激光雷達(dá)是一種利用光測(cè)距來(lái)創(chuàng)建深度地圖的技術(shù)，但這種技術(shù)昂貴且體積龐大。MEMS反射鏡如何幫助降低激光雷達(dá)的成本，什么是激光雷達(dá)，以及激光雷達(dá)如何幫助物聯(lián)網(wǎng)解決方案？

什么是激光雷達(dá)？

激光雷達(dá)代表光探測(cè)和測(cè)距，其工作方式與雷達(dá)非常相似。一個(gè)光源，通常是一個(gè)激光器，發(fā)射一束光，光束被發(fā)射、反彈和被傳感器探測(cè)到之間的時(shí)間被仔細(xì)測(cè)量。從這里，可以計(jì)算光源和遠(yuǎn)處物體之間的距離。然而，并非所有的激光雷達(dá)系統(tǒng)都使用簡(jiǎn)單的定時(shí)機(jī)制，對(duì)于短距離內(nèi)要求精度的應(yīng)用，使用相移，從而可以利用出射光和入射光之間的相位差來(lái)推斷距離。

激光雷達(dá)目前面臨哪些挑戰(zhàn)？

激光雷達(dá)是一項(xiàng)有許多實(shí)際應(yīng)用的技術(shù)，包括自動(dòng)駕駛汽車、完全自主無(wú)人機(jī)和三維空間測(cè)繪。然而，激光雷達(dá)有幾個(gè)問題阻礙了其廣泛應(yīng)用的能力，這也使其價(jià)格昂貴。第一個(gè)問題是需要一個(gè)機(jī)械反射鏡來(lái)偏轉(zhuǎn)激光束，而這需要一個(gè)馬達(dá)來(lái)旋轉(zhuǎn)反射鏡。這樣的電動(dòng)機(jī)不僅消耗大量的電力，而且會(huì)使系統(tǒng)變得異常龐大。這樣的反射鏡通常也很昂貴，最終的結(jié)果是一個(gè)大而重的系統(tǒng)，只能集成到大型應(yīng)用程序中。雖然省去旋轉(zhuǎn)鏡可以使激光雷達(dá)變得便宜，但其結(jié)果是視場(chǎng)非常狹窄，但許多激光雷達(dá)應(yīng)用需要大視場(chǎng)。

什么是MEMS反射鏡？

MEMS代表微電子機(jī)械系統(tǒng)，可以被認(rèn)為是由電驅(qū)動(dòng)的微型機(jī)器。這些可以包括齒輪、齒輪、車輪和懸臂梁，它們用于制造大多數(shù)傳感器，包括陀螺儀、加速度計(jì)和振動(dòng)傳感器。MEMS反射鏡是一種微型反射鏡，它附著在一個(gè)小機(jī)械裝置上，當(dāng)電流通過它時(shí)，它就會(huì)偏轉(zhuǎn)，并且可以用來(lái)將反射鏡指向不同的角度。

研究人員是如何利用MEMS反射鏡來(lái)幫助激光雷達(dá)的？

認(rèn)識(shí)到MEMS反射鏡可以用于激光偏轉(zhuǎn)，佛羅里達(dá)大學(xué)的一個(gè)研究小組已經(jīng)制造出一個(gè)原型激光雷達(dá)系統(tǒng)，它不僅具有廣闊的視野，而且耗電量非常低，而且可以很容易地安裝在小型應(yīng)用中。激光雷達(dá)系統(tǒng)利用MEMS反射鏡作為激光雷達(dá)系統(tǒng)的掃描元件，其結(jié)果是一個(gè)9V的電池可以為激光雷達(dá)裝置供電。激光雷達(dá)原型還集成了一個(gè)被動(dòng)紅外傳感器（通常用于安全系統(tǒng)），以檢測(cè)個(gè)人的存在，如果沒有檢測(cè)到，則系統(tǒng)斷電。該團(tuán)隊(duì)計(jì)劃開發(fā)他們自己的激光雷達(dá)系統(tǒng)，不僅可以進(jìn)一步縮小尺寸，還可以降低功率。

激光雷達(dá)系統(tǒng)的未來(lái)是什么？

使激光雷達(dá)體積更小、成本更低，將有助于將其集成到許多應(yīng)用中，包括物聯(lián)網(wǎng)傳感器、自主車輛和能夠繪制周圍環(huán)境地圖的控制系統(tǒng)。這樣的功能可以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)識(shí)別和目標(biāo)回避，這些都是單臺(tái)攝像機(jī)難以完成的任務(wù)。與相機(jī)系統(tǒng)相比，激光雷達(dá)具有優(yōu)勢(shì)，因?yàn)樗峁┝司嚯x測(cè)量，這意味著一個(gè)傳感器可以在不需要人工智能的情況下分辨出前景或背景中的物體之間的差異。雖然相機(jī)可以根據(jù)物體的外觀（顏色、形狀和大?。﹣?lái)識(shí)別物體，但理論上，激光雷達(dá)可以用于物體輪廓，但這只有在物體自身突出時(shí)才能起作用。激光雷達(dá)系統(tǒng)的分辨率足以產(chǎn)生平滑的物體輪廓。總的來(lái)說，激光雷達(dá)是一種快速的技術(shù)，在需要即時(shí)距離測(cè)量的自動(dòng)車輛中非常有用，而不需要人工智能算法來(lái)嘗試和識(shí)別平面二維圖像中的物體。
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