RoboSense M1 Plus 200m Automotive-Grade MEMS Solid-State LiDAR
.m1plus-faq details{border-bottom:1px solid #e6eef8;padding:14px 0}.m1plus-faq summary{list-style:none;cursor:pointer;font-weight:700;position:relative;padding-right:30px}.m1plus-f aq summary::-webkit-details-marker{display:none}.m1plus-faq summary::after{content:"";position:absolute;right:8px;top:50%;width:8px;height:8px;border-right:2px solid #007fff;border-bottom:2px solid #007fff;transform:translateY(-65%) rotate(45deg)}.m1plus-faq details[open] summary::after{transform:translateY(-35%) rotate(225deg)}.m1plus-faq p{margin:12px 0 0;line-height:1.65} .oe-rs-refined{max-width:100%;min-width:0;} .oe-rs-refined .oe-rs-row{display:grid;grid-template-columns:minmax(0,1fr) minmax(0,1fr);gap:20px 24px;align-items:start;margin:22px 0 28px;} .oe-rs-refined .oe-rs-row>div{min-width:0;margin:0;align-self:start;} .oe-rs-refined .oe-rs-row h2,.oe-rs-refined .oe-rs-row h3{margin:0 0 12px;} .oe-rs-refined .oe-rs-row p:last-child{margin-bottom:0;} .oe-rs-refined img{max-width:100%;height:auto;object-fit:contain;} .oe-rs-refined .oe-rs-row img{display:block;width:100%;height:auto;object-fit:contain;margin:0;position:static;} .oe-rs-refined .oe-rs-caption{margin:9px 0 0;} .oe-rs-refined .oe-rs-table{max-width:100%;min-width:0;overflow-x:auto;} .oe-rs-refined table{width:100%;border-collapse:collapse;} .oe-rs-refined th,.oe-rs-refined td{padding:11px 13px;border:1px solid #dce5ea;text-align:left;vertical-align:top;} .oe-rs-refined th{background:#f4f8fa;} .oe-rs-refined .oe-rs-comparison{min-width:580px;} .oe-rs-refined .oe-rs-packing{min-width:540px;} .oe-rs-refined .oe-rs-packing th{text-align:center;} .oe-rs-refined .oe-rs-packing td{font-weight:inherit;white-space:normal;} .oe-rs-refined .oe-rs-packing .oe-rs-sku{width:29%;vertical-align:middle;overflow-wrap:anywhere;} .oe-rs-refined a{color:#007fff;font-weight:700;} .oe-rs-refined .video-wrap{width:100%;max-width:100%;height:auto;aspect-ratio:auto;margin:20px 0;border:0;border-radius:0;overflow:visible;background:transparent;} .oe-rs-refined iframe[src*="youtube"]{display:block;width:100%;max-width:100%;height:auto;aspect-ratio:1080/580;margin:20px 0;border:0;} .oe-rs-refined .oe-rs-faq details{padding:15px 0;border-bottom:1px solid #e0ebf0;} .oe-rs-refined .oe-rs-faq summary{position:relative;list-style:none;cursor:pointer;font-weight:700;padding-right:34px;} .oe-rs-refined .oe-rs-faq summary::-webkit-details-marker{display:none;} .oe-rs-refined .oe-rs-faq summary::after{content:"";position:absolute;right:9px;top:50%;width:8px;height:8px;border-right:2px solid #007fff;border-bottom:2px solid #007fff;transform:translateY(-65%) rotate(45deg);} .oe-rs-refined .oe-rs-faq details[open] summary::after{transform:translateY(-35%) rotate(225deg);} .oe-rs-refined .oe-rs-faq p{margin:12px 0 0;} @media(max-width:700px){.oe-rs-refined .oe-rs-row{grid-template-columns:minmax(0,1fr);gap:16px;}.oe-rs-refined .oe-rs-table{width:100%;}.oe-rs-refined .oe-rs-row h2,.oe-rs-refined .oe-rs-row h3{margin-top:0;}} RoboSense M1 Plus ist ein Automobil 2D MEMS Festkörper-LiDAR für die Vorwärtswahrnehmung, die Entwicklung von ADAS und die autonome Fahrforschung. Es kombiniert eine 200 m maximaler Messbereich, 180 m Bereich bei 10% NIST-Reflexion und bis 1,575,000 pts/s im Dual-Return-ModusSeine Anpassungsfähigkeit GAZE Die Funktion erhöht die vertikale Abtastdichte innerhalb einer interessierenden Region, anstatt die feinste Auflösung über das gesamte Sichtfeld anzuwenden. Umher gebaut 2D MEMS, RoboSense M1 Plus Festkörper-LiDAR ist für die Vorwärtswahrnehmung in intelligenten Fahrzeugen konzipiert. Die Messungen mit großer Reichweite unterstützen Entwicklungsteams bei der Hinderniserkennung, dem Verständnis von Straßenszenen und der Kamera-LiDAR-Fusion. Die verfügbaren 12V und 24V-Konfigurationen lassen Sie die Integratoren das Produkt und Zubehör für ihre Fahrzeugplattform auswählen. Merkmale 200m max., 180m @ 10% Reflexionsziel (NIST-Standard) Adaptive Winkelauflösung - Durchschnittliche 0.2° x 0.2° Abtastung, mit durchschnittlicher 0.2° x 0.1° Auflösung im ROI. Bis zu 1,575,000 pts/sUltradichte Punktwolke für eine genaue Objekterkennung Breiter FOV: 120° horizontal × 25° vertikale Abdeckung Typische Genauigkeit des Bereichs: ± 5 cm 10 Hz Abtastung - Die aktuelle Produktionsspezifikation bietet eine 10 Hz Frame Rate für die Vorwärtsszenen-Akquisition. Plattform für die Automobilentwicklung RoboSense identifiziert die AEC-Q100-Qualifikation für das MEMS-Scanning-Modul und die ASIL B-Zertifizierung für die M-Plattform. Schutz vor Eindringlingen: IP67 & IP6K9K, gebaut für extreme Wetterbedingungen Breite Betriebstemperatur: -40°C ~ +85°C Kompakte Größe: 111 × 110 × 45 mm, einfach zu integrieren UDP-Datenausgabe mit niedriger Latenz über 1000Base-T1 Ethernet Smart GAZE und Point Cloud Performance Adaptive Auflösung für die Region von Interesse GAZE Konzentriert vertikale Probenahme innerhalb einer Region von Interesse, 0.1-Grad vertikale Auflösung dort. Diese dichtere Probenahme hilft, entfernte Hindernisse aufzudecken. Der Vergleich zeigt den Unterschied zwischen GAZE ein- und ausgeschaltet, wodurch die Änderung der Punktwolkendetails leichter zu beurteilen ist. Punktwolken für herausfordernde Straßenszenen RoboSense zeigt seine Punktwolkenverarbeitung über verschiedene Ziele und Szenen hinweg. Diese Sequenzen bieten eine praktische Ansicht des Sensorausgangs für Ingenieure, die neben den Überschriftenbereichs- und Auflösungszahlen auch Details zu Hindernisform und Szene bewerten. Automobilentwicklung Hersteller beschreibt AEC-Q100-Qualifikation für sein MEMS-Spiegelmodul, eingebauter Selbsttest und Echtzeitüberwachung. Seine M1 Plus Seite identifiziert auch IEC 60825-1 Klasse 1 Augensicherheit. Dies sind die Merkmale des Bauteils und des Produkts, die bei der Integration des Fahrzeugs zu berücksichtigen sind. Verwenden von M1 Plus in einem Perception-Projekt für ADAS und autonome FahrforschungDie nach vorne gerichteten Tiefendaten können einem Wahrnehmungsstapel helfen, die Geometrie in der Nähe von weiter entfernten Hindernissen zu trennen. Ingenieure können beurteilen, wie Zielgröße, Reflexionsvermögen und Reichweite die verfügbaren Punktwolkendetails beeinflussen, und diese Beobachtungen dann bei der Entwicklung von Objekterkennungs- und Tracking-Algorithmen verwenden. In Kamera-LiDAR-FusionDie LiDAR-Messungen liefern räumliche Informationen, um Kamerabilder zu ergänzen. Ein nützlicher Auswertungsworkflow richtet Zeitstempel und Koordinatenrahmen aus, überprüft die Kalibrierung bekannter Objekte und vergleicht das fusionierte Ergebnis mit wiederholten Fahrsequenzen. Dies ist eine Systemintegrationsaufgabe für die Host-Plattform. für Mapping, Lokalisierung und Straßenrandwahrnehmungsexperimente, planen Sie die Ausrichtung des Sensors und überlappen sich um den zu beobachtenden Bereich. Zeichnen Sie repräsentative Szenen auf, so dass Filterungs-, Segmentierungs- und Bewegungsschätzungsänderungen auf den gleichen Daten verglichen werden können. Die offiziellen PCAP und Treiberhandbücher unten unterstützen diesen Entwicklungsworkflow. Vorschriften Parameter Spezifikation Laserwellenlänge 905nm Horizontaler FOV 120° Vertikaler FOV 25° Winkelauflösung (H/V) Avg. 0.2°/Avg. 0.2° (ROI: Avg.) 0.1°) Frame Rate 10 Hz Reichweite 200m (180m @10% NIST) Genauigkeit der Reichweite +/-5 cm, getestet mit einem NIST-Ziel für diffuse Reflexion von 50%; Die Leistung hängt von den Umgebungsbedingungen, dem Abstand und der Zielreflexion ab Blinder Fleck ≤ 0.5m Output (Punkte/Sekunden) 787,500 pts/s (Einzelbetrieb), 1,575,000 pts/s (Zweibetrieb) Ethernet 1000Base-T1 Protokoll UDP-Pakete über Ethernet UDP-Gehalt Räumliche Koordinaten, Intensität, Zeitstempel, etc. Stromverbrauch 15 W, getestet bei 10 Hz und innerhalb von 100 m; Betriebsbedingungen beeinflussen den Verbrauch Betriebsspannung 12 V Version: 9-16 V DC. Wählen Sie den passenden Sensor und das Zubehör für die separate 24 V-Option; den 12 V-Eingangsbereich nicht auf die 24 V-Version anwenden. Betriebstemperatur -40 bis +85 Grad C; Es gelten Solarlast, Luftstrom und andere Einbaubedingungen Speichertemplate -40°C ~ +105°C Zeitsynchronisation gPTP Schutz vor Eindringlingen IP67, IP6K9K Abmessungen (D x W x H) 111 × 110 × 45 mm Gewicht (w/o Kabel) 690g ± 20g Typische Bereichsgenauigkeit 5 cm Lasersicherheit Klasse 1 augensicher Produktvergleich M1 Plus und M2 teilen RoboSense M-Plattform-Ansatz und veröffentlicht Gehäuse Dimensionen. M2 ist eine enge Referenz für Teams, die eine längere Reichweite und eine dichtere horizontale Probenahme bewerten; Eine Anpassung der Gehäuseabmessungen allein stellt keine elektrische, Firmware- oder Softwareaustauschbarkeit dar. Parameter RoboSense M1 Plus RoboSense M2 Verfügbare M1 Plus Sensor-SKUs RS-M1P-12RS-M1P-24 M2 Plattformreferenz Maximale Reichweite 200 m 250 m Bereich bei 10% Reflexionsvermögen 180 m 200 m Durchschnittliche Winkelauflösung (H x V) 0.2° x 0.2° 0.1° x 0.2° Durchschnittliche ROI-Winkelauflösung (H x V) 0.2° x 0.1° 0.1° x 0.1° Einzelrenditesatz 787,500 pts/s 1,575,000 pts/s Abmessungen (D x W x H) 111 x 110 x 45 mm 111 x 110 x 45 mm Scanplattform 2D MEMS, M Plattform 2D MEMS, M Plattform Verbindung und Dokumentation Die offiziellen Download Center Listen M1 Plus Benutzer Guide v1.3.0 EN, M1 und M1 Plus Broschüre, und RSView für Windows 10 und Ubuntu 18/20. Downloads erfordern das Antragsformular des Herstellers. Matching 12V oder 24V Sensor, Kabelbaum und Schnittstellenausrüstung zum ausgewählten Paket. Für die Softwareentwicklung, RoboSense's rs_Fahrer paketdekodierend und seine rslidar_sdk liefert ROS und ROS 2 Integration. Ihre M1-family-Konfiguration muss dem Paketformat des mitgelieferten Sensors entsprechen; die für diese Einheit dokumentierten Einstellungen für Modell, Netzwerk und Zeitstempel verwenden. Anträge Autonomes Fahren (L2+ bis L4) 3D-Aufnahme kann die Hinderniserkennung und das Szenenverständnis in der autonomen Fahrforschung unterstützen. GAZE-Probenahmen können in der interessierenden Region ausgewertet werden; das vollständige Fahrzeug muss Lokalisierung, Planung und Steuerung liefern. Intelligente Transportsysteme Feste Anlagen können geometrische Messungen für die Verkehrsanalyse liefern. Bewerten Sie die Okklusion, die Montageorientierung und den Beobachtungsbereich, bevor Sie eine Tracking- oder Verkehrsanalysesoftware entwickeln. Urban Mobility Mapping und Lokalisierung Wiederholbare Routen für die Punktwolkenregistrierung, den Kartenvergleich und Lokalisierungsexperimente aufzeichnen. Die Sensorkoordinaten und Zeitstempel werden an den vom Host-System verwendeten Bewegungs- und Positionierungsinformationen ausgerichtet. ADAS und Automotive Perception Module Verwendung der 200 m maximale Reichweite und dokumentierte ROI-Scanmuster als Planungseingaben für die Kamera-LiDAR-Fusion und die Entwicklung von Objekterkennung. Bewerten Sie die Zielreflexion, Punktdichte und Latenz auf dem installierten Sensor. Straßenranderkennung bei Smart City-Einsätzen Ein LiDAR für den Vorwärtssektor kann einen definierten Straßenabschnitt oder eine definierte Kreuzung überwachen. Abdeckungsplanung und Multisensorüberlappung sind dort wichtig, wo Straßengeometrie oder Infrastruktur die Sensoransicht versperren. Referenzdokumente Dokumente und Handbücher OpenELAB M1 Plus Wiki M1 Plus Broschüren, Benutzerhandbücher und RSView Downloads CAD und Zertifizierung M1P_Certification.zip Treiberparameter und Modellauswahl der M-Serie Software und Entwicklung RoboSense LiDAR-Fahrer ROS und ROS 2 SDK SDK Release Downloads Live Point Cloud Decoding Guide PCAP Replay Guide Packliste SKU Position Menge RS-M1P-12 RoboSense M1 Plus (12 V) LiDAR 1 RS-M1P-24 RoboSense M1 Plus (24 V) LiDAR 1 RS-M1P-12V-ACC Ethernet Power Kabel 1 Stromanpassung 1 Stromkabel 1 E1R Power Interface Box 1 RJ45 Ethernet-Kabel 1 M4 Schrauben 6 RS-M1P-24V-ACC Ethernet Power Kabel 1 Stromanpassung 1 Stromkabel 1 E1R Power Interface Box 1 RJ45 Ethernet-Kabel 1 M4 Schrauben 6 RS-M1P-12-Kit RoboSense M1 Plus (12 V) LiDAR 1 3.5m Ethernet-Stromkabel 1 Stromanpassung 1 Stromkabel 1 E1R Power Interface Box 1 RJ45 Ethernet-Kabel 1 M4 Schrauben 6 RS-M1P-24-Kit RoboSense M1 Plus (24 V) LiDAR 1 8m Ethernet-Stromkabel 1 Stromanpassung 1 Stromkabel 1 E1R Power Interface Box 1 RJ45 Ethernet-Kabel 1 M4 Schrauben 6 FAQ Wofür wird das RoboSense M1 Plus verwendet? M1 Plus ist ein automobiler Solid-State-LiDAR für die Vorwärts-3D-Wahrnehmung. Es kann Tiefenmessungen an ein ADAS oder ein autonom fahrendes Entwicklungssystem liefern. Was macht die smart GAZE Funktion? GAZE erhöht die vertikale Probendichte innerhalb einer interessierenden Region und erreicht in dieser Region eine vertikale Auflösung von 0.1-Grad. Der offizielle Vergleich oben zeigt GAZE aktiviert und deaktiviert. Gilt die 0.1-Auflösung für das gesamte Sichtfeld? Es bezieht sich auf die vertikale Auflösung in der GAZE Region von Interesse. Behalten Sie diese Unterscheidung beim Vergleich von Sensoren oder bei der Bewertung von Kleinobjekt-Punktwolken ein. Was bedeutet der veröffentlichte 200m-Bereich? RoboSense listet eine maximale Reichweite von 200m und 180m auf einem 10% Reflexionsziel auf. Die Detektionsdistanz variiert je nach Ziel- und Messbedingungen. Sind die Optionen 12V und 24V austauschbar? Wählen Sie den Sensor und das Zubehör-Kit für die vorgesehene Spannungskonfiguration aus. Verwenden Sie die elektrischen Anforderungen dieser exakten Version bei der Auswahl der Stromversorgung und des Kabelbaums. Enthält die Accessory Kit Option einen LiDAR? Das Zubehör-Kit ist getrennt von der Option nur Sensor. Wählen Sie LiDAR mit Zubehör-Kit, wenn Sie das kombinierte Paket benötigen; die ursprüngliche Packliste oben gibt ihren Inhalt an. Wo sind das englische Benutzerhandbuch und die RSView-Software? Das offizielle M1 Plus Download Center listet die englische M1 Plus Benutzerhandbuch v1.3.0, die M1 und M1 Plus Broschüre und RSView Pakete für Windows und Ubuntu. Seine Downloads erfordern die Form des Herstellers. Welche offiziellen Ressourcen decken die ROS- und ROS 2-Entwicklung ab? RoboSense veröffentlicht rslidar_sdk für ROS und ROS 2, mit rs_driver als Treiberkern. Die Repositories listen die M1-Unterstützung auf; Wählen Sie die Decoder- und Paketkonfiguration aus, die für Ihre M1 Plus-Einheit anwendbar ist. Können aufgezeichnete Punktwolken während der Entwicklung wiedergegeben werden? Die offizielle Fahrerdokumentation umfasst PCAP-Dekodierung und Wiedergabe. Auf diese Weise können Entwickler Verarbeitungsänderungen mit einer aufgezeichneten Sequenz vergleichen, anstatt jedes Mal eine Live-Aufnahme zu wiederholen. Führt der LiDAR das vollständige autonome Fahren selbst durch? Es liefert Sensordaten an ein größeres System. Objektinterpretation, Sensorfusion, Lokalisierung, Planung und Fahrzeugsteuerung sind Funktionen der umgebenden Software und Fahrzeugplattform.
