激光雷達從快速上車角度來看,，需要平衡性能、可靠性,、可量產(chǎn)、低成 本四大方向,。激光雷達作為車規(guī)級產(chǎn)品關(guān)乎生命安全,，對可靠性要求極 高，十分考驗廠商的研發(fā)和制造能力,。車規(guī)級產(chǎn)品需要滿足-40-105°C 使用環(huán)境和 15 年使用壽命,，同時要保證 0 失效率，難度較高,。在制造 過程中也需要設(shè)計安全冗余保證量產(chǎn)良率,，同時也能降低成本。在滿足 使用性能的前提下,，車規(guī)級可靠性是保障安全的技術(shù),，可量產(chǎn)和成本也 是上車關(guān)鍵,。激光雷達可通過結(jié)構(gòu)優(yōu)化、量產(chǎn),、自主研發(fā)降低成本,。 探測器足激光接收機的部件，也是決定接收機性能的關(guān)鍵因素,。西藏tof激光雷達掃描

固態(tài)激光雷達是激光雷達的發(fā)展方向,，主要包括 Flash 激光雷達和 OPA 激光雷達。純固態(tài)激光雷達在混合固態(tài)方案的基礎(chǔ)上進一步簡化機械結(jié) 構(gòu),，采用固定光源和固定探測模式,，不需要掃描器件可以實現(xiàn)更低成本 并且無需擔憂電機穩(wěn)定性。根據(jù)調(diào)研結(jié)果來看,，目前純固態(tài)激光雷達缺 陷尚未完全解決,，其中 Flash 激光雷達的缺點在于探測距離近；OPA 激 光雷達對材料要求比較苛刻,，目前做出的產(chǎn)品也只能探測20-30m距離,。 Flash 方案和照相機成像的原理非常類似。Flash 方案的光路和架構(gòu)都 比較簡單,，收發(fā)對稱,，沒有任何的掃描組件，成本更低,、可靠性更高,。 缺點在于不管是采用 VCSEL 還是 EEL 光源，發(fā)射后能量發(fā)散會導致測 距能力下降,。貴州64線激光雷達電子狗利用遙感直接探測油氣上方的烴類氣體的異常是一種直接而快捷的油氣勘探方法,。

智能駕駛采用不同類型的傳感器實現(xiàn)車輛對周邊道路、行人,、障礙物,、路側(cè)單元 及其他車輛的感知，在不同程度上實現(xiàn)車輛安全,、自主,、智能駕駛，是激光雷達 的重要應用場景,，可根據(jù)駕駛員與自動駕駛系統(tǒng)參與程度分為五個等級,。典型的智能駕駛系統(tǒng)包括環(huán)境感知、決策規(guī)劃和控制執(zhí)行三大部分,。其中環(huán)境感知系統(tǒng)主要包括攝像頭,、超聲波雷達、毫米波雷達和激光雷達等傳感器。激光雷達性能好,、精度高,，或為智能汽車重要傳感器。激光雷達常應用于高精度電子地圖和定位,、障礙物識別,、可通行空間檢測、障礙物軌跡預測等方面,，具備分辨率高,、探測范圍廣、信息量豐富等優(yōu)勢,，或為實現(xiàn)汽車智能駕駛的重要裝置,。

棱鏡掃描采用2-3塊棱鏡控制激光雷達掃描非重復性的方向，典型特征是輸出的圖像中間會比周邊的掃描密度大一些,。在時間充裕下可掃描整個視場,。棱鏡主要優(yōu)點是透光性較好，不需要太多激光器,、收發(fā)器,，能夠降低成本。同時組件可以固定,，可靠性更高。棱鏡方案劣勢在于中心和四周的掃描區(qū)域均勻性存在差異,，且成像范圍不一致會導致激光雷達在高速移動過程中出現(xiàn)成像不連續(xù)的情況,，需要后期算法補償?；谝陨咸卣?，棱鏡方案更適合掃描精度要求高、時效要求低的應用場景,。其中掃描體制可以選擇機械掃描,、電學掃描和二元光學掃描等方式。

不同傳感器各有優(yōu)缺點,。超聲波在幾米以外的空氣中會出現(xiàn)強烈的衰減,， 因此主要用于短距離物體檢測。毫末波雷達有不同距離范圍選擇,，環(huán)境 干擾能力強,，可以滿足車輛對全天氣候的適應性的要求，但由于分辨率 較差無法識別物體,。相機性價比高且易于使用,，盡管能夠通過算法感知深度，但是強烈取決于周圍光照條件和需要大量數(shù)據(jù)處理以提取有用信 息。相機是能看到顏色的技術(shù),，并且可以應用在車道保持輔助功能,。 激光雷達通過發(fā)射激光來測量物體與傳感器之間精確距離并在沒有大 量后端處理的情況下獲取周圍物體的精確距離及 3D 信息，以實現(xiàn)避障 功能,。結(jié)合預先采集的高精地圖,，機器人在環(huán)境中通過激光雷達的定位 精度可達厘米量級，以實現(xiàn)自主導航,。目前,，半導體泵浦固體激光器的許多工程應用問題已經(jīng)得到解決，是應用前景比較好,、發(fā)展**快的一種激光器,。成都固態(tài)面陣激光雷達測距

半導體泵浦固體激光器綜合了半導體激光器與固體激光器的優(yōu)點，具有體積小,、重量輕,、量子效率高的特點。西藏tof激光雷達掃描

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(luò)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,。西藏tof激光雷達掃描

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