本文摘要：星秒科技单线TOF激光雷达PAVO自发售以来，在自动驾驶、机器人、AGV、数字多媒体等诸多领域取得广泛应用，在这个过程中我们也获得了下游市场的众多对系统，客户小伙伴们的声音仍然在我们脑中挥之不去：“我们想点云质量更佳的激光雷达”。

星秒科技单线TOF激光雷达PAVO自发售以来，在自动驾驶、机器人、AGV、数字多媒体等诸多领域取得广泛应用，在这个过程中我们也获得了下游市场的众多对系统，客户小伙伴们的声音仍然在我们脑中挥之不去：“我们想点云质量更佳的激光雷达”。何为点云？通俗的说道，激光雷达的图像都是由一个个点构成的，每个点代表一次有效地的距离测量，一长串顶点连一起，就构成了周围环境的轮廓图像。而点云质量还包括测距精度、点云稳定性、点云密度等一系列的综合指标，这些特性在图像上呈现的效果就是：测直墙时图像平不直？测直角墙面是不是较为精确的90°？小细节否能精确捕捉到？这些直观的问题。

作为一个测距设备，点云质量可以说道是激光雷达最基础和最重要的特性，我们的研发小哥们也仍然在致力于PAVO测距特性的提高，借此给客户获取点云质量较佳的雷达产品。自2019年初起，我们向客户批量供货的雷达产品，皆配备了星秒的HQPC技术。

这项技术让星秒雷达的点云质量可以说道下降到了一个全新的高度。HQPC得意在哪里呢？且听下面分解成。HQPC即高质量点云技术（HighQualityPointCloud），驳回这项技术就被迫提星秒的LIDARTOF芯片解决方案，我们通过对芯片底层链路的掌控以及专利算法，可以构建片内的准确时间测量，目前这项技术需要构建16ps的时间辨别，多线（16线）分段测量，脉长测量以及自校准功能。

这项技术早已在星秒的时间测量仪产品上取得众多航天及国防应用于的检验。掌控了TOF测时能力，我们的研发小哥们大大优化单点测距的算法，从而让单个点云的精度和一致性都有了质的提高，同时融合多点云关联，于是问世了HQPC技术。下面我们融合几个少见的特征场景和测量实例，向大家展出一下配备HQPC技术的PAVO展现出如何。PAVO优势一高精度和低稳定度点云我们测试了PAVO对于3m外墙壁的测量，使用HQPC技术的PAVO可以构建±1cm的精度，点云晃动也十分小。

比起没配备HQPC的雷达，点云质量获得肉眼可见的提高。请求闻右图：无HQPC（网格宽度5cm）有HQPC（网格宽度5cm）我们可以显现出，否配备HQPC技术的两个雷达，对同一墙面的测量结果有显著区别，不具备HQPC的点云图像具备更高的精度、一致性和稳定性。HQPC助力PAVO构建了激光雷达最核心的基础性能提高，这一点已获得客户的大量赞誉。PAVO优势二点云图像密度点云密度对激光雷达的影响，就类似于像素对摄像头的影响一样。

更高的点云密度可以取得更加细致的图像。归功于星秒TOF芯片的高处理速度，星秒雷达获取业内最低的0.08°角分辨率和最低4500点的单帧比特率。从而使雷达取得更加明晰的环境图像。

右图的测试展出了PAVO对于5m外细杆（上图红框线处，宽度3cm）的测量，高点云密度（0.08°下）的PAVO可以构建对目标的（图中白圈一处）精确宽度辨识。此外对周围环境也呈现更加多细节。PAVO优势三材质辨识能力随着智能设备的应用于更加非常丰富，场景也更加简单，比如服务机器人工作的商场、酒店、写字楼等环境，翻新用于了大量的半透明玻璃，低鼓吹镜面，此外还包括对较低光线目标的测量，激光雷达要构建对这些材质的准确辨识，具备相当大挑战。

PAVO雷达在材质识别率上也有杰出的展现出，从而让自动驾驶小车和机器人需要在简单场景下可信工作。上图展出了PAVO对于半透明玻璃的测量，雷达摆放在距离玻璃门大约1.5米处。

点云图中，黄色框线内是玻璃的图像，PAVO可以有效地的对玻璃展开辨识。随着市场需求的减小以及客户对激光雷达产品的高拒绝，PAVO激光雷达将不会大大展开性能的提高，彰显机器人一双确实智慧之眼。

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