防撞激光雷達導航

既然人是靠眼睛開車，那么自動駕駛也可以，于是攝像頭就更像是車的眼睛，雖然直觀清楚，但我們也知道眼睛是會騙人的，并且許多情況下視線都會受到影響。并且攝像頭想要識別出2D畫面信息，還必須依賴于算法邏輯，通過深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡對場景進行像素分割、物體分類、模型標定和目標跟蹤，實現(xiàn)對障礙物的識別和匹配。但攝像頭能通過機器學習獲得經(jīng)驗值，在不斷自我完善，因為看的東西越多，識別能力也就越高，這就需要數(shù)據(jù)，這個龐大數(shù)據(jù)誰提供？那就是現(xiàn)在的特斯拉車主。隨著算力提升，識別能力會越來越強，然后代替人工駕駛。激光雷達的波長短，可以在分子量級上對目標探測。這是微波雷達無能為力的。防撞激光雷達導航

電動光學機械掃描儀是比較常見的激光雷達掃描儀類型。2007年，激光雷達技術的先驅Velodyne公司發(fā)布了一款64波束旋轉掃描器，這款掃描器顯然在早期塑造并主導了自動駕駛汽車行業(yè)。這種掃描器明顯的優(yōu)點是測距距離長，水平視場寬，掃描速度快。大多數(shù)這種類型的傳感器都有幾個發(fā)射-接收通道，這些通道垂直堆疊，由電機旋轉，形成360°視場。盡管由此產(chǎn)生的點云能夠對車輛周圍的物體進行高質量的檢測，但這種掃描器類型仍有幾個缺點：(a)高功耗，(b)易受振動和機械沖擊，(c)龐大的包裝，(d)在大多數(shù)情況下，價格非常高。此外，由于垂直堆疊激光LEDs的數(shù)量有限，(e)它們的垂直分辨率有限。然而，世界上有幾家公司致力于減輕這些缺點，同時保持這類傳感器能夠產(chǎn)生的高質量點云。成都面陣激光雷達市場激光雷達角分辨率高，速度分辨率高和距離分辨率高。

相比圖像處理，激光雷達是一種比較原始的控制方式，其原理和家里的掃地機是一樣的，就是根據(jù)周邊的障礙物和地圖控制車輛行駛方向和速度。激光雷達可每秒向外發(fā)射幾百萬個激光脈沖并通過內部旋轉方式對外界進行旋轉掃描。每次掃描都可獲取周邊物體精確的三維數(shù)據(jù)。將收集的數(shù)據(jù)上傳并分析處理，然后得出結果。這種方法的缺點就是算法是固的，完全依賴硬件性能，不能通過自我學習提升，不能識別紅綠燈和限速牌，無法實現(xiàn)更高級別的自動駕駛。這種應該叫輔助駕駛，并不是真正意義上的自動駕駛。

激光雷達目前已形成較為完善的供應鏈，隨著不斷發(fā)展，成本必然會大幅下降。有報告顯示，2021年，車載激光雷達的平均單價約為6500元左右，而這一數(shù)字有望在2030年降至1719元左右。也就是說，對于其他傳感器而言的成本優(yōu)勢，也將逐漸縮小。導航輔助駕駛的另一個未來目標——擺脫高精地圖，也決定了激光雷達存在的必要性。正如自動駕駛公司毫末智行提出的“重感知，輕地圖”一樣，車輛的感知能力，將在未來成為擺脫高精地圖的基礎。。對于成像激光雷達來說，系統(tǒng)還需要解決圖像行的非線性掃描修正、幅度/距離圖像顯示等技術。

由于標定車間是一個較為固定的環(huán)境，可以實現(xiàn)更高精度、更一致的傳感器標定。對于智能駕駛汽車量產(chǎn)來說，標定車間更便于形成標準化作業(yè)流程，在滿足各項標準的條件下，銜接到車輛生產(chǎn)車間中，實現(xiàn)車輛出廠前的傳感器標定，確保自動駕駛的安全。有業(yè)內人士透露，由于標定車間并不是車廠的原有標配，在元戎啟行在與車廠的合作中，雙方就“標定車間方案”也展開了共同研究，為高階自動駕駛的量產(chǎn)做準備。隨著新能源汽車研究的不斷推進，這一步的到來或許沒有那么遙遠。利用激光雷達可以探測氣溶膠、云粒子的分布、大氣成分和風場的垂直廓線，對主要污染源可以進行有效監(jiān)控。西藏機載激光雷達電子狗

通過分析便可得到待測對象的濃度分布。防撞激光雷達導航

4D毫米波雷達之所以如此受歡迎，并且正在成為汽車傳感器中的“新星”，是因為傳統(tǒng)的3D毫米波雷達一直以來有一個被詬病的缺點，就是無法識別靜止物體，道路上的井蓋、減速帶以及懸掛著的各種道路標識牌等，由于沒有高度信息，3D毫米波雷達完全無法決策，導致3D毫米波雷達在自動駕駛的戰(zhàn)場上一直平平無奇。4D毫米波雷達又稱為成像雷達，與傳統(tǒng)的毫米波雷達相比，4D毫米波雷達除了可以計算出被測目標的距離、速度、水平角度等數(shù)據(jù)信息之外，還可以計算出被測目標的俯仰角信息，獲取被測目標的高度信息，更好地了解和繪制汽車周圍的環(huán)境地圖，使其提供的數(shù)據(jù)更為精細。防撞激光雷達導航

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