1、激光雷达的工作原理是什么？
发射激光脉冲：激光雷达设备发射一束激光脉冲，这些脉冲通常是红外或近红外光。 光的传播：激光脉冲以光速传播，向目标物体移动。 光的反射：当激光脉冲遇到目标物体时，部分光会被反射回来。 接收反射光：激光雷达设备中的接收器捕捉反射回来的激光。接收器通常与发射器紧密对齐，以确保接收到的光是直接从目标物体反射回来的。 时间测量：设备内部的计时器记录激光脉冲发射和接收的时间间隔。由于光速是已知的，这个时间间隔可以用来计算光脉冲往返目标物体的距离。 计算距离：距离的计算公式是，距离=光速×时间/2，其中时间是光脉冲往返的时间。 数据处理：测量到的距离数据可以用于生成点云，这激光雷达在短时间内可以获取大量的位置点信息（或者称为激光点云），这些点云可以进一步处理，生成三维模型或地形图。
905nm：激光雷达接收器可以直接选用价格较低的硅材质，905nm激光雷达成为了当下最主流的激光雷达所选用的波长。不过人眼可识别的可见光波长处在390~780nm，而400~1400nm波段内激光都可以穿过玻璃体，聚焦在视网膜上，而不会被晶状体和角膜吸收，人眼视网膜温度上升10℃就会造成感光细胞损伤。因此905nm激光雷达为了避免对人眼造成伤害，发射功率需先在在对人无害的范围内。因此，905nm激光的探测距离也会受到限制。 1550nm：相比905nm激光，1550nm激光会被人眼晶状体和角膜吸收，不会对视网膜产生伤害，因此1550nm激光雷达可以发射更大功率，探测距离也可以做到更远。但是1550nm激光雷达无法采用常需要用到更加昂贵的铟镓砷（InGaAs）材质，因此在价格上较905nm激光雷达会较高。
ToF（Time of Flight，飞行时间）：ToF激光雷达通过直接测量发射激光与回波的信号的时间差，基于光在空气中的传播速度得到目标物体的距离信息，具有响应速度快，探测精度高的优势。ToF方案技术成熟度高，成本相对低，为目前主要激光雷达使用的方案。
FMCW（Frequency Modulated Continuous Wave，调频连续波）：FMCW激光雷达将发射激光的光频进行线性调制，通过回波信号与参考光进行相干拍频得到频率差，从而间接获得飞行时间推出目标距离。FMCW具有可直接测量速度信息和抗干扰强的优势。
机械式激光雷达：以一定的速度旋转，在水平方向采用机械结构进行 360°的旋转扫描，在垂直方向采用定向分布式扫描，机械式激光雷达的发射器、接收器都跟随扫描部件一同旋转。机械式激光雷达作为最早装车的产品，技术已经比较成熟，因为其是由电机控制旋转，所以可以长时间内保持转速稳定，每次扫描的速度都是线性的。
半固态激光雷达：发射器和接收器固定不动，只通过少量运动部件实现激光束的扫描。半固态激光雷达由于既有固定部件又有运动部件，因此也被称为混合固态激光雷达。根据运动部件类型不同，半固态激光雷达又可以细分为转镜类半固态激光雷达、MEMS半固态激光雷达和棱镜类半固态激光雷达。 全固态激光雷达：内部完全没有运动部件，使用半导体技术实现光束的发射、扫描和接收。固态激光雷达又可分为Flash固态激光雷达和OPA固态激光雷达。其中OPA（Optical Phase Array的简称，即光学相控阵）固态雷达应用的是相控阵技术，相控阵雷达发射的是电磁波，而OPA激光雷达发射的是光，而光和电磁波一样也表现出波的特性，所以原理上是一样的。波与波之间会产生干涉现象，通过控制相控阵雷达平面阵列各个阵元的电流相位，利用相位差可以让不同的位置的波源会产生干涉（类似的是两圈水波相互叠加后，有的方向会相互抵消，有的会相互增强），从而指向特定的方向，往复控制便得以实现扫描效果。光和电磁波一样也表现出波的特性，因此同样可以利用相位差控制干涉让激光“转向”特定的角度，往复控制实现扫描效果。
3、激光雷达的应用场景有哪些？
自动驾驶：在自动驾驶汽车中，激光雷达能够精确地感知车辆周围的环境，包括车辆、行人、障碍物的位置、速度和形状等，为车辆的路径规划和决策提供关键信息。 智能交通：用于交通流量监测、道路状况评估和智能交通信号控制。它可以实时检测道路上的车辆数量、速度和间距，优化交通流量。 测绘与地理信息：能够快速、高精度地获取地形、地貌和建筑物的三维信息，用于地图绘制、城市规划和土地测量。比如在大规模的地形测绘项目中，激光雷达可以生成详细的数字高程模型。 工业自动化：在工厂自动化中，用于物料搬运、机器人导航和质量检测。例如，在仓储物流中，激光雷达可以帮助自动导引车（AGV）准确地在仓库中行驶和装卸货物。 航空航天：用于飞机的防撞系统、地形跟随和地形规避。同时，在卫星遥感中，激光雷达可以测量大气参数和地表特征。 军事领域：用于目标侦察、武器制导和战场态势感知等。例如，在导弹制导系统中，激光雷达可以提高导弹的命中精度。
4、激光雷达选型时有哪些关键参数？
测距精度：表示为距离的误差
角分辨率：可以探测到最小角度，与激光束发射和接收统计相关。
扫描频率：每秒扫描次数，也称帧率，影响激光雷达的实时性能。
视场角：雷达可以覆盖的水平和垂直角度范围，决定了激光雷达可以检测到多少个目标。
工作距离：可以探测到的最远距离，实际应用和激光功率、接收机灵敏度等相关。
数据输出方式：输出数据的格式和接口类型
扫地机器人是应用非常广泛的机器人形态，扫地机器人的的关键指标主要包括，清洁能力指标，含清洁吸力、清扫部件设计、续航时间和清扫面积指标、尘盒容量、噪音指标等；智能化指标，含建图能力、导航能力、传感器配置、避障能力、自动回充能力等；控制APP易用性指标，含清扫模式设定、定时清扫设定、虚拟墙设置、地图存储等。
吸力指标：吸力的强弱直接影响清扫效果，是衡量扫地机器人清洁能力的重要指标，单位为帕斯卡（Pa）。日常家用清洁1500~2500Pa的吸力可以应对灰尘、毛发等常见垃圾；如果需要清理较大颗粒杂物或较顽固的污渍，则需要更高的吸力。当然，吸力越大通常意味着噪音和能耗也会相应增加。 清扫部件设计：包含滚刷、边刷等清洁部件的设计。滚刷位于扫地机器人底部吸尘口前方，主要作用是将底部灰尘扫起。滚刷材质有胶条滚刷和刷毛滚刷，胶条滚刷能刮掉地面顽固颗粒，刷毛滚刷可拔出地砖和地板缝隙的灰尘，一些产品采用两者结合的方式，滚刷的形状、长度、转速等设计也会影响清扫效果。边刷位于扫地机器人的边缘，可将墙边和角落的灰尘清扫出来，边刷的长度、材质以及转动灵活度等也会影响其清扫性能。对于扫拖一体的扫地机器人还需要考虑拖布的设计，拖布的材质、形状、湿润度控制等都很关键。 清扫面积和续航时间指标：续航时间决定了机器人在一次充电后能清扫的面积，单位为分钟；清扫面积以平方米（m²）计算。电池容量在3000mAh的家用扫地机器人可满足大多数日常清洁需求。 尘盒容量设计：尘盒用于收集垃圾，尘盒容量越大，可容纳的垃圾就越多，减少清理尘盒的频率。 噪音指标：清扫工作时产生的噪音，通常以分贝（dB）为单位，影响用户体验。噪音在60分贝以下的扫地机器人较为适合家用场景使用，一些扫地机器人会采用涡流降噪技术等方式来降低噪音。
建图能力：通过机器人的激光传感器扫描周围环境，构建地图，定位精度高、建图速度快。 定位和导航：可通过激光雷达传感器、惯性传感器、视觉传感器等协同导航。定位和导航中应用的不同传感器都会遇到一些限制，如应用视觉导航对光线条件有要求，光线较暗影响导航精度；应用陀螺仪和加速度计等惯性传感器获取机器人的运动信息，容易产生累积误差。 路径规划：合理的路径规划可提高扫地机器人的清洁效率和覆盖率，避免漏扫和重复清扫。比如根据房间的布局和障碍物分布，自动规划高效的清扫路线，先沿边清扫、再分区清扫等。 避障能力：扫地机器人在清扫过程中避免碰撞家具、墙壁等障碍物，减少机身磨损和损坏。通过红外避障、超声波避障、激光避障、视觉避障、碰撞传感器等协同实现避障。不同成本的扫地机器人，会配置不同的传感器组合。 自动充电：自动回充功能可以让扫地机器人在电量不足时自动返回充电座充电，充电完成后继续工作，
（3）控制APP易用性指标
机器人需支持手机等终端的APP控制、并有清洁模式选择、定时清扫、虚拟墙设置、地图存储等功能。
2、"聪明"和"不聪明"的扫地机器人的区别是什么？
智能化的扫地机器人需要具备自主导航、路径优化、动态避障、自动充电等能力。扫地机器人的智能化差别主要体现在以下几个方面。
不聪明的：通常采用随机导航，仅仅依靠超声波探测实现基础避障；容易重复清扫或遗漏区域。
聪明的：使用激光雷达、摄像头等进行地图构建和路径规划，能够高效避障。
不聪明的：传感器较少，缺乏学习能力，仅能进行基本的碰撞检测。 聪明的：配备多种传感器，通过不同的传感器协同能识别不同地面类型、障碍物和污垢区域。
不聪明的：功能简单，可能有一种或几种基本清扫模式。 聪明的：支持多种清扫模式，如自动清扫，局部清扫，边缘清扫，定点清扫，区域清扫，深度清扫，静音清扫等。聪明的扫地机器人会跟人一样，区分清楚哪些是干净的地方哪些是比较脏的地方，通过先沿边清扫、再分区清扫、最后定点深度清扫等组合操作实现智能清扫。
眼睛观察周围地标，如建筑、大树、花坛等，并记住他们的特征。 根据双眼获得的信息，在自己的脑海中把特征地标在三维地图中重建出来，形成完整的对环境认知的三维信息。 在行走时不断获取新的特征地标，并且校正自己头脑中的地图模型。 根据自己前一段时间行走获得的特征地标，确定自己的位置。 走了很长一段路的时候，我们可能会回头看看，和脑海中之前的地标进行匹配。
SLAM可以分为激光SLAM和视觉SLAM，激光SLAM可以分为2D SLAM和3D SLAM，视觉SLAM可以分为Sparse SLAM和Dense SLAM
Sparse（稀疏） SLAM如下示例
Dense（密集）SLAM如下示例
3、SLAM中有哪些关键技术点？
（1）传感器技术：外部信息的采集依赖惯性测量单元（IMU）、霍尔编码器（Encoder）、激光雷达（Lidar）、深度摄像机等。
惯性测量单元：IMU提供姿态和位置信息，原理参考激光雷达 - 感知外部信息的工具 (qq.com)
霍尔编码器：通过编码器获取车轮的运动数据，原理参考霍尔传感器 - 从左手定则到嵌入式编码 (qq.com)
激光雷达：Lidar通过发射激光束来探测目标位置、速度等特征量，感知外部信息，原理参考 激光雷达 - 感知外部信息的工具 (qq.com)
摄像机：包括单目摄像头、双目摄像头、深度摄像机，核心都是获取RGB和depth map（深度信息）。
（2）算法技术
应用SLAM算法的时候主要考虑下面几个方面
如何表示地图？比如根据实际场景需求去选择dense或sparse算法。 如何感知信息？比如选择激光雷达或者深度摄像机去感知外部环境。 如何关联传感器数据？对于不同sensor的数据类型、时间戳、坐标系表达方式各有不同，需要统一处理。 如何进行定位与构图？这是指实现位姿估计和建模，这里面涉及到很多数学问题，物理模型建立，状态估计和优化。
常见的SLAM算法包括一下算法。PTAM算法，这是早期的视觉 SLAM 算法；Mono-SLAM算法，是单目视觉SLAM算法；ORB-SLAM算法，是基于 ORB 特征的视觉SLAM算法，具有较好的实时性和鲁棒性；还有RGBD-SLAM算法、LSD-SLAM算法等。实际应用中，SLAM建图具体实现方式会因使用的算法、传感器类型以及应用场景的不同而有所差异。
使用ROS实现机器人的SLAM是非常方便的，因为有较多现成的功能包可供开发者使用，如gmapping、hector_slam、cartographer、rgbdslam、ORB_SLAM、move_base、amcl等，并且开发者还能应用仿真环境进行验证。ROS机器人操作系统可以参考ROS（Robot Operating System）机器人操作系统 (qq.com)，机器人仿真工具可以参考 Gazebo - 开源机器人仿真工具 (qq.com)。
（1）SLAM技术在自动驾驶中的应用体现在以下几个方面
环境感知：自动驾驶汽车通过搭载的传感器（如激光雷达、相机、雷达等）实时获取周围环境的信息。利用SLAM技术，车辆能够从这些传感器数据中提取特征，构建出周围环境的地图。
实时定位：在行驶过程中，车辆需要实时确定自身在地图中的位置。SLAM技术通过传感器数据和地图信息，计算出车辆的精确位置和姿态。这种定位不仅依赖于GPS，还依赖于车辆自身的传感器，确保在GPS信号弱或无信号的环境中也能准确定位。
路径规划：有了环境地图和自身定位信息，自动驾驶汽车可以进行路径规划。SLAM技术帮助车辆识别可行路径，避开障碍物，规划出最优行驶路线。
自动避障：在行驶过程中，车辆需要实时检测和避开障碍物。SLAM技术通过传感器数据，识别出前方的障碍物，并计算出避障路径。
回环检测：回环检测是SLAM中的一个重要环节，指的是车辆在行驶过程中识别出曾经经过的地点。这有助于校正地图和定位信息，避免重复探索和定位误差。
动态地图更新：环境是动态变化的，自动驾驶汽车需要不断更新其地图信息。SLAM技术能够实时处理新的传感器数据，更新地图，确保地图的准确性和时效性。
传感器融合：自动驾驶汽车通常搭载多种传感器，每种传感器都有其优缺点。SLAM技术通过融合不同传感器的数据，提高整体的感知能力和鲁棒性。
数据关联：不同传感器的数据类型和时间戳可能不同，SLAM技术需要将这些数据关联起来，确保数据的一致性和准确性。
（2）SLAM技术具体实现步骤
传感器数据采集：车辆通过激光雷达、相机、IMU、超声波等传感器获取周围环境的图像和距离信息。
特征提取与匹配：从传感器数据中提取特征点，并在不同时间点的图像中进行匹配。
位姿估计：利用特征点匹配结果，计算车辆在地图中的位置和姿态。
地图构建：将车辆的移动轨迹和环境特征结合起来，逐步构建出环境地图。
路径规划与优化：根据地图和车辆定位信息，规划出最优行驶路径，并在行驶过程中不断优化。
动态更新：实时处理新的传感器数据，更新地图和定位信息，应对环境变化。
参考文档《一文看懂激光雷达LIDAR基本工作原理》
https://zhuanlan.zhihu.com/p/602055107
