CHCNAV 華測 AA10 機載激光雷達

CHCNAV 華測 AA10 機載激光雷達

高精度測繪：其核心是測繪級高精度激光掃描系統(tǒng)，采用第二代 RWP 實時波形處理技術(shù)，具備 50 萬點頻、800m 測距和 5mm 測距精度的性能。在 150m 的典型作業(yè)航高下，能保持 5cm 的高精度。

強植被穿透：激光探測能力最大可達 50 萬點頻 / 秒，最大回波次數(shù)為 8 次，可有效穿透茂密植被冠層，精準獲取地面點數(shù)據(jù)，大幅減少外業(yè)補充調(diào)繪工作量。

高度集成化：集成了高性能激光雷達、高精度慣導、全畫幅工業(yè)相機等模塊，整機重量 1.55kg，輕便易攜，可搭載大疆 M300 ，M350等主流無人機實現(xiàn)外業(yè)飛行高效作業(yè)。

點云影像融合：采用點云影像融合建模技術(shù)，利用高質(zhì)量激光點云快速構(gòu)建 mesh 模型，并通過影像貼圖紋理高效重建三維模型，全場景免像控，空三一次通過率達到 100%，建模效率提升一倍以上。

多成果輸出：一次作業(yè)即可輸出彩色點云、三維模型、TDOM 和高精度 DEM 等成果，滿足不同用戶需求，大幅提升內(nèi)外業(yè)效率。

測繪級高精度激光掃描系統(tǒng)

采用第二代RWP實時波形處理技術(shù)，50萬點頻、800m測距和5mm測距精度，150m典型作業(yè)航高依然能達到5cm精度，大幅提升外業(yè)航飛作業(yè)安全及效率。

AA10擁有強大的激光探測能力、最大50萬點頻/秒和最大8次回波，有效穿透茂密植被冠層，精準獲取地面點數(shù)據(jù)，基于地面點云構(gòu)建數(shù)字高程模型，生成地形圖，可減少85%以上外業(yè)補充調(diào)繪工作量

產(chǎn)品技術(shù)參數(shù)

技術(shù)參數(shù) TECHNICAL PARAMETER

項目內(nèi)容   參數(shù)

總體參數(shù)系統(tǒng)精度    平面5cm，高程5cm[3]

尺寸    210*112*131mm

重量    1.55kg

數(shù)據(jù)存儲    512G*2

拷貝速度    80M/s

供電電壓    24V（寬壓范圍13-27V）

典型功率    40W

工作溫度    -20°~+50°

防護等級    IP64

激光雷達系統(tǒng)參數(shù)測距范圍    10~800m[1]

測距精度/重復精度    15mm/5mm@150m[2]

最大發(fā)射點頻率    50萬點/秒[5]

掃描線速    50~250線/秒

視場角    75°

回波信號    8次[4]

激光安全等級    Class1（人眼安全）

定位定姿系統(tǒng)參數(shù)GNSS    GPS:L1,L2,L5

   GLONASS:L1,L2

   BEIDOU:B1,B2,B3

   GALILEO:E1,E5a,E5b

數(shù)據(jù)更新頻率    500Hz

后處理姿態(tài)精度    橫滾/俯仰：0.006°；航向:0.019°

后處理位置精度    水平：0.01m；高程：0.02m；

內(nèi)置測繪相機參數(shù)影像分辨率    4500萬像素

焦距    21mm

感光尺寸    36*24mm（8184*5460）

像元大小    4.4μm

視場角    81.2°*59.5°

最小拍照間隔    1s

搭載平臺多旋翼無人機、固定翼無人機

適配軟件CoPre三維數(shù)據(jù)智能解算軟件    數(shù)據(jù)拷貝、POS解算、真彩色點云生成、三維模型重建

CoProcess三維成果智能生產(chǎn)軟件    地形模塊、道路設(shè)計模塊、體積量算模塊

CHCmapping成圖軟件    DLG成圖

備注：

[1]激光發(fā)射點頻100kHz、目標反射率不低于80%時的測量距離。在不同作業(yè)環(huán)境下可能存在差異。

[2]在華測導航標準測試場，150米距離處測得，一個標準差值。在不同作業(yè)環(huán)境下可能存在差異。

[3]在航高150米，航速8米/秒時，在華測導航標準測試場測得。在不同作業(yè)環(huán)境下可能存在差異。

[4]實際回波次數(shù)取決于作業(yè)場景，最多8次回波。

[5]最大發(fā)射點頻為50萬點/秒，可選10萬點/秒、30萬點/秒、50萬點/秒三種不同點頻進行作業(yè)。

[6]須使用華測導航CoPre軟件進行解算。

[7]相同成果精度要求情況下，相比于五鏡頭傾斜相機三維模型重建的效率。