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HERA航天器的LIDAR高度计概念
摘要。小行星影响与挠度评估（AIDA）是NASA DART任务与ESA HERA任务之间的合作。目的范围是通过动力学碰撞研究小行星挠度。DART航天器将与Didymos-B碰撞，而地面站监视轨道变化。HERA航天器将研究影响后情况。HERA航天器由主航天器和两个小立方体组成。HERA将通过摄像头，雷达，卫星到卫星多普勒跟踪，LIDAR，地震测定法和重力法监测小行星。在本文中报道了LIDAR工程模型高度计Helena上的第一次迭代。Helena是一个TOF高度计，可提供时间标记的距离和速度测量值。LIDAR可用于在小行星导航附近的支持，并提供科学信息。Helena设计包括一个微芯片激光和低噪声传感器。这两种技术之间的协同作用使得可以开发一种紧凑的仪器，以达到14公里的范围测量。热力学和辐射模拟。该设计受到振动，静态和热条件的影响，并且可以通过结果结论，望远镜符合随机振动水平，静态负载和工作温度。
机载激光雷达在考古调查中的应用
Lidar 与 radar 一样，实际上是一个首字母缩略词。radar 代表“无线电探测和测距”，lidar 代表“光探测和测距”，它描述了一种使用激光确定三维 (3D) 数据点的方法。它是一种遥感技术，使用地面（地面激光扫描；TLS）或机载（机载激光扫描；ALS）系统；它可以在静态或移动平台上使用，包括飞机和车载传感器。它也被称为机载激光测绘 (ALSM)，在某些军事环境中，它被称为激光探测和测距 (LaDAR)。从最广泛的意义上讲，lidar 指的技术范围比本指南中涉及的要广泛得多；因此，本指南侧重于航空系统的应用，并通篇使用 lidar 这一术语。
激光雷达联盟希望实现自动驾驶突破
沃尔沃汽车和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，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，让驾驶员和汽车传感器都感觉非常真实，以用于开发目的。Varjo XR-1 耳机以高分辨率提供逼真的混合现实或虚拟现实。它使用高清摄像头并实现混合现实。这使得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，而这些功能早在汽车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中戴着耳机驾驶真正的汽车，通过增强现实技术在现实环境中测试虚拟主动安全系统。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。
高性能短程风激光雷达演示...
激光雷达在例如场地评估中的应用近年来有所增加，这是准确性和可靠性提高的必然结果。激光雷达在主动涡轮机控制中的应用也显示出巨大的前景 1,2,3。激光雷达在风速测量中的一些优势在于它们可以进行远程测量，这意味着不需要高桅杆，并且可以轻松地从一个地点移动到另一个地点。然而，这不仅适用于大气测量，还可以用于例如风洞，在风洞中，人们可以从几乎任何空间点的空间局部测量中受益，而不会干扰流动。
激光雷达系统和数据处理技术
使用机载激光雷达系统收集了路易斯安那州屏障岛综合监测 (BICM) 计划的地形测量数据。这项研究是美国地质调查局 (USGS) 和路易斯安那州自然资源部 (LDNR) 的合作成果。术语“激光雷达”（源自“光检测和测距”）是指使用激光脉冲进行距离分辨远程测量的主动光学技术。激光雷达传感器与反射目标之间的距离是根据特征明确的激光脉冲发射和返回探测器之间的时间（即双向传播时间）以及光在传输介质中的速度计算得出的。四种不同的激光雷达系统被用于绘制路易斯安那州沿海地区的地图。每个激光雷达系统的硬件略有不同。因此，每个系统都开发了独特的处理软件。所有系统的共同点是应用和集成高精度差分 GPS 技术和数据处理。本节介绍了每个激光雷达系统和处理技术，以及生成 XYZ 数据的处理步骤。讨论的四个系统是：ATM（全地形测绘仪，NASA）、EAARL（实验性先进机载激光雷达，NASA）、CHARTS（紧凑型水文机载快速全程测量，美国陆军工程兵团）和 Leica ALS50-II（3001，Inc）。
机载激光雷达数据中的物体检测...
在化石燃料市场价格上涨的时代，为了满足气候变化日益严重的环境和经济问题，可再生能源必须在全球能源供应中发挥重要作用。本文重点介绍一种利用机载激光雷达数据全自动评估屋顶平面太阳能潜力的新方法，并使用完整的 3D 信息进行屋顶平面检测和太阳能潜力分析。基于图像的候选区域检测算法减少了点云的数据量，并识别出包含建筑物的潜在区域，完整性较高（97%）。从建筑物候选区域中提取三维屋顶平面，并计算其方位和坡度。在 3D 点云内计算每个屋顶平面的地平线，从而以适当的方式尊重附近物体（如植被、屋顶、烟囱、天窗等）的阴影效果。与墙壁或建筑物等其他物体相比，植被具有透明特性。因此，下一步是在剩余的非屋顶点内检测植被，并通过计算每个树段平均的局部透明度测量值来引入透明阴影值。对规则分布的屋顶点进行以下太阳能潜力分析，结果包括：(i) 每个屋顶平面的直接辐射和散射辐射的年总和，以及 (ii) 有关一个屋顶内辐射分布的详细信息。通过计算晴空指数，使用来自附近气象地面站的数据考虑云量效应。
激光雷达技术在林业测绘中的应用 - Routescene
使用分类，可以提取包括高植被在内的所有点，并过滤掉所有剩余的点。要从高植被点确定单个树实例，需要执行一些额外的处理步骤。这些实例分割步骤是传统的 GIS 方法，需要采用这些方法才能在当前数据集上发挥最佳作用。为了达到预期结果，需要结合使用树木特征（例如树冠最大值、树桩位置和更多地理空间算法）。可以确定每个树段的树桩位置和高度，而树冠范围则通过 2D 投影确定。之后，分类和实例分割的结果可以转换为其他常见的地理数据类型（即 GeoJSON、Esri 形状文件），并丰富其他信息（例如高度属性和直径）。
激光雷达技术、数据和应用简介
光探测和测距 (lidar) 测绘是一种公认的方法，可以生成有关地球形状和表面特征的精确且直接的地理参考空间信息。lidar 测绘系统及其支持技术的最新进展使科学家和测绘专业人员能够以前所未有的准确性、精确度和灵活性在广泛的范围内检查自然环境和人造环境。过去五年发布的几份国家报告强调了 lidar 数据的价值和迫切需求。国家增强高程评估 (NEEA) 调查了 200 多个联邦、州、地方、部落和非政府组织，以更好地了解它们如何使用增强高程数据，例如 lidar 数据。由此产生的 400 多项功能活动被分为 27 种预定义的业务用途，以进行汇总和成本效益分析 (NDEP, 2012)。其中一些活动将在本文档的应用部分中更详细地描述。
造船单光子荧光海洋激光雷达
摘要：激光诱导的荧光（LIF）技术已被广泛应用于水生浮游植物的遥感中。然而，由于激光激发引起的荧光信号弱和水中激光的显着衰减，分析检测变得具有挑战性。此外，很难同时检索衰减系数（K MF激光雷达）和通过单个荧光激光拉尔（lidar）在180°（βF）处的荧光体积散射函数。为了解决这些问题，提出了一种新型的全纤维荧光海洋激光雷达，其特征是：1）使用单光子检测技术获得地下荧光曲线，以及2）引入荧光激光痛的KLETT倒置方法，以同时检索K MF Lidar和βF。根据理论分析，叶绿素浓度的最大相对误差范围为0.01 mg/m 3至10 mg/m 3，在10 m的水深度范围内含量小于20％，而K MF激光射线的最大相对误差则小于10％。最后，将船舶单光子荧光激光雷达部署在实验容器上，以在离岸区域的固定站进行9小时以上的实验，从而验证了其分析能力。这些结果证明了LiDAR在分析水生浮游植物的分析中的潜力，从而提供了支持研究地下浮游植物的动态变化和环境反应的支持。
拉曼激光雷达 (RL) 仪器手册
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