激光雷达基本参数
  • 品牌
  • 览沃/宸曜
  • 型号
  • 齐全
激光雷达企业商机

    展馆内人流如织,展品错落有致,导览机器人需在解答游客问题的同时,灵活避开不断移动的人群。上海和控信息科技有限公司带来的LivoxMid-360激光雷达,为机器人装上了“智慧眼”。360°全向视场角让机器人能同时关注左侧围观看展的人群、右侧突然跑出的孩童以及后方缓慢移动的轮椅。10cm的小盲区可精细探测展柜底座的凸起、地面的电源线,避免因微小障碍导致的停滞。其轻巧体积可嵌入机器人的“额头”位置,配合圆润的机身设计,成为展馆内一道科技风景线。在多台机器人协同导览时,主动抗串扰技术确保它们的信号互不干扰,即使在开幕式的密集人流中,也能各自引导观众有序参观。上海和控信息科技有限公司服务过20+行业,深知展馆对游客体验的重视。通过LivoxMid-360,导览机器人的避障成功率提升至99%,游客的平均停留满意度提高40%,让科技与文化的融合更显和谐。 Mid-360 通过三维点云建模为AGV机器人提供立体避障和路径规划能力。江苏国产激光雷达厂家

激光雷达

上海和控信息科技有限公司作为览沃激光雷达的官方授权经销商,分析 Livox HAP 激光雷达的软件支持体系 ——Livox SDK 2,这是激光雷达与智能辅助驾驶系统高效集成的重要保障。激光雷达的感知数据需通过软件解析与处理,才能转化为智能辅助驾驶系统可识别的环境信息,而 Livox SDK 2 为开发者提供了各方位的技术支持。该 SDK 兼容 Linux、Windows、ROS 等主流开发环境,支持 C/C++、Python 等多种开发语言,开发者可根据车企的技术架构,灵活选择适配方式,无需重新搭建开发体系;同时,SDK 提供完善的 API 接口与开发文档,可实现激光雷达点云数据的快速读取、滤波、拼接等功能,大幅缩短智能辅助驾驶系统的开发周期。例如,车企可通过 Livox SDK 2,将 HAP 的点云数据与车辆的摄像头、毫米波雷达数据进行融合,实现 “多传感器融合感知”,提升环境感知的准确性与冗余度,充分展现了软件支持对激光雷达应用价值的提升作用。辽宁微波激光雷达Tele-15每秒输出24万个点,点云分布均匀且密度高。

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作为览沃激光雷达的官方授权经销商,上海和控信息科技有限公司为高校、科研院所及企业研发部门提供Mid-360这一强大的科研工具。该雷达以其高性价比、开放友好的数据接口和稳定的性能,广泛应用于机器人学、计算机视觉、自动驾驶和智能感知等前沿领域的教学实验与项目研发。其独特的非重复扫描方式随时间积分明显提升点云密度,为算法研究提供了丰富的数据基础。无论是用于SLAM建图、多传感器融合还是动态障碍物识别研究,Mid-360都能为科研工作者和创新团队提供坚实的技术支撑,加速前沿技术的探索与落地转化。

上海和控信息科技有限公司作为览沃(Livox)激光雷达官方授权经销商,致力于为现代智慧物流仓储提供高性能Mid-360激光雷达解决方案。该设备凭借360°×59°超大视场角与10cm的近距探测能力,可精细识别各类货架、托盘及动态障碍物,实现AGV和AMR机器人的高精度导航与灵活避障。其独有的主动抗串扰技术,有效解决了多机协同作业时的信号干扰问题,保证了高密度仓储环境中的稳定运行。通过搭载Mid-360,企业大幅提升了货物分拣与搬运效率,还降低了系统部署和维护成本,真正实现了仓储自动化建设的提质增效,助力行业智能化升级。Avia可同时发射多路激光,点云数据率达240,000点/秒。

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在密集货架与穿梭AGV的仓储场景中,厘米级盲区可能导致碰撞风险。上海和控信息科技有限公司作为览沃Livox官方授权经销商,带来的LivoxMid-360激光雷达,以10cm小盲区+嵌入式安装设计,完美解决这一痛点。Mid-360的小巧体积可轻松嵌入机器人底盘,配合360°全向视场角,能实时捕捉货架间隙、托盘边角等细节,即便在10cm近距离内也能精细探测。其主动抗串扰技术,确保多台机器人在仓库内协同作业时信号互不干扰。成立于2015年的和控科技,已服务1400+客户,深知仓储效率需求,Mid-360将助力机器人实现无盲区导航,让分拣、搬运更流畅。凭借优异的扫描性能,览沃Tele-15可在0.1秒内实现99.8%的视场覆盖率,准确感知环境细节。站台入侵激光雷达批发

Mid-360提供稳定稠密点云,为路径规划和决策提供充分依据。江苏国产激光雷达厂家

林业研究和保护工作需要精确获取森林的三维结构数据。研究人员可将Livox Mid-360搭载于越野车、无人机或背负式平台上,对林区进行扫描。获取的点云数据可以用于估算林木蓄积量、生物量、林分密度,监测森林健康状况,评估野生动物栖息地质量,甚至检测非法砍伐活动。其穿透性一定程度上能捕捉到下层植被的信息,提供更丰富的生态数据。这种高效、精细的测绘方式,相比传统人工调查,能覆盖更大的区域,获得更客观的数据,为林业资源的可持续管理和生态保护提供了科学的决策依据。
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