再调用XCV600E内部的双口RAM IPcore模块进行数据采集，对s模式最后24 b的飞机地址数据位进行奇偶地址校验编码，校验规则如图4所示。控制下，产生S模式询问信号。首先是同步触发信号S0的产生，由雷达显控界面人工操作改变，对应次雷达监视的范围不同而具有不同的周期。000 9 ms 。5 ms时，其仿真结果如图6所示。XCV600E的FPGA时钟为40 MHz，产生周期性的S0信号。采用计数4倍、8倍、1O倍分频产生各模块所需的时钟。如果改变S0的周期，可用类似的方法产生；

这是一个基于激光雷达定位的框架，首先GPS给定初始位置，通过IMU和车辆的Encoder（编码器）可以得到车辆的初始位置，然后将激光雷达的局部点云信息，包括点线面的几何信息和语义信息进行特征提取，并结合车辆初始位置进行空间变化，获取基于全局坐标系下的矢量特征，接着将这些特征跟高精度地图的特息进行匹配，最后获取一个准确的定位。

这是一个基于激光雷达定位的框架，首先GPS给定初始位置，通过IMU和车辆的Encoder（编码器）可以得到车辆的初始位置，然后将激光雷达的局部点云信息，包括点线面的几何信息和语义信息进行特征提取，并结合车辆初始位置进行空间变化，获取基于全局坐标系下的矢量特征，接着将这些特征跟高精度地图的特息进行匹配，最后获取一个准确的定位。

计算地说话由于RADAR传感器只返回一个点或几十个点，因此往往会产生更少的数据。当传感器是多通道时，它通常只是将范围/速度返回到几个质心（ish）物体。激光雷达传感器正在发送大量有关距离数据的每个激光点的数据。然后由用户决定是否有用。使用RADAR你有一个简单的号码，但这个号码可能不是的。利用LIDAR，它取决于机器人技术人员生成算法来检测各种物体并辨别传感器正在的内容。

第个是速腾如何贡献力量来加速LiDAR的应用。一、激光雷达是自动驾驶不可或缺的传感器上面这张图是相对通用的自动驾驶的系统框架，左边的部分是传感器以及高精地图。像高德的谷总所说，高精地图其实是用于自动驾驶的专题图，所以我们也可以将高精地图理解为一个特殊的传感器，除了高精度地图之外还有激光雷达、摄像头和毫米波雷达。中间部分是负责障物检测和识别分类的定位感知层，最右边的部分是路径规划和执行层。这张图是传感器的介绍，左边的激光雷达、摄像头和毫米波雷达这个传感器主要是用于感知物体，而右边GPS、IMU和Encoder（编码器）这些主要是用于定位。激光雷达、摄像头和毫米波雷达各有优缺点。