激光雷达基本参数
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激光雷达企业商机

在国内外,自动驾驶感知解决方案通常分为两大阵营。一类是特斯拉的“纯视觉”解决方案,坚持以摄像头作为主传感器,实现感知数据收集。另一类则是“组合传感器”阵营,以摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器进行融合感知。无论采用哪一种解决方案,毫米波雷达都是必不可少的传感器。蔚来、小鹏、理想、威马、极狐等品牌车型均配备了约5个毫米波雷达,可见毫米波雷达在自动驾驶感知中的重要程度。目前,77GHz的中长距毫米波雷达是搭载在车端的主流方案,主要用于支持ADAS中的自适应巡航(ACC)、自动紧急制动(AEB)、前方碰撞预警(FCW)、变道辅助系统(LCA)等功能。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。西藏防撞激光雷达

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目前,在量产车规级激光雷达领域,大多数使用的都是半固态激光雷达,半固体的激光雷达具有较好的测距能力,但由于垂直视场角不大,在用于车辆两侧进行补盲时,它们对近距离低矮物体的检测是存在缺失的,这种情况下,补盲激光雷达通常要布置多颗,因此,使用半固态激光雷达在成本上并不划算。100°x75°超广角,30米@10%的测距、192,000点/秒的点频(单回波模式下)、160(H)x120(V)的全局分辨率,作为纯固态激光雷达,半固态激光雷达具有一系列硬核参数,造就了零盲区的优势,能够即时感知矮小物体、高处路牌、路面车道线、立体停车库等,为智能汽车扫除四周近距离感知盲区。基于高度集成化的结构,FT120在拥有强悍性能的同时,体积极为小巧,还能够无缝嵌入车身两侧或四周。四川国内激光雷达商家还可以采用相干接收方式接收信号。

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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°。

相比图像处理,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。又要对接收机送出的信号进行处理,获取目标的距离信息。

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电动光学机械扫描仪是比较常见的激光雷达扫描仪类型。2007年,激光雷达技术的先驱Velodyne公司发布了一款64波束旋转扫描器,这款扫描器显然在早期塑造并主导了自动驾驶汽车行业。这种扫描器明显的优点是测距距离长,水平视场宽,扫描速度快。大多数这种类型的传感器都有几个发射-接收通道,这些通道垂直堆叠,由电机旋转,形成360°视场。尽管由此产生的点云能够对车辆周围的物体进行高质量的检测,但这种扫描器类型仍有几个缺点:(a)高功耗,(b)易受振动和机械冲击,(c)庞大的包装,(d)在大多数情况下,价格非常高。此外,由于垂直堆叠激光LEDs的数量有限,(e)它们的垂直分辨率有限。然而,世界上有几家公司致力于减轻这些缺点,同时保持这类传感器能够产生的高质量点云。激光光速发散角小,能量集中,探测灵敏度和分辨率高。贵阳固态面阵激光雷达公司

因此输出的光束质量好,其单色性、相干性和光束稳定性好。西藏防撞激光雷达

对于未来,只能说4D毫米波雷达是发展的趋势之一,还得关注产品的性能以及价格,而这也需要行业给予一定的投入与关注。当今,在智能汽车的发展进程中,并没有真正地实现自动驾驶。不管是激光雷达或者是4D毫米波雷达,在自动驾驶汽车的发展过程中,其机遇和挑战是共存的,未来均存在着很多的可能性。而当下伴随着4D毫米波雷达影响力的逐步扩大,其实是给自动驾驶带来新的发展机遇,而如何更好地将它应用于汽车行业领域,还需要业内人士更多的关注与投入,以及市场带来的进一步验证。西藏防撞激光雷达

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