贵州高帧率 激光雷达导航

在自动驾驶领域，除了主激光雷达外，还有不少定位补盲的广角短距激光雷达。这类产品的探测距离虽然比主激光雷达要近，但能提供更广的垂直视场角度，对于补盲这件事来说，有着更强的针对性。而在ADAS市场，目前还没有这样的产品能量产上车。禾赛发布了一款纯固态超广角近距补盲激光雷达FT120。关于这款激光雷达的特别之处，可以划几个重点。首先就是“纯固态”。从定义上来说，纯固态激光雷达，要求内部没有任何运动部件，目前市面上绝大多数产品，也只能算是“半固态”。固态激光雷达虽然拥有体积小、寿命高、成本低的优势，但从目前的技术水平而言，纯固态激光雷达无法达到测远，因此尚无法代替半固态或机械式激光雷达。一个波长调到待测物体的吸收线，而另一波长调到线上吸收系数较小的边翼。贵州高帧率 激光雷达导航

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。昆明车路协同激光雷达产品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。

既然人是靠眼睛开车，那么自动驾驶也可以，于是摄像头就更像是车的眼睛，虽然直观清楚，但我们也知道眼睛是会骗人的，并且许多情况下视线都会受到影响。并且摄像头想要识别出2D画面信息，还必须依赖于算法逻辑，通过深度学习神经网络对场景进行像素分割、物体分类、模型标定和目标跟踪，实现对障碍物的识别和匹配。但摄像头能通过机器学习获得经验值，在不断自我完善，因为看的东西越多，识别能力也就越高，这就需要数据，这个庞大数据谁提供？那就是现在的特斯拉车主。随着算力提升，识别能力会越来越强，然后代替人工驾驶。

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。半导体泵浦固体激光器综合了半导体激光器与固体激光器的优点，具有体积小、重量轻、量子效率高的特点。

在众多机械激光雷达中，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：高功耗，易受振动和机械冲击，庞大的包装，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，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。对于成像激光雷达来说，系统还需要解决图像行的非线性扫描修正、幅度/距离图像显示等技术。贵州ip67防水激光雷达点云

激光雷达发射的激光被截获的概率很低。贵州高帧率 激光雷达导航

据有关媒体报道，2022年下半年，中国市场正迎来一波新的智能车量产交付小高潮。高工智能汽车研究院监测数据显示，去年中国市场乘用车前装标配搭载激光雷达数量还不到8000颗，今年1-9月，前装搭载激光雷达的数量已达5.7万颗，预计全年达12万颗，增长10倍以上。随着乘用车逐步发展到L3+阶段，“视觉计算”方案不再满足智能驾驶的感知要求，乘用车市场在2022迎来激光雷达装车小高潮。众多信息都显示2022年将是激光雷达大规模“上车年”。贵州高帧率 激光雷达导航

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