国内激光雷达扫描

自动驾驶技术快速发展的同时也在推动着各种环境感知传感器的研究。常见的环境传感器包括相机，毫米波雷达，激光雷达等，其中激光雷达因其可以得到目标的三维信息、抗干扰能力强、分辨率高等优点，在自动驾驶技术的研究中占据了 重要的地位。激光雷达又可以细分为机械式、混合式、固态式等类型。而激光测距技术则是激光雷达的基石。当下的激光雷达主要应用在自动驾驶，无人机，机器人等几个领域。在自动驾 驶中使用的激光雷达主要有以下几种类型：机械式激光雷达、混合式激光雷达、全固态激光雷达。目前激光雷达的终端信息处理系统设计采用主要采用大规模集成电路和计算机完成。国内激光雷达扫描

自动驾驶领域的感知先行十分重要。自动驾驶汽车感知的实现离不开各式各样的传感器设备，包括激光雷达、毫米波雷达、车载摄像头、红外热成像、超声波雷达等，其通过捕捉感知车辆周边交通环境的数据，以此为自动驾驶提供准确的信息，规划正确的交通路线，让自动驾驶汽车可以安全驾驶。当下，随着市场对自动驾驶能力的需求不断升级，需要具有更高感知能力的传感器设备，为此，各企业之间摩拳擦掌，在芯片、系统、感知、算法等各个领域上下功夫。其中，4D毫米波雷达作为一颗新星，似乎成为了自动驾驶汽车领域中不可或缺的配置之一，甚至被称为激光雷达的“平替”。贵阳无人机激光雷达点云半导体激光器的激励方式主要有电注入式、光泵式和高能电子束激励式。

此外，4D毫米波雷达具备高分辨率的优势，在复杂的城市环境下，可通过高分辨率点云来感知汽车周围环境，从而增强环境测绘和场景感知能力，这在一定程度补上了3D毫米波雷达的短板。另一方面，相较于激光雷达，4D毫米波雷达还可以全天候工作，即使遇上大雪、大雨等极端天气依然不会出现较大的偏差，能够稳定发挥作用，不受不良天气情况的影响。同时，从成本上看，激光雷达的价格大约在1000美元，而4D毫米波雷达只是约为激光雷达的1/10。正因为如此，所以4D毫米波雷达被认为是激光雷达的“平替”。

激光雷达通过光探测距离收集海量数据点生成点云，为机器和计算机提供3D周围环境的准确感知，让“看见”和“看清”赋能新一代汽车。的车载激光雷达需要具备良好的测远能力、精度、高清晰度，高性价比和低功耗。具体来看，假设高速路段行驶速度为100km/h约合28m/s，一般情况下100km/h到0km/h制动需要3-4秒左右，所以高速刹车制动距离为100-150m。对于自动驾驶主雷达，为了保证高速行驶安全，激光雷达探测距离需要在200-250m以上较为安全。拥有良好的测远能力意味着留给系统进行感知和决策的时间越长，安全性更好。拥有良好的角分辨率使探测器对探测目标物有好清晰度和识别能力。同时，低功耗在实际应用当中对安全也有巨大作用,更少三维电能消耗，能够获得更多续航里程。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。

在墨脱比较高树的测量中，测量团队采取无人机激光雷达加背包激光雷达联合作战，为全球率先使用，这也标志着中国目前用激光雷达测树高的技术在世界上处于领头地位，在人迹罕至的森林腹地，无人机激光雷达与背包激光雷达相互配合，边扫描、边制图、边定位，很快就能确定一棵巨树有多高多粗。不久前，中国大陆比较高树纪录被连续刷新，两次比较高树测量中用到的激光雷达系统，都是由遥感科技**郭庆华团队自主研发，在全球实现无人机与激光雷达联合作战测量树高，使中国“树王”的准确身高被定格为82.6米！差分激光雷达主要用于大气成分的测定。成都高帧率 激光雷达市场

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。国内激光雷达扫描

机械旋转激光雷达是比较早的激光雷达的扫描方式，但是由于零件多、寿命短、价格贵、体积大等众多缺点，机械旋转激光雷达并不适用于量产车辆。机械式激光雷达收发光源、接收器以及扫描系统坐在圆盘底座上。随着外部电机的转动，收发架构会沿着这个圆盘进行转动，实现水平空间的360度扫描。优点是外部电机控制技术比较成熟且能够长时间保持稳定转速；缺点是体积大难以集成到车顶，且激光雷达价格仍然过高而不符合大规模自动驾驶场景的需求。国内激光雷达扫描

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