进行检测和跟踪。不幸的是，由于其小小的，十分尺寸的大小以及形状和行为的巨大变化，无人机代表了一个具有挑战性的目标。在该博士学位上，我们开发了一种激光雷达（光检测和范围）系统，以解决此问题以拆除一公里处。在我们的系统中，范围是使用ight原理的时间来获取的，并通过使用双轴电量器依次扫描场景来完成图像。我们利用扫描多功能性开发了多种操作模式。标准检测模式使用大量视图的栅格扫描捕获场景的图像。跟踪模式基于围绕目标的本地模式，该模式以非常高的速率更新，以使目标保持在其边界内。e Ort被纳入了我们扫描激增的众多参数的理论和数值优化研究中，以便在最大范围，本地化分辨率和速率方面达到表现性能。用于检测和跟踪模式的模式优化是主要焦点，使用检测的目标概率作为最大化的函数。目标大小，速度和替代性也引入了检测的概率，从而完整概述了系统性能。该原型在几周的试验中测试了无人机检测和跟踪。在我们的LiDAR平台上，从头开始开发，每个组件的表征都可以丰富和验证我们的模型。成功之后，候选人启动和监督了工业前的整合过程。
muli-ev：保持不受干扰的激光雷达 - 事件校准
尽管对增强自动驾驶汽车的感知系统的兴趣越来越大，但事件摄像机和激光镜头之间的在线量化是在捕获全面的环境信息方面的两个传感器，但无法探索全面的环境信息。我们介绍了Muli-ev，这是第一个针对用LIDAR对事件摄像机进行型校准的基于深度学习的框架。此范围对LIDAR和事件摄像机的无缝集成至关重要，从而实现了动态的实时校准调整，这对于保持最佳传感器对齐方式至关重要。对DSEC数据集中介绍的现实世界的严格评估，Muli-ev不仅可以实现校准精度的实质性提高，而且还为在移动平台中的事件摄像机集成了LIDAR。我们的发现揭示了Muli-ev在自主驾驶中增强感知系统的安全性，可靠性和整体性能的潜力，这标志着其现实世界的部署和有效性迈出了重要一步。