利用氟化氪(KrF)脉冲准分子激光烧蚀沉积(PLD)技术,通过对激光等离子体的粒子成分以及空间分布的诊断,实现了等离子体成分的选择性沉积。在不降低光谱范围和透过率指标的前提下,解决了类金刚石(DLC)薄膜和硫化锌(ZnS)基底的牢固结合问题; 通过改进基底平台的扫描方式,在激光烧蚀沉积工艺中沉积了80 mm的大面积均匀类金刚石薄膜。制备的类金刚石/ZnS镀膜样品,光谱范围为0.53～12 μm,其中1.3～11 μm波段透过率在70%以上,膜层均匀性优于95%,可耐受环境湿度95%～100%,工作温度-45～85 ℃,附着力达到国军标要求。研究表明,利用类金刚石薄膜可以明显提高ZnS材料的耐冲击、耐高温、耐辐射和抗沙粒、盐、雾和尘埃的磨损侵蚀等能力。

matlab如何敲代码LSMAQ LSMAQ是用MATLAB编写的轻巧灵活的激光扫描显微镜采集软件。 它支持用于基于振镜的扫描的National Instruments硬件。 现有功能包括： 与MHz速率激光器进行脉冲同步（如3P显微镜检查） 平铺体积采集 任意平面3D扫描 用于波前整形的相位步进/ 我应该使用它吗？ 很有可能不会。 如果您是双光子显微镜的最终用户，则现有的软件包（如）可能会为您提供良好的服务。 ScanImage团队在使他们的软件保持最新状态方面做得非常好，这些最新开发是大多数付费最终用户都感兴趣的。 为了最大程度地减少代码并最大程度地提高灵活性，LSMAQ公开了所有扫描参数，对用户输入进行很少的检查，并通常假定用户知道其设置的硬件限制。 LSMAQ团队无法为最终用户提供支持。 LSMAQ是由显微镜开发商开发的，旨在提高灵活性和易于定制。 扫描引擎和UI前端之间的清晰分隔以及轻量级和最少的代码库有助于脚本和快速代码修改。 将新的自定义属性添加到UI只需一行。 如果您正在寻找用于三光子显微镜的灵活性或免费软件，请尝试使用LSMAQ。 要求 MATLAB（已测试版本201

本文件规定了智能网联汽车激光雷达点云标注的基本内容、要求以及方法。 本文件适用于智能网联汽车激光雷达点云数据的标注。

随着现代科技的发展以及人们生活水平的提高，便携式激光测距仪在各行各业中都有广泛的应用，如建筑业，高尔夫，行车速度与车距测量。激光是一种电磁波，具有方向性强、单色性好、相干性好、亮度高等特性，使其成为测距的首选电磁波。

基恩士激光位移传感器，世界顶尖的工业领域传感器制造商。因为专业，所以精良。

基于FPGA的以太网激光振镜控制器设计与实现.pdf

RTAB-MAP压缩包里有以下个开源代码： 1、RTAB-Map as an open-source lidar and visual simultaneous localization and mapping library for large-scale and long-term online operation-2018.pdf 2、RTABMAP_Appearance-Based_Loop_Closure_Detection_for_Online_Large-Scale_and_Long-Term_Operation.pdf 3、rtabmap_ros-0.20.9-melodic.zip 4、rtabmap-0.20.8.zip RTAB-MAP，2009年开始设计，2013年首次开源，2016年完全基于图优化，2017年扩展了很多新应用，是RGB-D SLAM中比较经典的方案。目前被发展成跨平台独立的C++库和一个ROS功能包。

激光二极管 激光二极管包括单异质结（SH）、双异质结（DH）和量子阱（QW）激光二极管。量子阱激光二极管具有阈值电流低，输出功率高的优点，是市场应用的主流产品。同激光器相比，激光二极管具有效率高、体积小、寿命长的优点，但其输出功率小（一般小于2mW），线性差、单色性不太好，使其在有线电视系统中的应用受到很大限制，不能传输多频道，高性能模拟信号。在双向光接收机的回传模块中，上行发射一般都采用量子阱激光二极管作为光源。 激光二极管的工作过程 半导体激光二极管TOLD9211的工作波长为670mm，属于可见光范畴，故又称为红光半导体激光二极管。其外形如图11-19（a）所示，内部构造如图11-19（b）所示，电气图形符号如图11-19（c）所示。射出激光的VD1的阴极电极与引脚①相连，阳极及管壳与引脚②连接。除此之外，与VD1一起还有一个接收其激光的光电二极管VD2，其阴极与阳极分别由引脚②和③引出。 激光二极管的工作过程如图11-20所示，对VD1来说是正向接法，对VD2来说是反向接法，引脚②接正电位;与VD1串联的限流电阻R控制VD1的工作电流Iop，也就是控制管子的发光功率

SC-LIO-SAM 版本 2020-11-19 什么是 SC-LIO-SAM？ SC-LIO-SAM 是一种实时激光雷达惯性 SLAM 封装。 LiDAR 惯性 SLAM：扫描上下文 + LIO-SAM 该存储库是一个示例用例，它是一种快速而强大的 LiDAR 位置识别方法。 有关每种算法的更多详细信息，请参阅扫描上下文 LIO-SAM 您还可以使用该项目的 LiDAR-only 版本，名为 。 扫描上下文：快速而强大的位置识别 轻量级：名为“Scancontext.h”和“Scancontext.cpp”的单个标题和cpp文件 我们的模块有 KDtree ，我们使用 。 nanoflann 也是一个单头程序，该文件在我们的目录中。 易于使用：用户只需记住和使用两个API函数； makeAndSaveScancontextAndKeys和detectLoopClosureID

此示例演示如何使用多对象跟踪器跟踪城市环境中的各种无人机 （UAV）。可以使用基于在线提供的建筑物和地形数据的对象创建场景。然后，使用激光雷达和雷达传感器模型生成合成传感器数据。最后，使用各种跟踪算法来估计场景中所有无人机的状态。