相比摄像头，激光雷达是一种比较原始的控制方式，其原理和家里的扫地机是一样的，就是根据周边的障碍物和地图控制车辆行驶方向和速度。激光雷达可每秒向外发射几百万个激光脉冲并通过内部旋转方式对外界进行旋转扫描。每次扫描都可获取周边物体精确的三维数据。将收集的数据上传并分析处理，然后得出结果。这种方法的缺点就是算法是固的，完全依赖硬件性能，不能通过自我学习提升，不能识别红绿灯和限速牌，无法实现更高级别的自动驾驶。这种应该叫辅助驾驶，并不是真正意义上的自动驾驶。在功能相同的情况下，激光雷达比微波雷达体积小，重量轻。贵州ibeo激光雷达避障

激光的发出有赖于泵浦源、增益介质、谐振腔三大部件。激光的输出需要外界提供 能量，泵浦源（又称激励源）即负责向增益介质中的粒子提供能量，常见的泵浦方式有 电泵浦、光学泵浦、核能泵浦等；增益介质用来提供向高能级跃迁的粒子，常用材料有 氖气、有机染料、红宝石、半导体、光纤等；谐振腔指使光波在其中来回反射从而提供 光能反馈的空腔，其作用是使腔内的光子具有一致的频率、相位和运行方向，使激光具 有良好的方向和相干性，同时还能放大受激辐射的强度。 激光器芯片将电激励作为泵浦源，以半导体材料为增益介质，通过谐振腔选模放大， 进而输出激光，完成光电转换。四川国内激光雷达产品激光雷达可用于测量树木高度。

自动驾驶车辆对于前向的探测精细度要求极高， 车辆在向前行驶时必须能够精细探测并识别出前方物体的类型、距离、方位、速度维度的信息，任何误报或漏报都有可能直接导致事故的发生。激光雷达通过对周围环境扫描能够形成3D图像模型，每秒能够在横向120°视场范围生成百万级的点云量，其点云密度足够满足各级别自动驾驶的感知需求。4D毫米波雷达虽然同样具有成像功能，但是在点云密度和质量上仍然无法与激光雷达性能媲美，也较难满足高级别自动驾驶的感知需求。4D毫米波雷达的水平纵向分辨率通常在1°以上，例如大陆ARS540雷达分辨率为1.2°×2.3°。

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。激光雷达技术可以快速完成三维空间数据采集，它的优点使它有很广阔的应用前景。

激光雷达是市面上争议很大的一个传感器，摆在前面的一个争议就在使用它的必要性上。坚定的激光雷达派，激光雷达L4路线目前遇到了很大的阻碍，从L2开始演进的Autopilot虽然进步不达预期，但仍然是是铁杆的反激光雷达派。而用上激光雷达的量产车企中我们也并没有看到整体的效果有太大的起色。从激光雷达的点云分割创造三维立体图像，分辨度精细度高；在读取物体信息(包括探测距离/角度分辨率等)方面优势突出，且无需依赖深度算法——这是目前所有除了特斯拉以外，所有面向开发L3以上的智能辅助驾驶都会采用的解决方案。又要对接收机送出的信号进行处理，获取目标的距离信息。

通过分析便可得到待测对象的浓度分布。贵州ibeo激光雷达避障

视觉处理和激光雷达这两种感知方式从来都不是“竞争关系”，它们是相辅相成的。视觉摄像头可以清楚地识别信号灯、车道线以及交通标识，擅长为物体分类；而激光雷达则具备更强的3D感知、定位、远距离探测等能力，并且不受光线或黑暗环境影响。多传感器的融合，则可以相互弥补对方的缺点。不少未搭载激光雷达的车型都曾出现过在使用辅助驾驶时，高速状态下追尾慢速车或静止车辆的事故。而车辆未能识别到障碍物的比较大原因，正是因为摄像头的测距能力非常有限，而毫米波雷达又因为角分辨率不足，且为了减少误检还容易过滤掉静止物体。贵州ibeo激光雷达避障

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