云南自动驾驶激光雷达避障

自动驾驶由感知、预测、规划、控制四大关键部分组成。首先通过各类 传感器获得相机图像、激光雷达点云等周围原始数据，得到车道、可驾 驶区域、运动物体和交通信号等信息，之后预测移动障碍物的意图和轨 迹，并根据获得的信息优化车辆的路线和行动，控制车辆完成加速、 减速、转向等动作来跟随规划路径。激光雷达在自动驾驶中属于感知部 分的重要信息输入来源。自动驾驶按照车辆自动化程度分为 6 个等级，L3 级之后在使用自动驾 驶功能时驾驶员无需驾驶汽车。激光雷达终端信息处理系统的任务是既要完成对各传动机构、激光器、扫描机构及信号处理电路的同步协调。云南自动驾驶激光雷达避障

自动驾驶采用激光雷达可以获得高安全冗余。车辆通常会配备前置远距 激光雷达在其他传感器受限时可获得安全冗余，例如摄像头在夜晚或强 光下无法识别时。同时由于激光雷达具有高分辨率、广角大和精度高的 特点，是检测、分类物体、跟踪地标以进行定位的必备功能。在高速公 路应用通常还需后向长距激光雷达检测高速公路上的接近车辆，提供更多的感知。对于 L4/L5 级车辆通常需要使用不同传感器获得 360 度视图，以提供冗余并消除每个传感器的缺点，可能会采用 5-10 个摄像头、 8-12 个毫米波雷达和 5-12 激光雷达。当然，技术创新和突破可能会改 变无人驾驶传感器配置。贵阳一体式激光雷达扫描此时激光雷达所测到的这两种波长光信号衰减差是待测对象的吸收所致。

还有一个是终端信息处理技术，激光雷达终端信息处理系统的任务是既要完成对各传动机构、激光器、扫描机构及各信号处理电路的同步协调与控制，又要对接收机送出的信号进行处理，获取目标的距离信息，对于成像激光雷达来说还要完成系统三维图像数据的录取、产生、处理、重构等任务。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。其中测距单元可利用FPGA技术实现，在高精度激光雷达中还需采用精密测时技术。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。回波信号的幅度量化采用模拟延时线和高速运算放大器组成峰值保持器，采用高速A/D完成幅度量化。图像数据采集由高速DSP完成，图像处理及三维显示可由工业控制计算机完成。

过去，由于需要采用机器学习来训练模型识别物体，摄像头 即使有大量数据也难以避免边角案例。毫米波雷达分辨率较差，通常在 算法上会过滤相对于路面不移动的雷达回波，以保证车辆在遇到隧道洞、 路牌等情况下能正常行驶，但遇到白色卡车横在道路中间的极端案例会 导致相机和毫米波雷达双双失效造成事故。不同于摄像头 需要训练模型，激光雷达在面对未知物品时至少能够给予安全范围指导， 所以 L2+级别的辅助驾驶配备激光雷达不仅极大提升驾驶安全性， 保障驾驶员和乘客的安全，更能收集实时数据为 L3 打下基础。硬件预 埋和后续 OTA 远程升级是当下整车厂的常用方式。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。

我国是一个公路大国，目前，我国公路总里程已达528万公里，形成了以高速公路为骨架、普通干线为脉络、农村公路为基础的全国公路网，在综合交通运输体系中发挥着重要作用。三维激光扫描技术利用激光测距的原理，通过记录被测物体表面大量的密集的点的三维坐标、反射率和纹理等信息，可快速复建出被测目标的三维模型及线、面、体等各种图件数据。激光雷达具有不受环境干扰、穿透性强的特点，该技术应用到公路设计方面，可以有效地应用于工程可行性研究、初步设计、施工图设计和BIM设计等阶段。目前，半导体泵浦固体激光器的许多工程应用问题已经得到解决，是应用前景比较好、发展**快的一种激光器。轨道检测激光雷达测距

激光雷达技术可应用于大气环境监测。云南自动驾驶激光雷达避障

激光雷达关键技术有分析空间扫描技术，激光雷达的空间扫描方法可分为非扫描体制和扫描体制，其中扫描体制可以选择机械扫描、电学扫描和二元光学扫描等方式。非扫描成像体制采用多元探测器，作用距离较远，探测体制上同扫描成像的单元探测有所不同，能够减小设备的体积、重量，但在我国多元传感器，尤其是面阵探测器很难获得，因此国内激光雷达多采用扫描工作体制。  机械扫描能够进行大视场扫描，也可以达到很高的扫描速率，不同的机械结构能够获得不同的扫描图样，是目前应用较多的一种扫描方式。声光扫描器采用声光晶体对入射光的偏转实现扫描，扫描速度可以很高，扫描偏转精度能达到微弧度量级。但声光扫描器的扫描角度很小，光束质量较差，耗电量大，声光晶体必须采用冷却处理，实际工程应用中将增加设备量。云南自动驾驶激光雷达避障

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