成都无人机系统

本篇文章给大家分享成都无人机激光雷达技术，以及成都无人机系统对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、生产雷达的上市公司有哪些
• 2、无人机激光避障与感应避障的区别?
• 3、植物表型资讯|利用无人机激光雷达估算冬小麦冠层密度

生产雷达的上市公司有哪些

1、雷科防务（002413）：主要从事雷达系统等业务，在自主创新和技术研发方面优势明显，多次入选国家级专精特新“小巨人”企业，在西安和成都设有生产基地。不过2024年1 - 9月营收和归属净利润有所下滑。

2、军工雷达上市公司包括但不限于以下几家：铖昌科技（股票代码：001270）：铖昌科技成立于2010年11月，专注于微波毫米波模拟相控阵T/R芯片的研发与生产。

3、铖昌科技（001270）：国内少数实现相控阵 T/R 芯片全方案量产的企业，星载领域市占率领先，产品覆盖波段广，2022 年营收可观且毛利率超 70%。纳睿雷达（688522）：全球首家实现 X 波段双极化有源相控阵雷达量产，是民用相控阵雷达市占率第一的企业，产品用于气象监测等民用领域。

4、国睿科技（60056SH）：中国电科十四所上市平台，是地面情报雷达、制导雷达龙头，参与ZDK - 03预警机、歼 - 10系列机载火控雷达研制，兼顾军民两用市场。四创电子（600990.SH）：中电科三十八所控股，聚焦舰载雷达、空管雷达，独创DBF体制三坐标雷达，低空安防解决方案国内领先，军用订单依赖海军装备需求。

5、相控阵雷达上市公司龙头主要有国睿科技、纳睿雷达等。国睿科技（600562）：作为中电科十四所唯一上市平台，在相控阵雷达领域拥有绝对技术壁垒。其机载火控雷达、防空预警雷达等产品达国际先进水平，2024年成功研发新一代量子雷达技术，探测灵敏度较传统雷达提升3个数量级。

6、中国航发（000768）：航空发动机和航空电子装备的主要制造商，有雷达技术相关业务。雷科防务（688098）：专注于雷达、电子战等装备的研发和生产，是国内民用雷达领域的领军企业。流金科技（BJ834021）：据相关信息，它是北交所唯一相控雷达上市公司。

无人机激光避障与感应避障的区别?

无人机激光避障和感应避障是两种常用的避障技术，它们的区别在于避障原理和适用场景不同。激光避障技术是利用无人机上搭载的激光雷达设备，通过发射激光束来扫描周围环境并测量距离，通过对激光回波信号的处理来确定前方障碍物的位置和距离，从而实现避障。

原理：利用两个摄像头模拟人眼的立体视觉，通过图像处理和算法计算障碍物的距离和位置。特点：适应性强，即使在光线不佳的环境中也能实现精准识别，有效感知范围广泛。这些自动避障方式各有优缺点，适用于不同的应用场景和需求。在实际应用中，无人机可能会结合多种技术来实现更可靠、更智能的避障功能。

特点：准确度可达厘米级，对光线有要求但对反射物要求低，普适性强，且能在小体积、低功耗的前提下获得高分辨率的深度图。无人机自动避障系统的运行过程：感知障碍物：无人机通过超声波、红外/激光TOF或双目视觉等传感器快速感知环境，获取障碍物信息。

无人机激光避障和视觉避障哪个好？视觉避障好；视觉避障类似于双眼目测距离的原理，用两个角度的摄像机来取得物体的不同视角，进行三角测量法计算与物体之间的距离。

无人机的避障技术主要包括以下几种： 激光雷达避障技术 激光雷达通过发射激光束并接收反射回来的信号，从而获取周围环境的三维信息。无人机配备的激光雷达能够实时感知并识别障碍物，进而自动规划飞行路径，避免碰撞。

高精度避障技术：以大疆Mavic 3系列为例，它***用了双目视觉传感器+ToF激光测距仪的组合，这种组合使得无人机能够全方位无死角地感知环境，感知距离远（最远可达50米），精度高。同时，配合强大的AI算法，大疆无人机能够识别动态物体，如行人和车辆，进一步增强了避障的适应性和安全性。

植物表型资讯|利用无人机激光雷达估算冬小麦冠层密度

1、利用无人机激光雷达（LiDAR）技术估算冬小麦冠层密度是一项创新且有效的农业遥感应用。这种方法不仅提高了作物监测的精度，还为农业管理提供了更为详细的数据支持。背景与意义 冠层密度是反映作物生长状况和健康程度的重要指标之一。通过监测冠层密度，可以进一步理解和预测土壤-植物-大气系统的过程，以及作物的潜在产量。

2、对于高分辨率的无人机图像，作物冠层结构的变化会显著影响作物冠层反射，从而导致由于***用不合适的叶倾角分布而降低作物覆盖度的反演精度。

3、无人机高光谱技术能够捕获植物冠层的多光谱反射信息，这些信息可以反映植物的生理状态、生化组成以及结构特征。热成像技术则通过测量植物冠层的温度差异，揭示植物的水分状况、蒸腾作用以及热调节能力等。激光雷达（LiDAR）技术则提供了植物冠层的高度、体积以及三维结构信息，有助于了解植物的生长形态和空间分布。

4、这些信息对于评估植物的生长状况、水分胁迫状况以及制定精确的农业管理措施具有重要意义。结论 综上所述，基于高分辨率无人机图像评估植物表型的最佳飞行时间为11：00 h，最佳飞行高度为60米。这一结论为利用无人机遥感技术进行植物表型研究提供了重要的参考依据。

5、这表明，利用无人机遥感技术估算水稻株高具有较高的准确性和可靠性。可视化表示：通过地平面数字高程模型（DEM0）和冠层数字高程模型（DEMi）的可视化表示，可以直观地看到水稻冠层的高度分布。林冠高度模型（CHM）进一步展示了水稻冠层与地平面之间的高度差异，为估算水稻株高提供了重要依据。

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