西藏固态面阵激光雷达点云

不同类型的传感器各有优劣。超声波在几米以外的空气中会出现强烈的衰减，因此主要用于短距离物体检测。毫末波雷达有不同距离范围选择，环境干扰能力强，可以满足车辆对全天气候的适应性的要求，但由于分辨率较差无法识别物体。相机性价比高且易于使用，尽管能够通过算法感知深度，但是强烈取决于周围光照条件和需要大量数据处理以提取有用信息。相机是能看到颜色的技术，并且可以应用在车道保持辅助功能。激光雷达通过发射激光来测量物体与传感器之间精确距离并在没有大量后端处理的情况下获取周围物体的精确距离及3D信息，以实现避障功能。结合预先采集的高精地图，机器人在环境中通过激光雷达的定位精度可达厘米量级，以实现自主导航。通过后置信号处理实现探测。西藏固态面阵激光雷达点云

从自动驾驶到ADAS，市场在变，激光雷达也在变。高阶ADAS拿掉激光雷达的可能性越来越小激光雷达在今年扎堆上车，反映了一个现象——ADAS需要的感知能力变强了。目前来看，几乎所有想要实现城市NOA（导航辅助驾驶）功能的车型，都一定会搭载激光雷达。辅助驾驶的可用区域一旦覆盖至城市，需要面对更加复杂的交通环境，也需要对更多交通参与者的安全负责。从安全角度来说，激光雷达的高精度三维感知，也并不多余。而特斯拉是个例，其提出的“视觉感知路线”，不仅否定了激光雷达的在ADAS中激光雷达存在的意义，甚至全盘否定了所有雷达。西藏固态面阵激光雷达点云其中扫描体制可以选择机械扫描、电学扫描和二元光学扫描等方式。

电动光学机械扫描仪是比较常见的激光雷达扫描仪类型。2007年，激光雷达技术的先驱Velodyne公司发布了一款64波束旋转扫描器，这款扫描器显然在早期塑造并主导了自动驾驶汽车行业。这种扫描器明显的优点是测距距离长，水平视场宽，扫描速度快。大多数这种类型的传感器都有几个发射-接收通道，这些通道垂直堆叠，由电机旋转，形成360°视场。尽管由此产生的点云能够对车辆周围的物体进行高质量的检测，但这种扫描器类型仍有几个缺点：(a)高功耗，(b)易受振动和机械冲击，(c)庞大的包装，(d)在大多数情况下，价格非常高。此外，由于垂直堆叠激光LEDs的数量有限，(e)它们的垂直分辨率有限。然而，世界上有几家公司致力于减轻这些缺点，同时保持这类传感器能够产生的高质量点云。

高度信息的增加可以让毫米波雷达不再“一视同仁”：4D毫米波雷达可通过不同高度数据识别前方物体是属于无需避让的路牌或者信号灯，还是一个需要紧急避让的车辆或行人，大幅提升了毫米波在静态物体识别上的置信度。同时，传统毫米波雷达有分辨率低，噪点多等缺点，而4D毫米波雷达通过增加实际或虚拟的天线数，有效提升角分辨率，并生成更多的点云，在原始数据上能够成像出目标物体的基本轮廓、边缘、外形。通过深度学习后，毫米波雷达也能够实现区分行人、自行车、汽车、卡车等不同目标。激光雷达以激光作为载波.可以用振幅、频率、相位和振幅来搭载信息，作为信息载体。

随着智能驾驶需求的不断提升，渗透率的不断提高，自动驾驶技术不断向L3级及更高级别发展，其优势愈发明显，市场空间将飞速提升。据华西证券预计，目前车载激光雷达市场处于爆发前夕，千亿市场正在开启。根据测算，预计我国乘用车领域激光雷达市场空间在2025年将达到261亿元，到2030年将达到980亿元;乘用车领域激光雷达市场规模未来3年复合增速能达到200%+，2025年至2030年复合增速达到30%以上。从产业链来看，车载激光雷达上游为光学和电子元器件，中游为激光雷达整机厂，下游主要由整车厂和Tier1厂商组成。利用遥感直接探测油气上方的烃类气体的异常是一种直接而快捷的油气勘探方法。64线激光雷达应用

采用距离-多普勒成像技术可以得到运动目标的高分辨率的清晰图象。西藏固态面阵激光雷达点云

视觉与激光雷达这两种感知方式从来都不是“对手关系”，而是相辅相成。摄像头可以清楚地识别信号灯、车道线以及交通标识，擅长为物体分类；而激光雷达则具备更强的3D感知、定位、远距离探测等能力，并且不受光线或黑暗环境影响。多传感器的融合，则可以相互弥补对方的缺点。不少未搭载激光雷达的车型都曾出现过在使用辅助驾驶时，高速状态下追尾慢速车或静止车辆的事故。而车辆未能识别到障碍物的比较大原因，正是因为摄像头的测距能力非常有限，而毫米波雷达又因为角分辨率不足，且为了减少误检还容易过滤掉静止物体。西藏固态面阵激光雷达点云

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