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新发布的大疆禅思L3上门演示

新发布的大疆禅思L3上门演示

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产品厂地:深圳市

更新时间:2025-11-08

简要描述:新发布的大疆禅思L3上门演示,大疆禅思 L3 激光雷达是一款专为高精度航测设计的专业级设备,集成 1535 纳米长测程激光雷达、双一亿像素可见光相机及自研高精度位姿系统,通过全栈自研技术实现性能突破,重新定义航测市场标准。

详细说明:

新发布的大疆禅思L3上门演示

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  1. 1535 纳米长测程激光雷达
    • 超远测程与高穿透性:在 10% 反射率目标下测程达 950 米,80% 反射率下可达 2000 米。采用 0.25 mrad 极小光斑设计,单点能量密度提升,可穿透茂密树冠获取林下地面点,南非种植园实测中清晰还原树干、枝叶及地表轮廓。

    • 多回波与灵活点频:支持 4-16 回波技术,最大点频达 200 万点 / 秒,可根据场景调整点云密度与穿透能力。例如,电力巡检中 350 kHz 点频可精准识别 300 米外直径 21.6 毫米的钢芯铝绞线

  2. 双一亿像素可见光相机系统
    • 厘米级分辨率与宽幅覆盖:300 米航高下地面采样距离(GSD)达 3 厘米,横向视场角 107°,单次飞行即可覆盖更广区域。仅需 20% 激光旁向重叠率,同步生成数字正射影像图(DOM)和数字高程模型(DEM),效率提升 50% 以上

    • 机械快门与像素合成技术:50 万次寿命机械快门确保动态场景成像无拖影,支持四像素合一至 2500 万像素,提升弱光环境感光能力,适用于低飞或复杂光照场景。

  3. 高精度位姿与稳定系统
    • 微秒级时间同步:自研位姿系统实现航向精度 0.02°、俯仰 / 横滚精度 0.01°(1σ),激光雷达重复测距精度<5 毫米(1σ),保障多源数据精准融合

    • 三轴云台与防护设计:±0.01° 角度精度云台支持 -120° 至 +60° 俯仰转动,IP54 防护等级可在 -20℃ 至 50℃ 环境稳定作业,适应气候

  4. 超广域数据采集
    • 一字形重复扫描:点云分布均匀,适合高精度地形测绘;

    • 米字形重复扫描:增强穿透性,适用于高郁闭度林区或密集建筑群;

    • 非重复扫描:多发射角度覆盖,电力巡检中支持 130 米仿线飞行,减少绕行交跨风险

    • 大航高与单架次覆盖:典型作业航高 300-500 米,搭配 DJI Matrice 400 无人机,单架次可覆盖 10 平方公里,单日作业面积达 100 平方公里,相当于深圳福田区全域扫描

    • 多模式扫描适配场景

  5. 全流程自动化解决方案
    • 数据采集智能化:DJI Pilot 2 自动推荐作业参数,起飞前生成剖面密度图和点云分布图,实时点云预览与云端同步(大疆司空 2)支持应急场景快速决策

    • 处理与应用一体化:大疆智图支持免像控处理,输出 LAS/LAZ/PLY 等标准格式点云;大疆智模实现三维模型轻量化与分析,全流程效率提升 3 倍以上

  6. 电力与能源
    • 通道数据高效采集:内蒙古 500kV 线路案例中,130 米仿线飞行一次性获取完整通道数据,缺陷检出率提升 40%。

    • 设备精细化检测:热成像超分技术(1280×1024 分辨率)结合 AI 算法,可识别 0.1℃ 温差的设备过热问题,4800 万长焦相机清晰呈现 250 米外仪表数据。

  7. 林业与自然资源
    • 森林碳汇精准计量:穿透树冠获取林下地形,南非桉树林实测中生成包含树顶、树干、地表的三维结构数据,支持生物量估算与生态监测。

    • 矿山快速建模:澳洲金矿 620 米深矿坑场景中,平飞 15 分钟完成 6 平方公里测绘,替代传统数小时人工采集,降低安全风险。

  8. 应急与文化遗产
    • 灾害快速响应:山体滑坡监测中 1 小时内完成高精度三维建模,森林火灾中穿透烟雾定位火源,边飞边传生成粗模辅助决策。

    • 文物数字化存档:重庆涪陵 “1+27+N" 项目累计飞行超 12000 公里,双一亿像素相机与激光雷达结合,精细还原古建筑纹理与结构。

  9. 成本与国产化突破
    • 价格下探至十分之一:对比海外同类百万级产品,禅思 L3 定价 109080 元起,通过全栈自研与全球量产大幅降低成本,推动航测激光雷达普及。

    • 产业链自主可控:从激光雷达芯片到无人机平台均实现国产化,核心技术自主化率超 90%,保障供应链安全。

  10. 易用性与生态优势
    • 零门槛操作体验:兼容大疆无人机、基站、软件的一体化生态,用户无需专业培训即可快速上手,降低技术门槛

    • 开放兼容与定制化:支持导出行业标准格式数据,适配第三方分析软件,满足科研与工程定制需求

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