粮库需要严格监测粮食的存储情况和设备运行状态，确保粮食安全。上海和控信息科技有限公司代理的览沃Mid-360激光雷达，为巡检提供精细感知。览沃Mid-360的小巧体积可安装在机器人上，适合粮库的空间环境。360°视场角让机器人监测粮堆的高度、温度以及周围的通风设备、输送设备。10cm的小盲区能精细识别粮库角落的散落粮食、设备的细小故障，及时处理。主动抗串扰设计在多台机器人协同巡检时，确保信号稳定，各自高效工作。上海和控信息科技有限公司通过这款雷达，让粮库巡检机器人的监测准确率提升，及时发现粮食存储中的问题，保障粮食存储安全，提升了粮库的管理水平。 海洋探测中激光雷达测量海底地貌，支持海洋资源开发。湖南无人驾驶激光雷达
农业巡检场景中，机器人需应对田间复杂环境，识别作物、田埂、农具等。上海和控信息科技有限公司代理的LivoxMid-360激光雷达，为农业巡检提供出色解决方案。Livox Mid-360的10cm小盲区能让机器人识别田间石块、小土坡等，避免陷入或碰撞。360°全向视场角和59°垂直视场角，可感知作物生长情况和周边环境。抗串扰设计保障多台机器人协同作业，70米探测距离满足大面积农田巡检。上海和控信息科技有限公司助力生态领域智能化，Livox Mid-360提升农业巡检效率，推动智慧农业发展。酒店对服务机器人的外观和感知能力有较高要求。上海和控信息科技有限公司带来的Livox Mid-360激光雷达，适配酒店服务场景。LivoxMid-360小巧体积可隐藏式安装，不破坏机器人美观。10cm小盲区让机器人精细识别客人、行李、电梯门等，避免碰撞。360°全向视场角确保机器人在大堂、走廊等区域***感知，灵活避障。主动抗串扰设计让多台机器人在酒店内协同工作不干扰。上海和控信息科技有限公司提供高性价比方案，Livox Mid-360让酒店服务更智能，提升宾客体验。 深圳连续波激光雷达规格激光雷达的抗干扰能力强，保证了数据的准确性。
当前所面临的挑战在于如何区分来自周边其他LiDAR设备的信号，而各种信号调制和隔离方法也正在积极研发中。LiDAR系统的成本和维护——这类系统相比一些替代技术所使用的传感器类型更加昂贵，当然持续不断的开发工作也在积极进行，为满足其大规模使用的需要而开发生产成本更低的系统。抑制非目标对象的回波——类似于抑制之前提到的大气虚假信号。但是这也可能会出现在空气质量良好的情况下。应对这一挑战通常涉及在不同的目标距离处，以及在LiDAR接收器的视场范围之内使光束尺寸尽可能更小。
商场人流密集，多台导购机器人同时服务时，激光雷达信号易相互干扰。上海和控信息科技有限公司代理的LivoxMid-360，凭借主动抗串扰设计，让这一问题迎刃而解。Mid-360采用独特抗干扰算法，即便多机在同一区域运行，也能稳定输出点云数据。360°视场角搭配59°垂直视野，可同时感知行人、立柱与货架，精细规划绕行路线。作为，和控科技深耕20+行业，这款雷达将让商场服务机器人在复杂环境中更“聪明”，服务更高效。园区巡检机器人需应对烈日、暴雨等室外环境，传统设备易受强光干扰。上海和控信息科技有限公司带来的LivoxMid-360，以70米探测距离（@80%反射率）和抗强光性能，成为室外场景理想选择。Mid-360的360°水平视场角与59°垂直视野，能同时覆盖围栏、绿化带与道路，及时发现异常闯入或设备故障。和控科技服务1400+客户的经验表明，其混合固态技术兼顾性能与成本，让园区巡检机器人告别“看天作业”，实现24小时智能值守。 Mid - 360 距离探测可为 10cm，小盲区助力嵌入式无盲区安装。
港口的繁忙程度超乎想象，巨型集装箱的堆叠、重型卡车的穿梭以及起吊设备的运作，让搬运机器人的作业环境极为复杂。上海和控信息科技有限公司带来的Livox Mid-360激光雷达，为机器人装上了“精细感知器”。Livox Mid-360的360°全向视场角让机器人在搬运集装箱时，能同时监测左侧驶来的集卡、右侧吊起的货柜以及后方指挥作业的工人，实时调整行进速度与方向。10cm的小盲区可精细探测到集装箱底部的锁扣、地面的轨道缝隙，避免因对接偏差导致的事故。在多机协同作业时，主动抗串扰设计确保每台机器人的信号，即使在数十台设备同时运作的码头，也能稳定运行。其70米的探测距离让机器人提前识别远处的障碍物，规划比较好搬运路线。上海和控信息科技有限公司作为览沃Livox授权经销商，深知港口对效率的追求。通过Livox Mid-360，搬运机器人的对接准确率提升至99%，单次搬运时间缩短15分钟，为智慧港口的高效运转注入动力。 激光雷达的实时数据反馈为决策者提供了有力支持。天津傲览Avia激光雷达供应
可达 70 米 @80% 反射率探测，览沃 Mid - 360 室内外感知表现如一。湖南无人驾驶激光雷达
有几个原因：我们这里说的激光雷达，是指 TOF 激光雷达，TOF 测距，靠的是 TDC 电路提供计时，用光速乘以单向时间得到距离，但限于成本，TDC 一般由 FPGA 的进位链实现，本质上是对一个低频的晶振信号做差值，实现高频的计数。所以，测距的精度，强烈依赖于这个晶振的精度。而晶振随着时间的推移，存在累计误差；距离越远，接收信号越弱，雷达自身的寻峰算法越难以定位到较佳接收时刻，这也造成了精度的劣化；而由于激光雷达检测障碍物的有效距离和较小垂直分辨率有关系，也就是说角度分辨率越小，则检测的效果越好。如果两个激光光束之间的角度为 0.4°，那么当探测距离为 200m 的时候，两个激光光束之间的距离为200m*tan0.4°≈1.4m。也就是说在 200m 之后，只能检测到高于 1.4m 的障碍物了。如果需要知道障碍物的类型，那么需要采用的点数就需要更多，距离越远，激光雷达采样的点数就越少，可以很直接的知道，距离越远，点数越少，就越难以识别准确的障碍物类型。湖南无人驾驶激光雷达
