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LS-S2

이미지 등급 1550nm 파이버 레이저 하이브리드 고체 LiDAR

세계 최고 성능의 LiDAR 구축에 전념

이미지 등급 1550nm 파이버 레이저 자동 등급 LiDAR LS-S2 시리즈

사내 1550nm 파이버 레이저와 수십 개의 고출력 코어 광학 장치를 사용합니다. LS-S2는 초장거리 감지 및 초점군 밀도로 작은 물체를 감지할 수 있습니다. 최대 500m, 10% 반사율로 250m까지 감지할 수 있습니다. 측정 정확도는 ±2cm, FOV는 120°(H)x25°(V), 최소 수직 각도 분해능은 0.01°에 도달할 수 있으며 동시에 샘플링 포인트는 160만 – 640만 포인트/초에 도달할 수 있습니다. 225x120x45mm의 매우 얇은 크기는 자율 주행, 완전한 간섭 방지 기능, 높은 신뢰성 및 대량 생산을 위한 디자인을 제공하기 위해 차량에 통합하기 쉽습니다. L3 이상의 상위 자율주행을 위한 메인 LiDAR로 종합적인 성능으로 세계를 선도합니다.

l1 s2 配图(1)

주요 사양

225*120*45mm

치수(LxWxH)

120° x25°(-12.5°~12.5°)

최대 시야(HxV)

250m@10% (최대 500m)

감지 범위

1600,000~6400,000pts/s

생성된 데이터 포인트

±2cm

범위 정확도

IP6K9K

IP 등급

0.01°

최대 각도 분해능

800~2500

ROI 면적 등가선

1800~8000

초당 라인

제품 하이라이트

250m(@10% 반사율) 장거리 감지 감지 범위가 250m(@10%)인 LS-S2 시리즈는 충분한 안전 중복 거리로 자율 주행을 제공하고 도로 상황을 사전에 인식하여 안전 운전을 안내합니다.

이미지급 포인트 클라우드 이미징

LS-S2는 초장거리 감지 및 초점군 밀도로 작은 물체를 감지할 수 있습니다. 최소 수직 각도 분해능은 0.01°에 도달할 수 있으며 동시에 샘플링 지점은 160만 – 640만 포인트/초에 도달할 수 있습니다. 

전체 시야 ROI / 동적 ROI 맞춤화

LS-S2 시리즈는 120°x25°의 시야각과 전체 시야 ROI(관심 영역)를 가지고 있어 일반적인 ROI 소규모 응시 기능의 한계를 뛰어 넘었습니다. ROI는 고객의 요구에 따라 맞춤화할 수도 있습니다. 고해상도의 역동적인 ROI는 차량에 섬세하고 충분하며 신뢰할 수 있는 도로 환경 정보를 제공합니다.

포인트 클라우드 표시

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로컬 ROI의 포인트 클라우드

로컬 ROI 분포에 대한 수직 방향, 장거리 작은 목표 구현의 고해상도.

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비균일 포인트 클라우드의 사용자 정의

비균일 분포의 수직 맞춤화, 장거리의 작은 대상에 대한 초고해상도.

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동적 ROI 스캐닝의 포인트 클라우드

고객의 사용 시나리오에 더 적합한 스캐닝 분포를 실현하도록 수직 ROI 영역을 사용자 정의할 수 있습니다.

사내 고성능 1550nm 파이버 레이저

LSLiDAR의 설립자인 Hu Xiaobo 씨는 업계에서 20년 이상 국내 최대 파이버 레이저 기업인 MAX Laser를 설립했으며 "중국 파이버 레이저의 대부" 산업으로 알려진 중국 파이버 레이저 산업에 큰 공헌을 했습니다. . 심오한 파이버 레이저 기술 강점과 강력한 수직 산업 체인 자원 통합 및 통합 능력을 갖춘 LSLiDAR는 고성능 1550nm 파이버 레이저의 자체 연구 및 생산을 완료했으며 LS-S2 시리즈는 가장 강력한 감지 성능을 제공할 뿐만 아니라 고객에게 높은 가치, 고성능 및 고정밀 환경 감지 제품을 제공하기 위해 기계 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

45mm 초박형 크기

콤팩트한 디자인으로 LS-S2 시리즈는 225x120x45mm의 초박형 크기로 유사 제품보다 20% 작습니다. 자동차의 미적 디자인과 호환되는 차체에 내장될 수 있습니다.

다양한 환경에 적응

LS-S2 시리즈는 1550nm 파이버 레이저를 채택하여 비, 안개, 눈 환경에서도 안정적인 성능을 보장할 수 있어 날씨에 구애받지 않는 자율주행 안전 인식을 제공한다.

시장 애플리케이션

고객 차량

로봇택시, 셔틀 및 배달

트럭 운송

물류 센터

산업용 드론

중장비

자동차에 설치 계획

관련 애플리케이션 솔루션

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