激光雷達是市面上爭議很大的一個傳感器，擺在前面的一個爭議就在使用它的必要性上。堅定的激光雷達派,，激光雷達L4路線目前遇到了很大的阻礙,，從L2開始演進的Autopilot雖然進步不達預期，但仍然是是鐵桿的反激光雷達派,。而用上激光雷達的量產車企中我們也并沒有看到整體的效果有太大的起色,。從激光雷達的點云分割創(chuàng)造三維立體圖像，分辨度精細度高,；在讀取物體信息(包括探測距離/角度分辨率等)方面優(yōu)勢突出,，且無需依賴深度算法——這是目前所有除了特斯拉以外，所有面向開發(fā)L3以上的智能輔助駕駛都會采用的解決方案,。無人駕駛關鍵就是激光雷達,。機載激光雷達測距原理

激光雷達在智慧城市與測繪領域應用包括實景三維城市、大氣環(huán)境監(jiān)測和智能 交通等,，2025 年全球市場規(guī)模有望超過 45 億美元,。測繪方面，通過激光雷達采 集三維空間數據并處理得到具有坐標信息的影像數據,，進而實現實景三維建模已成為主流發(fā)展方向,。大氣環(huán)境監(jiān)測方面，可通過激光雷達探測氣溶膠,、云粒子的 分布,、大氣成分和風場的垂直廓線，進而有效監(jiān)控主要污染源,。智能交通方面,， 可通過激光雷達對道路進行連續(xù)掃描并獲得實時動態(tài)的車流量點云數據并處理 得到車流量等參數，進而實現智能交通控制,。西藏無人機激光雷達批發(fā)雷視一體機是如何彌補融合激光與可視模塊,？

從自動駕駛到ADAS，市場在變,，激光雷達也在變,。高階ADAS拿掉激光雷達的可能性越來越小激光雷達在今年扎堆上車，反映了一個現象——ADAS需要的感知能力變強了,。目前來看,，幾乎所有想要實現城市NOA（導航輔助駕駛）功能的車型,，都一定會搭載激光雷達。輔助駕駛的可用區(qū)域一旦覆蓋至城市,，需要面對更加復雜的交通環(huán)境,，也需要對更多交通參與者的安全負責。從安全角度來說,，激光雷達的高精度三維感知,，也并不多余。而特斯拉是個例,，其提出的“視覺感知路線”,，不僅否定了激光雷達的在ADAS中激光雷達存在的意義，甚至全盤否定了所有雷達,。

在國內外,，自動駕駛感知解決方案通常分為兩大陣營。一類是特斯拉的“純視覺”解決方案,，堅持以攝像頭作為主傳感器,，實現感知數據收集。另一類則是“組合傳感器”陣營,，以攝像頭,、毫米波雷達、激光雷達等傳感器進行融合感知,。無論采用哪一種解決方案,，毫米波雷達都是必不可少的傳感器。蔚來,、小鵬,、理想、威馬,、極狐等品牌車型均配備了約5個毫米波雷達,，可見毫米波雷達在自動駕駛感知中的重要程度。目前,，77GHz的中長距毫米波雷達是搭載在車端的主流方案,，主要用于支持ADAS中的自適應巡航（ACC）、自動緊急制動（AEB）,、前方碰撞預警（FCW）,、變道輔助系統(tǒng)（LCA）等功能?；垡暪怆?專業(yè)激光雷達生產商,。

將激光雷達安置于坐標原點，利用激光雷達測定平面上目標點坐標（r,，θ）,，實現對目標點的定位,。為了避免激光雷達測量上的視野盲區(qū)，設置激光雷達在平面上 360° 旋轉對空間進行掃描捕獲目標點,，為了消除激光雷達位于一固定點對目標點的定位,，導致定位測量上數據的單一性,，將激光雷達置于一移動平臺,，構建動態(tài)坐標系，測量與平臺同平面目標點相對激光雷達位置的坐標（ri,，θi）,，通過坐標轉換，將多次測量的坐標平均值作為目標點的定位坐標值,，實現對平面上特征點的定位,，然后利用 MATLAB 進行數據處理繪圖。成都慧視光電推出的雷視一體機可用于安全防護預警,。西藏一體式激光雷達價格

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對車載激光雷達的評價通常涉及到性能、可靠性以及應用等方面,。需要關心的參數有很多,，包括：激光波長、探測距離,、視場角（垂直+水平）,、測距精度、角分辨率,、出點數,、線束、安全等級,、輸出參數,、防護等級、功率,、供電電壓,、激光發(fā)射方式、使用壽命等,。但激光雷達功能上是一種距離測試系統(tǒng),，其主要性能應圍繞測試的速度、測試的空間范圍,、測試分辨率,、測試的準確度、測試的重復度幾方面來評價,。依據這個原則,，通常認為激光雷達的主要性能參數有幀頻,、max探測距離和min探測距離、視場角,、距離分辨率,、水平角分辨率、垂直角分辨率,、點頻以及測距精度和測距準確度,。機載激光雷達測距原理

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