华为拿出激光雷达，为何让西方“懵圈”了？

激光雷达的原理是基于大气对激光的散射、吸收、消光和闪烁等物理过程，通过接收后向散射信号来反演大气参数，如气溶胶光学参数、大气温度、风场廓线，以及水汽和大气痕量气体的时空分布等。激光雷达是传统雷达技术和现代激光技术相结合的产物。其工作原理与微波雷达或无线电雷达类似，即由发射系统发射一个信号，与目标发生相互作用，返回的信号被接收系统收集并处理，获得所需的目标信息。与普通雷达不同的是，激光雷达的发射信号是激光，与普通雷达发射的无线电波乃至毫米波、微波相比，波长要短得多，这就使得激光雷达对微小的气溶胶粒子和大气分子更敏感，适用于大气探测。此外，普通雷达接收的大多为硬目标的反射信号，而用于大气探测的激光雷达所接收的信号随着激光技术、光学加工工艺、光电探测技术和数据采集技术的发展，激光雷达在探测距离、探测精度、时空分辨率、自动连续观测等方面显示出卓越的探测能力。激光雷达的发展趋势：(1) 功能多样化随着激光雷达的发展，其测量范围已从最初的利用米散射信号探测大气气溶胶分布，发展为可用于温度、风场、气体成分等多领域的探测。通过利用多通道探测，可实现一台激光雷达系统同时探测水汽混合比和气溶胶参数等多种大气参数[31]。多波长激光雷达可测量气溶胶在多个波长上的消光系数和后向散射系数，进而反演出气溶胶的复折射率和粒子谱分布[32]。(2) 平台多样化地基单点固定式激光雷达的长期观测十分必要，对于研究和统计分析一些重要大气成分的变化规律具有重要价值。但将激光雷达搭载在多种移动式平台上，更能发挥出激光雷达的作用。车载式激光雷达，具有高度的机动性，转移观测场地更加便捷[33]，便于应对突发事件的探测需要。机载式激光雷达可以进行较大范围的移动观测，并且便于对云层进行实验探测[34]。船载式激光雷达可以在海洋上空观测，它们在一些地区性乃至全球性大气辐射和大气环境研究，以及多种仪器的对比实验中发挥了重要作用[35]。星载激光雷达能够进行全球范围内重要大气参数的主动遥感。米散射气溶胶激光雷达、二氧化碳差分吸收激光雷达、多普勒测风激光雷达等将在不久的未来应用于全球卫星遥感观测[36]。(3) 组网观测随着大气辐射和环境科学研究国际间合作的需要，建立激光雷达观测网十分必要。通过统一测量和数据处理的方法和标准，进行长期观测。研究气溶胶的长期变化特征和不同类型的气溶胶在某区域内的分布情况，以及气溶胶的输送路径和机制，及其物理、化学特性在输送过程中的变化。一些国际合作研究计划，如全球平流层变化观测网(NDSC)[37]、气溶胶特征实验(ACE-I、II)[38, 39]等均使用多个激光雷达布网，对一些重要的大气成分的空间分布进行观测。欧洲激光雷达观测网(EARLINET)[40]包括了欧洲不同国家21个地面激光雷达观测站；亚洲激光雷达观测网(AD-Net)[41]对亚洲大陆沙尘气溶胶的光学特性及其远距离输送过程进行联合观测；拉丁美洲激光雷达观测网[42]则开展了对热带和南半球低纬度地区重要大气成份的合作观测。(4) 商品化激光雷达能够监测多种重要大气成分和参量的时空分布，具有测量距离远、时空分辨率高、探测成本低、和能够连续自动观测的特点，具备其它探测方式无法替代的作用，在气象观测、大气环境监测和风场测量等民用领域日益受到重视，因此其应用市场广阔。目前，单波长米散射激光雷达、探测污染气体的差分吸收激光雷达，及测风激光雷达已经成功实现商品化。例如，美国SESI公司研制的微脉冲激光雷达系列，德国ELIGHT公司开发的车载式测污激光雷达，法国LEOSPHERE公司推出的Windcube测风激光雷达，以及美国ORCA和加拿大OPTECH公司开发的激光雷达系列产品。在国内，近年来中科院安徽光机所研制的车载式测污激光雷达AML-1、微脉冲激光雷达MPL-A1和便携式偏振-米散射激光雷达PML等，都已经开始从实验室研究阶段向商业化产品研制开发进行转变。

激光雷达最基本的工作原理与无线电雷达没有区别，即由雷达发射系统发送一个信号,打到地面的树木、道路、桥梁和建筑物上，引起散射，经目标反射后被接收系统收集，通过测量反射光的运行时间而确定目标的距离。至于目标的径向速度，可以由反射光的多普勒频移来确定，也可以测量两个或多个距离，并计算其变化率而求得速度，这也是直接探测型雷达的基本工作原理。激光雷达的作用就是精确测量目标的位置（距离与角度）、形状（大小）及状态（速度、姿态），从而达到探测、识别、跟踪目标的目的。激光雷达是一种雷达系统，是一种主动传感器，所形成的数据是点云形式。其工作光谱段在红外到紫外之间，主要发射机、接收机、测量控制和电源组成。扩展资料激光雷达分类一般来说，按照现代的激光雷达的概念，常分为以下几种:1、按激光波段分，有紫外激光雷达、可见激光雷达和红外激光雷达。2、按激光介质分，有气体激光雷达、固体激光雷达、半导体激光雷达和二极管激光泵浦固体激光雷达等。3、按激光发射波形分，有脉冲激光雷达、连续波激光雷达和混合型激光雷达等。4、按显示方式分，有模拟或数字显示激光雷达和成像激光雷达。5、按运载平台分，有地基固定式激光雷达、车载激光雷达、机载激光雷达、船载激光雷达、星载激光雷达、弹载激光雷达和手持式激光雷达等。6、按功能分，有激光测距雷达、激光测速雷达、激光测角雷达和跟踪雷达、激光成像雷达，激光目标指示器和生物激光雷达等。7、按用途分，有激光测距仪、靶场激光雷达、火控激光雷达、跟踪识别激光雷达、多功能战术激光雷达、侦毒激光雷达、导航激光雷达、气象激光雷达、侦毒和大气监测激光雷达等。参考资料来源：百度百科-激光雷达

激光雷达，是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理是向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。它由激光发射机、光学接收机、转台和信息处理系统等组成，激光器将电脉冲变成光脉冲发射出去，光接收机再把从目标反射回来的光脉冲还原成电脉冲，送到显示器。

点击上方【 大水牛测绘 】关注我们 激光雷达技术是激光探测与测距系统的简称，通过测定传感器发出的激光在传感器与目标物体之间的传播距离，分析目标地物表面的反射能量大小、反射波谱幅度、频率和相位等信息，进行目标定位信息的精确解算，从而呈现目标物精确的三维结构信息。 尽管激光雷达在20世纪60年代就已首次被安装在飞机上使用，但直到20世纪80年代引入GPS后，它才成为计算精确地理空间测量值的常用方法。 现在，它的应用范围已经扩展到许多领域，我们应该更多地了解激光雷达测绘技术及其工作原理。什么是激光雷达技术？它是如何工作的？快来看看吧！ 激光雷达技术 据美国地球科学研究所介绍，激光雷达使用脉冲激光计算物体与地球表面的可变距离。这些光脉冲与机载系统收集到的信息结合在一起，可生成关于地球表面和目标物体的精确三维信息。激光雷达仪器有三个主要部件：扫描仪、激光器和GPS接收器。在数据收集和分析中起重要作用的元件还有光电探测器和光学器件。大多数政府和私人组织使用直升机、无人机和飞机获取激光雷达数据。 激光雷达是如何工作的？ 最常用的是地图，虚拟现实与地图的结合让人们的生活更便捷，地图中各种信息的获取，特别是高精度信息的获取，就要用到激光雷达技术了。 此外，激光雷达可用于实现许多具体发展目标，包括： 海洋学 当政府希望知道海洋表面的确切深度，以便在发生海上事故或出于研究目的需要时定位任何物体，他们就可以使用激光雷达技术来完成任务。除了定位目标，激光雷达还可以用来计算浮游植物荧光性和海洋表面生物量，这在过去是难以完成的。 数字高程或地面模型 地面高程在道路、大型建筑物和桥梁的施工建设中发挥着至关重要的作用。激光雷达技术可以获取x、y和z坐标，这便于三维高程模型的制作，可以确保有关各方更容易地得出必要的结论。 农业与考古学 激光雷达技术在农业部门的典型应用包括对产量、作物情况和种子分散度的分析。除此之外，它还用于运动规划、森林冠层的绘图等。 今后，通过和5G、物联网等技术不断融合，激光雷达技术将会在人们的生活中发挥更大的作用。

激光雷达由发射系统、接收系统、信息处理三部分组成：激光器将电脉冲变成光脉冲发射出去，光接收机再把从目标反射回来的光脉冲还原成电脉冲，最后经过一系列算法来得出目标位置（距离和角度）、运动状态（速度、振动和姿态）和形状，可以探测、识别、分辨和跟踪目标。激光雷达在无人驾驶的两个核心作用：1．3D建模进行环境感知。通过激光扫描可以得到汽车周围环境的3D模型，运用相关算法比对上一帧和下一帧环境的变化可以较为容易的探测出周围的车辆和行人。2．SLAM加强定位。激光雷达另一大特性是同步建图（SLAM），实时得到的全局地图，通过与高精度地图中特征物的比对，可以实现导航及加强车辆的定位精度。

激光雷达是以发射激光束探测目标的位置uff64速度等特征量的雷达系统uff61从工作原理上讲,与微波雷达没有根本的区别:向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离uff64方位uff64高度uff64速度uff64姿态uff64甚至形状等参数,从而对飞机uff64导弹等目标进行探测uff64跟踪和识别uff61

1.汽车雷达的原理是：雷达设备发出电磁波信号后，如果有任何目标物体接触到雷达信号，就会反射回回波，雷达接收机就会接收到回波信号，回波信号中包含目标的距离、方向和速度信息。天线接收到反射波后，会送到接收设备进行处理，提取出物体的一些信息，根据雷达发射波束测量出目标的角度。2.汽车雷达是针对汽车或其他地面机动车辆的雷达，包括基于不同技术的各种雷达，具有不同的功能。3.汽车雷达的分类：车速雷达、自适应巡航控制雷达和防撞雷达。

发射机发射天线接收机接收天线处理部分及显示器电源设备数据录取设备还有抗干扰设备

有两种激光传感器,一种是三角反射式激光位移传感器,精度高,但是量程一般比较小.以德国米铱optoNCDT2300激搜索光位移传感器为例,其精度可达0.6微米,量程只有2毫米.激光雷达LiDAR(LightLaser Deteetion and Ranging)，是激光探测及测距系统的简称。激光器是雷达的辐射源。激光雷达是激光技术与雷达技术相结合的产物 。由发射机 、天线 、接收机 、跟踪架及信息处理等部分组成。发射机是各种形式的激光器，如二氧化碳激光器、掺钕钇铝石榴石激光器、半导体激光器及波长可调谐的固体激光器等；天线是光学望远镜；接收机采用各种形式的光电探测器，如光电倍增管、半导体光电二极管、雪崩光电二极管、红外和可见光多元探测器件等。激光雷达采用脉冲或连续波2种工作方式，探测方法分直接探测与外差探测。另外一种是时间差激光测距仪（激光雷达）, 原理不一样,简单说就是传感器探头发出三个激光脉冲,测量脉冲从发出到返回的时间差,三次求平均得到. 以米铱optoNCDT ILR 1191为例,测量距离可达3000米,当然精度就是毫米级别的了。我专业做激光雷达这一块，如有这这方面的技术问题或产品需求都可以联系，百度搜索我们公司南京聚科光电技术有限公司

按技术路线大体可以分为两类，一类是TOF（Time of Flight，时间飞行法）雷达，另一类是三角测距法雷达。三角法的原理是激光器发射激光，在照射到物体后，反射光由线性CCD接收，由于激光器和探测器间隔了一段距离，所以依照光学路径，不同距离的物体将会成像在CCD上不同的位置。按照三角公式进行计算，就能推导出被测物体的距离。TOF的原理是激光器发射一个激光脉冲，并由计时器记录下出射的时间，回返光经接收器接收，并由计时器记录下回返的时间。两个时间相减即得到了光的“飞行时间”，而光速是一定的，因此在已知速度和时间后很容易就可以计算出距离。三角法本身受方案限制，性能上还是比不过TOF的激光雷达，博主想了解激光雷达产品的话，可以浏览下上海星秒光电科技的官网网页链接

探测范围广：可达300m以上。分辨率高：距离分辨率可达0.1m；速度分辨率能达到10m/s以内；角度分辨率不低于0.1mard 信息量丰富：探测目标的距离、角度、反射强度、速度等信息，生成目标多维度图像可全天候工作：不依赖于外界条件或目标本身的辐射特性 与毫米波雷达相比，产品体积大，成本高。不能识别交通标志和交通信号灯

4d毫米波雷达原理如下：在汽车智能化发展道路中，感知系统是至关重要的一环，理想的自动驾驶系统需要全天候、全覆盖、全目标、全工况的感知。当前的自动驾驶技术水平离理想目标还有较大差距，为了实现高阶自驾，需要在全频段上构建感知系统，有效融合各频段传感器的优势，为规划控制提供准确有效的信息。现阶段自动驾驶技术中，主要用到的传感器有摄像头、激光雷达和毫米波雷达。摄像头的光谱从可见光到红外光谱，是最接近人眼的传感器，有丰富的语义信息，在传感器中具有不可替代的作用，比如红绿灯识别、交通标识识别，都离不开摄像头的信息。激光雷达器件较为成熟，905nm波段广泛应用，能获得丰富的场景立体空间信息。从频谱可以看到，激光在频谱上和可见光较为接近，因此和可见光有着相似的粒子特性，容易受到恶劣天气的影响。而毫米波雷达波长为3.9mm附近，是这几种传感器中波长最长的传感器，全天候性能最好，且具备速度探测优势。摄像头和激光雷达由于有较为丰富的信息，前期的自动驾驶感知研究主要集中这两类传感器，毫米波由于分辨率不足导致其在使用上存在局限性。近年来，各大毫米波厂商在4D毫米波雷达上加大投入，在超宽带和大天线阵列两个方向上取得了一些进展，这使得4D毫米波的研究成为了自动驾驶研究的热点之一。4D毫米波雷达突破了传统雷达的局限性随着毫米波芯片技术的发展，应用于车载的毫米波雷达系统得到了大规模应用，然而传统雷达系统面临着以下缺陷：

激光雷达laser radar用激光器作为辐射源的雷达。激光雷达是激光技术与雷达技术相结合的产物 。由发射机 、天线 、接收机 、跟踪架及信息处理等部分组成。发射机是各种形式的激光器，如二氧化碳激光器、掺钕钇铝石榴石激光器、半导体激光器及波长可调谐的固体激光器等；天线是光学望远镜；接收机采用各种形式的光电探测器，如光电倍增管、半导体光电二极管、雪崩光电二极管、红外和可见光多元探测器件等。激光雷达采用脉冲或连续波2种工作方式，探测方法分直接探测与外差探测。激光雷达在军事上可用于对各种飞行目标轨迹的测量。如对导弹和火箭初始段的跟踪与测量，对飞机和巡航导弹的低仰角跟踪测量，对卫星的精密定轨等。激光雷达与红外、电视等光电设备相结合，组成地面、舰载和机载的火力控制系统，对目标进行搜索、识别、跟踪和测量。由于激光雷达可以获取目标的三维图像及速度信息，有利于识别隐身目标。激光雷达可以对大气进行监测，遥测大气中的污染和毒剂，还可测量大气的温度、湿度、风速、能见度及云层高度。 激光雷达的应用　　●孟敏　王学才 　　激光雷达，采用类似于激光测距机的原理与构造研制，是一种工作在从红外到紫外光谱段的探测系统。通常，把利用激光脉冲进行探测的称作脉冲激光雷达，把利用连续波激光束进行探测的称作连续波激光雷达。目前，世界上已研制出用于火控、侦察、制导、测量、导航等多种功能的激光雷达。 　　生化战高手：陆用激光雷达 　　生化战剂的探测与防范，一直是军方关注的重点项目之一。传统的探测方法，主要由士兵携带探测装置，边走边测，速度慢、功效低，并易中毒。据报道，俄罗斯一改传统方式，成功地研制出“KDKhr—1N”远距离地面毒剂激光雷达探测系统，可实时地远距探测并确定毒剂气溶胶云的斜距、中心厚度、离地高度、中心角坐标以及毒剂相关参数等，及时通过有、无线技术向部队控制系统报警，以采取相应的防毒措施。在这方面，德国军方也研制出更加先进的“VTB———1型 ”遥测激光雷达，使用两台9微米—11微米、可在40个频率上调节的连续波C02激光器，利用微分吸收光谱学原理遥测化学战剂，既安全又可靠。 　　飞行防撞高手：空用激光雷达 　　飞机尤其是直升机在低空巡逻飞行时，极易与地面小山或建筑物相撞，这是世界许多国家关注并力求解决的一大难题。美国、德国和法国等近年费尽心血研制出了直升机障碍物规避激光雷达，成功地解决了这一难题。美国率先研制的直升机超低空飞行“障碍规避雷达”，使用固体激光二极管发射机和旋转全息扫描器，可探测直升机前方很宽的空域，地面障碍物信息可实时显示在机载平视显示器或头盔显示器上，保障了飞行员的安全飞行。随之，德国研制成功的“Hellas ”激光雷达更胜一筹，它是一种固体1.54微米成像，视场为32度×32度，能探测 300米—500米距离内直径1厘米粗的电线或障碍物，直升机采用之可确保飞行安全。法国和英国合研的吊舱载“CLARA”激光雷达，具有多种功能，采用C02激光器，不但能测得直升机飞行前方如标杆、电缆等微型障碍物，还可进行地形跟踪、目标测距和活动目标指示，保障飞行安全，这种激光雷达也适于飞机使用。 　　捕获水下目标高手：海用激光雷达 　　对水中目标进行警戒、搜索、定性和跟踪的传统方式，是采用体大而重的一般在600千克至几十吨重的声纳。自从发展了海洋激光雷达，即机载蓝绿激光器发射和接收设备后，海洋水下目标探测既简单方便，又准确无误。尤其是20世纪90 年代以后研制成功的第三代激光雷达上，增加了GPS定位、定高功能，实现了航线和高度的自动控制。如美国诺斯罗普公司研制的“ALARMS”机载水雷探测激光雷达，可24小时工作，能准确测得水下水雷等可疑目标。美国卡曼航天公司研制的水下成像激光雷达，更具优势，可以显示水下目标的形状等特征，准确捕获目标，以便采取应急措施，确保航行安全。 　　此外，激光雷达还可以广泛用于对抗电子战、反辐射导弹、超低空突防、导弹与炮弹制导以及陆地扫雷等。

行业认为，三角测距在短距离下精度会相对较高，缺点是受光照影响较大；TOF激光雷达抗强光干扰，使用场景更广泛，技术难度较高。目前国内普遍采用的是三角法激光雷达应用于扫地机器人，应用最多的是EAI激光雷达，你可以去对比下参数介绍。

一、激光雷达按功能分类：激光测距雷达：通过对被测物体发射激光光束，并接收该激光光束的反射波，记录该时间差，来确定被测物体与测试点的距离。激光测速雷达：对物体移动速度的测量，通过对被测物体进行两次有特定时间间隔的激光测距，从而得到该被测物体的移动速度。激光成像雷达：可用于探测和跟踪目标、获得目标方位及速度信息等。它能够完成普通雷达所不能完成的任务，如探测潜艇、水雷、隐藏的军事目标等等。在军事、航空航天、工业和医学领域被广泛应用。大气探测激光雷达：主要是用来探测大气中的分子、烟雾的密度、温度、风速、风向及大气中水蒸气的浓度的，以达到对大气环境进行监测及对暴风雨、沙尘暴等灾害性天气进行预报的目的。跟踪雷达：可以连续的去跟踪一个目标，并测量该目标的坐标，提供目标的运动轨迹。二、按工作介质分类：固体激光雷达、气体激光雷达、半导体激光雷达三、按线数分类：1.单线激光雷达单线激光雷达主要用于规避障碍物，其扫描速度快、分辨率强、可靠性高。由于单线激光雷达比多线和3D激光雷达在角频率和灵敏度反映更加快捷，所以，在测试周围障碍物的距离和精度上都更加精 确。但是，单线雷达只能平面式扫描，不能测量物体高度，有一定局限性。当前主要应用于服务机器人身上，如我们常见的扫地机器人。2.多线激光雷达多线激光雷达主要应用于汽车的雷达成像，相比单线激光雷达在维度提升和场景还原上有了质的改变，可以识别物体的高度信息。多线激光雷达常规是2.5D，而且可以做到3D。目前在国际市场上推出的主要有 4线、8线、16 线、32 线和 64 线。但价格高昂，大多车企不会选用。

品牌型号：华为MateBook D15 系统：Windows 11 通过雷射扫描可以得到汽车周围环境的3D模型，运用相关算法比对上一帧和下一帧环境的变化可以较为容易的探测出周围的车辆和行人。 GPS、IMU和轮速等传感器给出一个初始（大概）的位置。其次，将激光雷达的局部点云信息进行特征提取，并结合初始位置获得全局坐标系下的矢量特征。最后，将上一步的矢量特征跟高精地图的特征信息进行匹配，得出精确的全球定位。 激光雷达的工作原理是利用可见和近红外光波（多为950nm波段附近的红外光）发射、反射和接收来探测物体。激光雷达可以探测白天或黑夜下的特定物体与车之间的距离。由于反射度的不同，也可以区分开车道线和路面，但是无法探测被遮挡的物体、光束无法达到的物体，在雨雪雾天气下性能较差。

激光雷达（LiDAR）是无人驾驶汽车中最强大的传感器之一。它可以区分真实移动中的行人和人物海报、在三维立体的空间中建模、检测静态物体、精确测距。它是通过发射激光束来探测目标位置、速度等特征量的雷达系统，具有测量精度高、方向性好等优点，在军事领域以及民用的地理测绘等领域都有广泛的应用。由于激光雷达可以形成精度高达厘米级的3D环境地图，因此在ADAS及无人驾驶系统中具有重要作用。

固态激光雷达是一种利用固态激光发射器和接收器进行距离测量和三维感知的雷达。与传统机械式激光雷达相比，固态激光雷达具有更快的数据获取速度、更高的精度和更小的体积等优点。固态激光雷达的工作原理是利用固态激光器产生激光，将激光束照射在目标物体上，接收反射回来的激光信号，并通过信号处理算法计算出目标物体与雷达之间的距离和位置等信息。与其他传感器相比，固态激光雷达可以同时实现点云信息采集、测距、三维感知等多个功能。海伯森技术作为一家专业的自动化检测设备供应商，可以为客户提供各种行业的高精度测量设备，包括固态激光雷达。提供经济高效且易于加速使用的解决方案。他家有着几十年的经验和各种服务。其固态激光雷达采用高性能的激光发射器和接收器，具有高分辨率、高精度、高速度等特点，可广泛应用于机器人导航、智能交通、无人驾驶汽车、航空航天等领域。

Livox HAP 由 Livox 团队耗时两年精心打造，是 Livox 首款面向智能辅助驾驶市场研发的车规级激光雷达。HAP 于 2021 年在全新自建的车规级智能制造中心进行批量生产，可满足 74 项严苛的车规可靠性要求。HAP 已成功为小鹏汽车、一汽解放等商乘用车项目批量供货，帮助客户进一步打造行业领先的智能辅助驾驶系统，为更安全与舒适的驾驶体验保驾护航。千锤百炼 只为车规HAP 已在 Livox 自建的车规级检测中心完成并通过了 70 余顶可靠性测试。该中心按 CNAS 标准打造，引进世界领先的先进测试设备，并配置业内顶尖的专业化团队，可满足产品自主高效的专业化测试需求，并确保产品各项指标可满足主流车企客户企标以及 ISO 16750 等多项行标的严格要求。

车载激光雷达主要由发射系统、接收系统和信息处理三部分组成。它是一种移动式三维激光扫描系统，又称车载三维激光扫描仪。在城市建模中，车载激光雷达是最有效的工具之一。在车、船、飞机上，激光雷达的原理基本相同，即在车上装载带有POS系统的3D激光扫描仪。这样可以在更长、更远的范围内建立DTM模型。车载激光雷达有很多应用，其中包括：1.公路勘测、养护和测量；道路资产清单（旅游标志、隔音屏障、护栏、下水道、排水沟等）。2.路面检查（车辙、路面、路面变形）；公路几何模型（平纵断面分析）。3.结构分析（立交桥）；洪水评估和分析；GIS系统中的叠置分析：滑坡分析和危险性评估（滑坡变形测量和危险性分析、滑石和流水分析）。4.出行流量分析、安全评估和环境污染评估；土方量分析；视觉和安全分析。

　　激光雷达是以激光为光源，通过探测激光与被探测无相互作用的光波信号来遥感测量的．使用振动拉曼技术进行测量的激光雷达技术即为拉曼激光雷达，主要用于大气遥感测量。拉曼激光雷达属于遥感技术的一种。激光雷达作为一种主动遥感探测技术和工具已有近50 年的历史，目前广泛用于地球科学和气象学、物理学和天文学、生物学与生态保持、军事等领域。其中，传统意义上的激光雷达主要用于陆地植被监测、激光大气传输、精细气象探测、全球气候预测、海洋环境监测等。随着激光器技术、精细分光技术、光电检测技术和计算机控制技术的飞速发展，激光雷达在遥感探测的高度、空间分辨率、时间上的连续监测和测量精度等方面具有独到的优势。　　激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。从工作原理上讲，与微波雷达没有根本的区别：向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。 根据探测技术的不同，激光雷达可以分为直接探测型和相干探测型两种。而按照不同功能，则可分为跟踪雷达、运动目标指示雷达、流速测量雷达、风剪切探测雷达、目标识别雷达、成像雷达及振动传感雷达。　　激光雷达与无线电雷达的工作原理基本相同，且依赖于所采用的探测技术。其中直接探测型激光雷达的基本结构与激光测距机颇为相近。工作时，由发射系统发送一个信号，经目标反射后被接收系统收集，通过测量激光信号往返传播的时间而确定目标的距离。至于目标的径向速度，则可以由反射光的多普勒频移来确定，也可以测量两个或多个距离，并计算其变化率而求得速度。　　相干探测型激光雷达又有单稳与双稳之分，在所谓单稳系统中，发送与接收信号共用一个光学孔径，并由发送-接收开关隔离。而双稳系统则包括两个光学孔径，分别供发送与接收信号使用，发送-接收开关自然不再需要，其余部分与单稳系统相同。　　激光雷达是激光技术与雷达技术相结合的产物 。由发射机 、天线 、接收机 、跟踪架及信息处理等部分组成。发射机是各种形式的激光器，如二氧化碳激光器、掺钕钇铝石榴石激光器、半导体激光器及波长可调谐的固体激光器等；天线是光学望远镜；接收机采用各种形式的光电探测器，如光电倍增管、半导体光电二极管、雪崩光电二极管、红外和可见光多元探测器件等。激光雷达采用脉冲或连续波2种工作方式，探测方法分直接探测与外差探测。　　气象雷达是专门用于大气探测的雷达。属于主动式微波大气遥感设备。与无线电探空仪配套使用的高空风测风雷达，只是一种对位移气球定位的专门设备，一般不算作此类雷达。气象雷达是用于警戒和预报中、小尺度天气系统（如台风和暴雨云系）的主要探测工具之一工作在30～3000兆赫频段的气象多普勒雷达。一般具有很高的探测灵敏度。因探测高度范围可达1～100公里，所以又称为中层-平流层-对流层雷达 (MST radar)。它主要用于探测晴空大气的风、大气湍流和大气稳定度等大气动力学参数的铅直分布　　美国国防部最初对激光雷达的兴趣与对微波雷达的相似，即侧重于对目标的监视、捕获、跟踪、毁伤评（SATKA）和导航。然而，由于微波雷达足以完成大部分毁伤评估和导航任务，因而导致军用激光雷达计划集中于前者不能很好完成的少量任务上，例如高精度毁伤评估，极精确的导航修正及高分辨率成像。军事上常常希望飞机低空飞行，但飞机飞行的最低高度受到机上传感器探测小型障碍物能力的限制。且不说阻塞气球线这样的对抗设施，在60米以下，各种动力线，高压线铁塔，桅杆、天线拉线这样的小障碍物也有明显的危险性。现有的飞机传感器，从人眼到雷达，均难以事先发现这些危险物，这种情况，在夜间和恶劣天气条件下尤其突出。而扫描型激光雷达因其具有高的角分辨率，故能实时形成这些障碍物有效的影像，提供适当的预警。　　激光雷达在军事上可用于对各种飞行目标轨迹的测量 。如对导弹和火箭初始段的跟踪与测量，对飞机和巡航导弹的低仰角跟踪测量 ，对卫星的精密定轨等 。激光雷达与红外、电视等光电设备相结合，组成地面、舰载和机载的火力控制系统，对目标进行搜索、识别、跟踪和测量。由于激光雷达可以获取目标的三维图像及速度信息，有利于识别隐身目标。激光 雷达可以对大气进行监测 ，遥测大气中的污染和毒剂，还可测量大气的温度、湿度、风速、能见度及云层高度。　　海用激光雷达对水中目标进行警戒、搜索、定性和跟踪的传统方式，是采用体大而重的一般在600千克至几十吨重的声纳。自从发展了海洋激光雷达，即机载蓝绿激光器发射和接收设备后，海洋水下目标探测既简单方便，又准确无误。尤其是20世纪90 年代以后研制成功的第三代激光雷达上，增加了GPS定位、定高功能，实现了航线和高度的自动控制。如美国诺斯罗普公司研制的“ALARMS”机载水雷探测激光雷达，可24小时工作，能准确测得水下水雷等可疑目标。美国卡曼航天公司研制的水下成像激光雷达，更具优势，可以显示水下目标的形状等特征，准确捕获目标，以便采取应急措施，确保航行安全。　　此外，激光雷达还可以广泛用于对抗电子战、反辐射导弹、超低空突防、导弹与炮弹制导以及陆地扫雷等。

激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。从工作原理上讲，与微波雷达没有根本的区别：向目标发射探测信号(激光束)，然后将接收到的从目标反射回来的信号与发射信号进行比较，作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数，从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。激光雷达

激光雷达最基本的工作原理与无线电雷达没有区别，即由雷达发射系统发送一个信号，经目标反射后被接收系统收集，通过测量反射光的运行时间而确定目标的距离。至于目标的径向速度，可以由反射光的多普勒频移来确定，也可以测量两个或多个距离，并计算其变化率而求得速度，这也是直接探测型雷达的基本工作原理。由此可以看出，直接探测型激光雷达的基本结构与激光测距机颇为相近。因为光速是已知的，所以根据发射光的发出时间和后向散射光的接收时间的时间差就可计算出激光器与污染剂的距离。这就是激光雷达能测距的原理。

激光雷达是用激光器作为发射光源，采用光电探测技术手段的主动遥感设备。激光雷达是激光技术与现代光电探测技术结合的先进探测方式。由发射系统、接收系统、信息处理等部分组成。发射系统是各种形式的激光器，如二氧化碳激光器、掺钕钇铝石榴石激光器、半导体激光器及波长可调谐的固体激光器以及光学扩束单元等组成；接收系统采用望远镜和各种形式的光电探测器，如光电倍增管、半导体光电二极管、雪崩光电二极管、红外和可见光多元探测器件等组合。激光雷达采用脉冲或连续波2种工作方式，探测方法按照探测的原理不同可以分为米散射、瑞利散射、拉曼散射、布里渊散射、荧光、多普勒等激光雷达。

激光雷达是工作在光波频段的雷达，它利用光波频段的电磁波先向目标发射探测信号，然后将其接收到的同波信号与发射信号相比较，从而获得目标的位置（距离、方位和高度）、运动状态（速度、姿态）等信息，实现对目标的探测、跟踪和识别。

（1）分辨率高 激光雷达可以获得极高的角度、距离和速度分辨率。通常角分辨率不低于0.1mard也就是说可以分辨3km距离上相距0.3m的两个目标(这是微波雷达无论如何也办不到的),并可同时跟踪多个目标；距离分辨率可达0.lm；速度分辨率能达到10m/s以内。距离和速度分辨率高,意味着可以利用距离——多谱勒成像技术来获得目标的清晰图像。分辨率高,是激光雷达的最显著的优点,其多数应用都是基于此。 （2）隐蔽性好、抗有源干扰能力强 激光直线传播、方向性好、光束非常窄,只有在其传播路径上才能接收到，因此敌方截获非常困难，且激光雷达的发射系统(发射望远镜)口径很小,可接收区域窄，有意发射的激光干扰信号进入接收机的概率极低；另外，与微波雷达易受自然界广泛存在的电磁波影响的情况不同，自然界中能对激光雷达起干扰作用的信号源不多，因此激光雷达抗有源干扰的能力很强,适于工作在日益复杂和激烈的信息战环境中。 （3）低空探测性能好 微波雷达由于存在各种地物回波的影响,低空存在有一定区域的盲区(无法探测的区域)。而对于激光雷达来说,只有被照射的目标才会产生反射,完全不存在地物回波的影响，因此可以"零高度"工作，低空探测性能较微波雷达强了许多。 （4）体积小、质量轻 通常普通微波雷达的体积庞大，整套系统质量数以吨记，光天线口径就达几米甚至几十米。而激光雷达就要轻便、灵巧得多,发射望远镜的口径一般只有厘米级,整套系统的质量最小的只有几十公斤，架设、拆收都很简便。而且激光雷达的结构相对简单，维修方便，操纵容易，价格也较低。

激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。从工作原理上讲，与微波雷达没有根本的区别:向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。工作在红外和可见光波段的，以激光为工作光束的雷达称为激光雷达。它由激光发射机、光学接收机、转台和信息处理系统等组成，激光器将电脉冲变成光脉冲发射出去，光接收机再把从目标反射回来的光脉冲还原成电脉冲，送到显示器。激光雷达的特点与普通微波雷达相比,激光雷达由于使用的是激光束,工作频率较微波高了许多,因此带来了很多特点,主要有:(1)分辨率高激光雷达可以获得极高的角度、距离和速度分辨率。通常角分辨率不低于0.1mard也就是说可以分辨3km距离上相距0.3m的两个目标(这是微波雷达无论如何也办不到的),并可同时跟踪多个目标;距离分辨率可达0.lm;速度分辨率能达到10m/s以内。距离和速度分辨率高,意味着可以利用距离--多谱勒成像技术来获得目标的清晰图像。分辨率高,是激光雷达的最显著的优点,其多数应用都是基于此。(2)隐蔽性好、抗有源干扰能力强激光直线传播、方向性好、光束非常窄,只有在其传播路径上才能接收到，因此敌方截获非常困难，且激光雷达的发射系统(发射望远镜)口径很小,可接收区域窄，有意发射的激光干扰信号进入接收机的概率极低;另外，与微波雷达易受自然界广泛存在的电磁波影响的情况不同，自然界中能对激光雷达起干扰作用的信号源不多，因此激光雷达抗有源干扰的能力很强,适于工作在日益复杂和激烈的信息战环境中。(3)低空探测性能好微波雷达由于存在各种地物回波的影响,低空存在有一定区域的盲区(无法探测的区域)。而对于激光雷达来说,只有被照射的目标才会产生反射,完全不存在地物回波的影响，因此可以"零高度"工作，低空探测性能较微波雷达强了许多。(4)体积小、质量轻通常普通微波雷达的体积庞大，整套系统质量数以吨记，光天线口径就达几米甚至几十米。而激光雷达就要轻便、灵巧得多,发射望远镜的口径一般只有厘米级,整套系统的质量最小的只有几十公斤，架设、拆收都很简便。而且激光雷达的结构相对简单，维修方便，操纵容易，价格也较低军事用途激光扫描方法不仅是军内获取三维地理信息的主要途径，而且通过该途径获取的数据成果也被广泛应用于资源勘探、城市规划、农业开发、水利工程、土地利用、环境监测、交通通讯、防震减灾及国家重点建设项目等方面，为国民经济、社会发展和科学研究提供了极为重要的原始资料，并取得了显著的经济效益，展示出良好的应用前景。低机载LIDAR地面三维数据获取方法与传统的测量方法相比，具有生产数据外业成本低及后处理成本的优点。目前，广大用户急需低成本、高密集、快速度、高精度的数字高程数据或数字表面数据，机载LIDAR技术正好满足这个需求，因而它成为各种测量应用中深受欢迎的一个高新技术。快速获取高精度的数字高程数据或数字表面数据是机载LIDAR技术在许多领域的广泛应用的前提，因此，开展机载LIDAR数据精度的研究具有非常重要的理论价值和现实意义。在这一背景下，国内外学者对提高机载LIDAR数据精度做了大量研究。由于飞行作业是激光雷达航测成图的第一道工序，它为后续内业数据处理提供直接起算数据。按照测量误差原理和制定"规范"的基本原则，都要求前一工序的成果所包含的误差，对后一工序的影响应为最小。因此，通过研究机载激光雷达作业流程，优化设计作业方案来提高数据质量，是非常有意义的。

激光雷达没有严格的定义。发射激光，利用目标反射回来的回波提取信息的设备都可叫激光雷达。从用途来看，有成像激光雷达，测风激光雷达，侦毒激光雷达，避障激光雷达，交汇对接激光雷达，气象和环境监测激光雷等等。但通常提起激光雷达，常指的是自动驾驶用的车载激光雷达或地形测绘用的机载激光雷达(它们本质上是三维成像激光雷达)。

激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。从工作原理上讲，与微波雷达没有根本的区别：向目标发射探测信号(激光束)，然后将接收到的从目标反射回来的信号与发射信号进行比较，作适当处理后，就可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数，从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。

激光雷达是由微波雷达发展而来的，它们都是向目标发射探测信号，然后通过测量反射信号的到达时间、波束的指向、频率变化等参数来确定目标的距离、方位和速度。只是激光雷达利用激光束来工作，波长比微波要短得多，只有0.4～0.75微米。由于激光具有许多优点，如它的单色性好，亮度高，方向性强等，使激光雷达比微波雷达更为优越。它的精度高，分辨力强，设备小而轻，有的能显示目标图像，还可以用来测速。随着激光技术水平的不断提高，激光雷达在国防上的应用将会日益广泛。激光多普勒频移雷达：它是利用多普勒效应原理，利用频率计测定频移来达到测量目的的。因为激光波长极短，在目标相对雷达运动时，频移现象将特别显著，故能精确测定目标的运动情况。激光测高计：用于从空中测量地面或海面的高度。人造卫星激光雷达：用于对人造卫星进行测距和跟踪。激光气象雷达：用以测量云层方位、晴空湍流、流星尘等。喇曼激光雷达：用以测定大气污染情况和大气中各种物质成分。激光雷达发现水下目标障碍回避雷达：可绕过山峰等各种地形障碍来进行探测。

激光雷达现在用处非常多，优点很多。

激光多普勒频移雷达：它是利用多普勒效应原理，利用频率计测定频移来达到测量目的的。因为激光波长极短，在目标相对雷达运动时，频移现象将特别显著，故能精确测定目标的运动情况。激光测高计：用于从空中测量地面或海面的高度。人造卫星激光雷达：用于对人造卫星进行测距和跟踪。激光气象雷达：用以测量云层方位、晴空湍流、流星尘等。喇曼激光雷达：用以测定大气污染情况和大气中各种物质成分。障碍回避雷达：可绕过山峰等各种地形障碍来进行探测。

激光雷达是用激光器作为发射光源，采用光电探测技术手段的主动遥感设备。激光雷达是激光技术与现代光电探测技术结合的先进探测方式。由发射系统、接收系统、信息处理等部分组成。发射系统是各种形式的激光器，如二氧化碳激光器、掺钕钇铝石榴石激光器、半导体激光器及波长可调谐的固体激光器以及光学扩束单元等组成；接收系统采用望远镜和各种形式的光电探测器，如光电倍增管、半导体光电二极管、雪崩光电二极管、红外和可见光多元探测器件等组合。激光雷达采用脉冲或连续波2种工作方式，探测方法按照探测的原理不同可以分为米散射、瑞利散射、拉曼散射、布里渊散射、荧光、多普勒等激光雷达。

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日前，有比较多的网友问小编关于“车载激光雷达主要包括哪些?”现在小编来为大家讲解。车载激光雷达主要包括由发射系统、接收系统 、信息处理三部分组成。车载激光雷达又称车载三维激光扫描仪，是一种移动型三维激光扫描系统，是城市建模最有效的工具之一。车载、船载或者是机载的激光雷达，其原理都是将三维激光扫描仪加上POS系统装载车上。目的就是为了能在更长，更远的范围内建立DTM模型。以下是车载激光雷达的应用：1、公路测量，维护和勘察；公路资产清查（交通标志，隔音障，护栏，下水道口，排水沟等）；2、公路检测（车辙，道路表面，道路变形）；公路几何模型（横向和纵向的剖面分析）；3、结构分析（立交桥）；淹水评估分析；在GIS系统中的叠加分析；滑坡分析，危害评估（滑坡变形测量与危害分析，滑石和流水分析）；4、交通流量分析，安全评估和环境污染评估；土石方量分析；驾驶视野和安全分析。百万购车补贴

军事领域激光雷达应用激光雷达，作为新型先进的雷达装置将助力军事变革，已经受到各国的重视。目前军用激光雷达的研究和发展工作已取得长足进展，多种不同体制和不同应用的激光雷达已先后走出实验室进入实用阶段。目前军事领域激光雷达主要应用包括战场侦察、大气环境探测、跟踪及火控、水下探测、综合辅助应用等方面。未来激光雷达在军事领域研究工作的重点将集中于以下几个方面：继续探索新体制激光雷达，不断增大激光雷达作用距离，多传感器集成和多功能一体化设计以及发展全固态化高效激光辐射源等。测绘领域激光雷达应用激光雷达测绘技术是一种集激光应用技术、光电探测技术、信息处理技术、全球定位技术(GPS)、惯性导航技术州(INS)等技术于一体的综合技术，激光雷达完成对探测区域的三维坐标信息获取(距离、角度、角度)，GPS实现激光雷达的定位与定高，INS实现对平台姿态的测量，经数据融合、处理生成测绘产品。激光雷达在测绘领域的应用包括基础测绘、精密工程测量及数字城市建设。无人机领域激光雷达应用机载激光雷达由于作业效率高、观测精度高、机动灵活、不受云雾遮挡、作业范围广、自动化程度高等优点，已逐渐成为对地观测的重要技术手段之一。为满足各种规模的项目和数据需求，可以对机载激光雷达进行合理应用，如输电线路巡检与地质灾害调查等方向。无人驾驶领域激光雷达应用激光雷达可以实现超远距离的探测，只需分析反射光即可完成。有单线激光雷达和多线激光雷达两种形式，多线雷达在单线激光雷达的二维测量基础上增加了一定角度的俯仰能力，可以实现对三维立体空间的扫描。在无人驾驶汽车上面，结合两种激光雷达是通常使用的办法，以此来准确实现障碍物的探测和完成保证汽车安全通过预定行程的功能。激光雷达应用于汽车感知时，具有测量精度高、响应时间短、抗干扰能力强的优势。激光雷达技术在无人驾驶汽车领域十分广泛。在科技发展的基础下，随着激光雷达的性能越来越强，成本不断降低，无人驾驶汽车领域的运用将更加广泛。虚拟现实领域激光雷达应用虚拟现实产业链较长，目前具有使用激光雷达前景的环节为动作捕捉环节。例如虚拟现实游戏中有大量运动及射击类游戏以及虚拟现实视频转播等，需要运用动作捕捉。运用激光雷达动作捕捉系统将大大改善用户体验和捕捉精确度，全动作捕捉将是动作捕捉的发展方向，而激光雷达实现全动作捕捉显得较为容易。激光雷达动作捕捉原理实质就是要测量、跟踪、记录物体在三维空间中的运动轨迹。动作捕捉设备作为虚拟现实的重要组成环节，具有较好的发展潜力。激光雷达动作捕捉系统的独特优势在虚拟现实潮流中的发挥，将带动激光雷达产业的发展。总体来看，激光雷达的应用场景广泛，各领域具有较好的应用前景。下游测绘、无人机、无人驾驶等市场规模的增加，将有助于激光雷达市场需求的释放。更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国激光雷达（LiDAR）行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

当前，激光雷达已经被行业认为是应用于高阶智能驾驶以及自动驾驶逻辑上的“飞跃”。上周，小鹏 汽车 旗下全球首款量产激光雷达智能 汽车 ——小鹏P5下线，即将在本月底开启首批车主交付。 相比于几年前奥迪搭载法雷奥激光雷达不同， 小鹏P5有可能是首个将激光雷达真正应用于可以上路的智能驾驶系统的车型。 为什么是有可能？ 因为按照小鹏 汽车 官方说明，相应增强版功能预计在2022年第二季度通过OTA实现，也就是城市NGP功能（自动导航辅助驾驶）。 此外，城市NGP功能需要逐一城市进行大量里程的标定、测试和验证 ，以提高可靠性，我们会从一线城市（北京除外）开始进行标定测试，逐步推广到其它城市，这个过程可能会持续较长时间； 并且城市NGP功能依赖于各城市的高级驾驶辅助地图的行政审批通过 （某些行政管辖区可能会需要更长的时间），该功能推送时不能覆盖所有城市，将依据各城市审批情况逐步开放。 而按照其他车企的计划，接下来长城摩卡搭载激光雷达的版本将于年底前上市。明年，蔚来ET7、沃尔沃XC90、智己L7等车型也将陆续上市。 显然，对于激光雷达上车并且真正应用于量产系统，还是一个未知数。不过，这并不会影响激光雷达“硬件”上车，因为软件可以OTA更新。 一、 一直以来，激光雷达作为自动驾驶的主要传感器选项之一，成本一直是大规模上车的最大障碍之一。 尽管L4级自动驾驶几乎都有搭载不同类型的激光雷达，但即便是Waymo，车队数量也仅仅不过千辆级别。 而对面向私人用户的乘用车市场，成本敏感度更高。1000元以下，被认为是大规模量产导入的基准线。 目前，大部分激光雷达供应商仍在处于从1000美元到500美元的降本“斗争中”。 对于300美元甚至100美元的目标，部分供应商选择了“降性能”的策略。 现实是什么？ 当你看到由激光雷达生成的大量点云的图像时，可以看到很多细节。比如，行人、车、停车标志甚至是车辆上的图像，但这不是点云的“真实”效果，因为通过点云处理会丢弃大部分数据，这一点类似于传统的毫米波雷达。 同时，真实的点云对象也是“模糊的”，即使是像建筑或标识这样的平面，也会有一个个小的凹凸（并非一个真正的平面），这意味着返回的点会在表面纹理的细微变化上反弹，或者因为用于去除车辆自我运动的算法会产生小错误。 即使是静止的物体，其位置也会发生轻微的变化。因为激光雷达返回的，只是物体表面的一系列点，同时必须对返回值进行卡尔曼滤波等算法来过滤掉抖动。 但对于算法处理来说，这是把双刃剑。 因为如果过滤太多，感知系统可能会“错过”实际运动的对象；但是如果过滤不够，系统可能会计算出一个物体刚刚在毫秒内移动了一个可感知的距离，这对接下来的路径规划可能会产生错判。 当有企业声称他们的激光雷达“看到”200米或250米时，他们真正的意思是，传感器足够敏感，可以探测到从某个距离物体上的某个部分返回的脉冲，但这对系统来说几乎没有任何意义。 这意味着，点云密度至关重要。 因为激光雷达的工作原理意味着点返回的密度与传感器距离的函数线性下降，无论是水平还是垂直视场。点云密度低，就会严重影响对象分割和分类，确定对象类型变得困难，甚至是几乎不可能。 比如，大疆Livox的非重复扫描模式，独特的花状扫描模式，随着融合时间的增加，点云的场覆盖将持续增加，直至场覆盖接近100%。而传统机械式扫描下，当线不够密集时，就有丢失物体的可能。 此前，Livox的Horizon系列的探测范围达260米，水平视野达81.7度，可覆盖4条车道10米的范围。不过，在中高速场景下，这种方式存在障碍物精准识别的延迟问题。 而在给小鹏 汽车 提供的Livox HAP车规级定制版本上，Livox增加了对ROI区域的两次扫描，从而增强对行人和骑行人的安全感知。 对于远距离探测（300米以上），Livox还推出了一种名为Avia的全新解决方案，它可以在不同的扫描模式、范围和不同的场景之间切换。其中，重复扫描模式用来应对高精度和特定区域密集点云的应用需求。 这种改进方式，目的很明确，就是提升部分区域的点云密度。 从技术维度来说，激光雷达的测距、每秒点数（PPS）以及给定视场内的角度分辨率（以及对应的视场角）是三个主要规格，其中，第三个参数用于确定目标检测和分类的能力差异。 在相同的图像刷新率下，较高的PPS倍数意味着在同一距离（R）上给定目标上的点数量显著增加，这直接提升了目标检测和分类的更高精度。 在 Innovusion自动驾驶销售市场副总裁梁鸿燚看来，为什么强调激光雷达要看的远，并不是说要看到250米距离的车辆，而是要看到100-150米距离的小物体，对系统来说才能够有一个安全的预警时间和距离。 这就需要点云密度，尤其是低反射率物体。 比如，100个光子打出去，只有10个光子返回。只有在250米可以看到反射率10%的车辆的情况下，才有可能看到150米的路边低反的轮胎，20 20cm的纸箱，才有可能看到更近距离的100米左右的黑色（更低反射率）小物体。 这背后，还得益于Innovusion激光雷达的远距离探测以及高清分辨率，在120米外的行人可以获得20多个点或者400米左右的车辆上可以获得20多个点，这对于后续的感知识别算法，至关重要。 此外，Innovusion激光雷达还具有动态聚焦功能，通过局部像素加密，对感兴趣区域关键目标和细小物体进行“凝视”，能获取更加精确的三维信息。 二、 目前，激光雷达的降本策略之一，就是组合不同性能规格的激光雷达。 但，问题是，系统可能需要更多的激光雷达来提供全视场覆盖，或者通过其他传感器来补充。这意味着，更多的数据处理、传感器融合、高数据传输以及高算力要求等。 以Ibeo的方案为例，ibeoNEXT的性能参数是在11.2度水平视场角实现260米目标物探测，32度视场角仍在开发中。这意味着，需要两颗补盲激光雷达，才能形成对前向道路的广覆盖环境感知。 比如，大陆集团在已经自研量产短距FLASH激光雷达基础上，去年通过参股激光雷达公司AEye，计划从2024年起投产远距离激光雷达。 而一径 科技 则是推出了长距+中短距+盲区的全套MEMS激光雷达解决方案，包括面向短距应用的大视场角MEMS激光雷达，以及基于1550nm光纤激光器的前向长距MEMS激光雷达。 不可否认，激光雷达大规模应用还需要显著降低成本、提高产品寿命，并且需要突破更高的探测距离（超过250m，甚至是300-400m）、超高扫描线束等技术瓶颈。 1550nm是主流选择之一，不管是一径 科技 、AEye还是luminar，都采用了该方案设计长距离探测激光雷达。 使用1550nm的激光器不仅可以在人眼安全范围内提升几个数量级的出光功率，而且可以更加有效的避开阳光噪声区域，从而降低背景光噪声。 从一径 科技 推出的1550nm+MEMS方案激光雷达ML-Xs也可以看出，各项参数都达到了全新的高度。比如视场角达到120 25 ，角分辨率达到0.15 ，线束达到200线，背景光噪声（在自然光照条件下）降低了70%。 此外，1550nm的发射器要比905nm的更安全，可加大激光器的功率、提高信噪比、减小脉冲宽度，并且对人眼安全性更高，更重要的是提升了激光雷达的有效距离。 不过，1550nm方案目前最大的障碍，还是成本。对于核心供应链体系的垂直整合也是未来降低成本、保障上游供应的关键一环。 Luminar是收购了InGaAs芯片公司OptoGration Inc.、芯片设计公司Black Forest Engineering，主要布局1550nm InGaAs光电探测器芯片以及专用数据处理芯片，理想状态下，规模化量产成本可以降至数美元范围。 一径 科技 同样选择底层芯片和元器件等自主研发和创新设计，目前其自研的的LiDAR专有芯片和核心算法已经成型，从而进一步降低1550nm激光雷达的成本。 在业内人士看来，“激光雷达的核心电子元器件正在向专用集成电路集成，后者具有密度更高、成本更低和可靠性更高等优点。这种趋势大致遵循集成电路的摩尔定律，意味着激光雷达体积、重量和成本大幅减少成为可能。” 而AEye公司推出的1550nm方案，则更强调了可以放置在挡风玻璃后，类似传统的前向摄像头。这对未来的车型设计来说至关重要，不会影响外型美观以及减少外置可能带来的对风阻系数的约束。 不过，从成本和供应链成熟度来说，905nm目前仍然具备特定优势，尽管这种波长带来了对眼睛安全的担忧（比如加大功率），同时限制了探测范围。 此外，从研发到制造（产品良率，间接影响成本）、供应能力和售后支持，激光雷达供应商还需要向市场证明，持续高效大批量生产已经准备就绪。 在这之前，这个市场还有不少变量因素。 三、 而在众多变量因素中，还有一项非常关键，那就是标准。 众所周知，在 汽车 前装市场，除了车规级、功能安全等一系列行业达成的默认认证之外，不同地区及市场还有相关的性能要求及测试标准，对于全新的 汽车 电子件，激光雷达也不例外。 按照高工智能 汽车 研究院数据预测，随着2022-2023年国内新车搭载L2级比例继续保持快速增长，高阶智能驾驶搭载激光雷达进入第一轮增长周期，预计到2023年国内乘用车前装激光雷达规模将超过150万颗。 这意味着，接下来技术路线如何发展，市场做出什么样的选择，有一点已经非常明确： 激光雷达的前装规模化量产已经开始。而整个行业也迫切需要规范化、标准化，从而为大规模前装量产提供参考基准。 10月12日，全国 汽车 标准化技术委员会电子与电磁兼容分技术委员会组织召开了《车载激光雷达性能要求及试验方法》标准起草组成立会 ，初步确立了车载激光雷达的标准体系构成和标准研制工作的计划与分工。 其中，在国家标准方面，禾赛作为牵头单位，百度作为联合牵头单位，共同负责国标GB/T《车载激光雷达性能要求及试验方法》的制定。 此外，禾赛还参与牵头制定多项激光雷达行业标准。 就在今年9月，禾赛的Pandar128激光雷达拿到了SGS颁发的全球首张激光雷达ISO 26262 ASIL B功能安全产品认证证书。而ISO 26262作为全球公认的 汽车 功能安全标准，是目前智能驾驶领域核心零部件前装的主要准入门槛之一。 而对于主机厂、一级零部件供应商来说，国标GB/T《车载激光雷达性能要求及试验方法》的起草，意味着，未来可以在一致的标准下对比市场上的各种产品，降低OEM的选型门槛和额外隐性成本。 从此次汽标委的标准起草会议纪要函中，对于标准完善也已经形成了初步的「意见」，在基本框架上增加了自检、故障报警、启动时间、唤醒功能等更加实用的功能，结合实际场景进一步区分了高速物体运动状态和高动态场景的点云性能要求等。 对于激光雷达的测试条件也做了进一步规范建议，例如试验室的光源，测试板的反射率；对于具体的测试布置进行了详尽的说明；对于人眼安全给出了莱茵提供的IEC标准参考；对车规环境测试也给出了全面的要求。 同时，在全球市场，IEEE也在去年启动了激光雷达性能测试方法的标准制定工作，聚焦于性能测试方法，包括距离精度/精度/分辨率、最大/最小距离、探测概率、角精度/分辨率、反射率等。 目前，激光雷达功能范围要求的模糊性，已经明确了相关标准测试方法的紧迫性，这意味着无论是激光雷达供应商还是 汽车 制造商都没有办法横向“比较”产品，行业缺乏透明度。 今年3月，Luminar与沃尔沃 汽车 旗下软件子公司Zenseact达成的协议，将激光雷达硬件和感知软件进行融合，提供一整套完整的自动驾驶解决方案。 因为，对主机厂来说，在为车型筛选出符合要求的激光雷达硬件后，还需要解决如何为硬件开发算法，怎么对系统的感知能力测试验证等问题，以确保达到量产要求。在激光雷达量产项目中，软件和硬件同等重要。 比如，激光雷达的感知算法 ，包括目标检测、目标跟踪、目标分类、速度判断、可行驶区域的判断甚至路径规划等等，在此基础上才能实现具体功能的开发。 一个典型的案例，就是激光雷达输出的原始点云数据也存在Corner Case。 这意味着，激光雷达感知算法与自动驾驶系统算法一样，同样需要大量场景数据的喂养，通过丰富的各类场景验证测试来实现算法的迭代，以保证激光雷达系统安全可靠、检测率和准确度。 此前，基于几年的激光雷达软件“开发+测试验证”闭环落地量产经验，亮道智能推出了面向整车量产的激光雷达系统解决方案 ，支持客户完成量产前激光雷达性能定义、产品硬件选型，感知算法开发与测试验证，以及系统集成到整车的量产目标。 “基于场景进行开发和测试验证成为行业趋势。 汽车 行业急需引入智能传感器软件算法开发，高质量数据采集和高效处理等技术，来应对智能化变革。”亮道智能CEO剧学铭表示。

我就是学激光雷达的，没听过固态激光雷达和机械激光雷达

根据探测原理，激光雷达可分为单线(二维)激光雷达和多线(三维)激光雷达。单线激光雷达，通过发出一束激光扫描线对区域进行旋转扫描，并根据区域内各个点与激光雷达的相对空间距离与方位，返回测量值。单线激光雷达的数据缺少一个维度，只能描述线状信息，无法描述面。不过，单线激光雷达是目前成本最低的激光雷达。多线激光雷达，通过发出两束或两束以上的激光扫描线对区域进行旋转扫描。多线激光雷达能够检测目标的空间距离与方位，并可以通过点云来描述三维环境模型，可以提供目标的激光反射强度信息，提供被检测目标的详细形状描述。目前，国际市场上推出的主要有4线、8线、16线、32线和64线。激光雷达发出的线束越多，每秒采集的点云越多，同时造价也越高。

激光雷达是一种工作在从红外到紫外光谱段的雷达系统，其原理和构造与激光测距仪极为相似。科学家把利用激光脉冲进行探测的称为脉冲激光雷达，把利用连续波激光束进行探测的称为连续波激光雷达。激光雷达的作用是能精确测量目标位置（距离和角度）、运动状态（速度、振动和姿态）和形状，探测、识别、分辨和跟踪目标。经过多年努力，科学家们已研制出火控激光雷达、侦测激光雷达、导弹制导激光雷达、靶场测量激光雷达、导航激光雷达等。

不能。激光雷达工作原理是发出一束短的光，并测量光需要多长时间回到激光雷达扫描仪，但此功能在夜晚或是光线不足的情况下无法正常使用。

目前比较流行的技术是基于深度神经网络(一般是卷积神经网络)原理实现。通过采集路面情况的图像，程序作出判断，进而控制方向盘向左或者向右转向，当然也可以控制刹车等等。自动驾驶汽车模仿人的行动机理:第一步：通过高精度摄像头采集路面信息=====>>>相当于人的眼睛 采集到的路面信息以图像的形式进行处理.第二步：将图像信息输入到计算机程序======>>>相当于人的大脑 这里的计算机程序可以看成是一个模拟的深度神经网络，目前比较成熟哦深度神经网络架构是基于卷积神经网络(convolutional nueral network)实现的。说的简单一点，我们可以把卷积神经网络当作是一个黑盒，输入的图像经过黑盒(卷积神经网络)后，黑盒输出方向盘的方向、加速减速等，进而控制汽车。第三部：最后一步就是第二部所述的计算机程序根据图像的输入输出相应的动作，进而就能够控制======>>相当于人的手所作出的动作。综上所述，自动驾驶汽车的技术原理本质上可以看做是一个分类器=>>>>根据输入图像，对图像进行分类，然后根据分类的结果，汽车采取相应的动作。

按工作方式可分为脉冲激光雷达和连续波激光雷达；根据探测技术的不同，可以分为直接探测型激光雷达和相干探测型激光雷达；按应用范围可分为：靶场测量激光雷达（武器实验测量）、火控激光雷达（控制射击武器自动实施瞄准与发射）、跟踪识别激光雷达（制导、侦查、预警、水下目标探测）、激光雷达引导（航天器交汇对接、障碍物回避）、大气测量激光雷达（云层高度、大气能见度、风速、大气中物质的成分和含量）。

避障是指移动机器人在行走过程中，通过传感器感知到在其规划路线上存在静态或动态障碍物时，按照 一定的算法实时更新路径，绕过障碍物，最后达到目标点。 避障常用哪些传感器？ 不管是要进行导航规划还是避障，感知周边环境信息是第一步。就避障来说，移动机器人需要通过传感器 实时获取自身周围障碍物信息，包括尺寸、形状和位置等信息。避障使用的传感器多种多样，各有不同的原理和特点，目前常见的主要有视觉传感器、激光传感器、红外传感器、超声波传感器等。下面我简单介绍一下这几种传感器的基本工作原理。 超声波 超声波传感器的基本原理是测量超声波的飞行时间，通过d=vt/2测量距离，其中d是距离，v是声速，t是 飞行时间。由于超声波在空气中的速度与温湿度有关，在比较精确的测量中，需把温湿度的变化和其它因素考虑进去。 上面这个图就是超声波传感器信号的一个示意。通过压电或静电变送器产生一个频率在几十kHz的超声波脉冲组成波包，系统检测高于某阈值的反向声波，检测到后使用测量到的飞行时间计算距离。超声波传感器一般作用距离较短，普通的有效探测距离都在几米，但是会有一个几十毫米左右的最小探测盲区。由于超声传感器的成本低、实现方法简单、技术成熟，是移动机器人中常用的传感器。超声波传感器也有一些缺点，首先看下面这个图。 因为声音是锥形传播的，所以我们实际测到的距离并不是 一个点，而是某个锥形角度范围内最近物体的距离。 另外，超声波的测量周期较长，比如3米左右的物体，声波传输这么远的距离需要约20ms的时间。再者，不同材料对声波的反射或者吸引是不相同的，还有多个超声传感器之间有可能会互相干扰，这都是实际应用的过程中需要考虑的。 红外 一般的红外测距都是采用三角测距的原理。红外发射器按照一定角度发射红外光束，遇到物体之后，光会反向回来，检测到反射光之后，通过结构上的几何三角关系，就可以计算出物体距离D。 当D的距离足够近的时候，上图中L值会相当大，如果超过CCD的探测范围，这时，虽然物体很近，但是传感器反而看不到了。当物体距离D很大时，L值就会很小，测量uf97e精度会变差。因此，常见的红外传感器 测量距离都比较近，小于超声波，同时远距离测量也有最小距离的限制。另外，对于透明的或者近似黑体的物体，红外传感器是无法检测距离的。但相对于超声来说，红外传感器具有更高的带宽。 激光 常见的激光雷达是基于飞行时间的（ToF，time of flight），通过测量激光的飞行时间来进行测距d=ct/2，类似于前面提到的超声测距公式，其中d是距离，c是光速，t是从发射到接收的时间间隔。激光雷达包括发射器和接收器 ，发射器用激光照射目标，接收器接收反向回的光波。机械式的激光雷达包括一个带有镜子的机械机构，镜子的旋转使得光束可以覆盖 一个平面，这样我们就可以测量到一个平面上的距离信息。 对飞行时间的测量也有不同的方法，比如使用脉冲激光，然后类似前面讲的超声方案，直接测量占用的时间，但因为光速远高于声速，需要非常高精度的时间测量元件，所以非常昂贵；另一种发射调频后的连续激光波，通过测量接收到的反射波之间的差频来测量时间。 图一 图二 比较简单的方案是测量反射光的相移，传感器以已知的频率发射一定幅度的调制光，并测量发射和反向信号之间的相移，如上图一。调制信号的波长为lamda=c/f，其中c是光速，f是调制频率，测量到发射和反射光束之间的相移差theta之后，距离可由lamda*theta/4pi计算得到，如上图二。 激光雷达的测量距离可以达到几十米甚至上百米，角度分辨率高，通常可以达到零点几度，测距的精度也高。但测量距离的置信度会反比于接收信号幅度的平方，因此，黑体或者远距离的物体距离测量不会像光亮的、近距离的物体那么好的估计。并且，对于透明材料，比如玻璃，激光雷达就无能为力了。还有，由于结构的复杂、器件成本高，激光雷达的成本也很高。 一些低端的激光雷达会采用三角测距的方案进行测距。但这时它们的量程会受到限制，一般几米以内，并且精度相对低一些，但用于室内低速环境的SLAM或者在室外环境只用于避障的话，效果还是不错的。 视觉 常用的计算机视觉方案也有很多种， 比如双目视觉，基于TOF的深度相机，基于结构光的深度相机等。深度相机可以同时获得RGB图和深度图，不管是基于TOF还是结构光，在室外强光环境下效果都并不太理想，因为它们都是需要主动发光的。 像基于结构光的深度相机，发射出的光会生成相对随机但又固定的斑点图样，这些光斑打在物体上后，因为与摄像头距离不同，被摄像头捕捉到的位置也不相同，之后先计算拍到的图的斑点与标定的标准图案在不同位置的偏移，利用摄像头位置、传感器大小等参数就可以计算出物体与摄像头的距离。而我们目前的E巡机器人主要是工作在室外环境，主动光源会受到太阳光等条件的很大影响，所以双目视觉这种被动视觉方案更适合，因此我们采用的视觉方案是基于双目视觉的。 双目视觉的测距本质上也是三角测距法，由于两个摄像头的位置不同，就像我们人的两只眼睛一样，看到的物体不一样。两个摄像头看到的同一个点P，在成像的时候会有不同的像素位置，此时通过三角测距就可以测出这个点的距离。与结构光方法不同的是，结构光计算的点是主动发出的、已知确定的，而双目算法计算的点一般是利用算法抓取到的图像特征，如SIFT或SURF特征等，这样通过特征计算出来的是稀疏图。 要做良好的避障，稀疏图还是不太够的，我们需要获得的是稠密的点云图，整个场景的深度信息。稠密匹配的算法大致可以分为两类，局部算法和全局算法。局部算法使用像素局部的信息来计算其深度，而全局算法采用图像中的所有信息进行计算。一般来说，局部算法的速度更快，但全局算法的精度更高。 这两类各有很多种不同方式的具体算法实现。能过它们的输出我们可以估算出整个场景中的深度信息，这个深度信息可以帮助我们寻找地图场景中的可行走区域以及障碍物。整个的输出类似于激光雷达输出的3D点云图，但是相比来讲得到信息会更丰富，视觉同激光相比优点是价格低很多，缺点也比较明显，测量精度要差 一些，对计算能力的要求也高很多。当然，这个精度差是相对的，在实用的过程中是完全足够的，并且我们目前的算法在我们的平台NVIDIA TK1和TX1上是可以做到实时运行。 KITTI采集的图 实际输出的深度图，不同的颜色代表不同的距离 在实际应用的过程中，我们从摄像头读取到的是连续的视频帧流，我们还可以通过这些帧来估计场景中 目标物体的运动，给它们建立运动模型，估计和预测它们的运动方向、运动速度，这对我们实际行走、避障规划是很有用的。 以上几种是最常见的几种传感器 ，各有其优点和缺点，在真正实际应用的过程中，一般是综合配置使用多种不同的传感器 ，以最大化保证在各种不同的应用和环境条件下，机器人都能正确感知到障碍物信息。我们公司的E巡机器人的避障方案就是以双目视觉为主，再辅助以多种其他传感器，保证机器人周边360度空间立体范围内的障碍物都能被有效侦测到，保证机器人行走的安全性。 避障常用算法原理 在讲避障算法之前，我们假定机器人已经有了一个导航规划算法对自己的运动进行规划，并按照规划的路径行走。避障算法的任务就是在机器人执行正常行走任务的时候，由于传感器的输入感知到了障碍物的存在，实时地更新目标轨迹，绕过障碍物。 Bug算法知乎用户无方表示 Bug算法应该是最简单的一种避障算法了，它的基本思想是在发现障碍后，围着检测到的障碍物轮廓行走，从而绕开它。Bug算法目前有很多变种， 比如Bug1算法，机器人首先完全地围绕物体，然后从距目标最短距离的点离开。Bug1算法的效率很低，但可以保证机器人达到目标。 Bug1算法示例 改进后的Bug2算法中，机器人开始时会跟踪物体的轮廓，但不会完全围绕物体一圈，当机器人可以直接移动至目标时，就可以直接从障碍分离，这样可以达到比较短的机器人行走总路径。 Bug2算法示例 除此之外，Bug算法还有很多其他的变种， 比如正切Bug算法等等。在许多简单的场景中，Bug算法是实现起来比较容易和方便的，但是它们并没有考虑到机器人的动力学等限制，因此在更复杂的实际环境中就不是那么可靠好用了。 势场法（PFM） 实际上，势场法不仅仅可以用来避障，还可以用来进行路径的规划。势场法把机器人处理在势场下的 一个点，随着势场而移动，目标表现为低谷值，即对机器人的吸引力，而障碍物扮演的势场中的一个高峰，即斥力，所有这些力迭加于机器人身上，平滑地引导机器人走向目标，同时避免碰撞已知的障碍物。当机器人移动过程中检测新的障碍物，则需要更新势场并重新规划。 上面这个图是势场比较典型的示例图，最上的图a左上角是出发点，右下角是目标点，中间三个方块是障碍物。中间的图b就是等势位图，图中的每条连续的线就代表了一个等势位的一条线，然后虚线表示的在整个势场里面所规划出来的一条路径，我们的机器人是沿着势场所指向的那个方向一直行走，可以看见它会绕过这个比较高的障碍物。 最下面的图，即我们整个目标的吸引力还有我们所有障碍物产生的斥力最终形成的一个势场效果图，可以看到机器人从左上角的出发点出发，一路沿着势场下降的方向达到最终的目标点，而每个障碍物势场表现出在很高的平台，所以，它规划出来的路径是不会从这个障碍物上面走的。 一种扩展的方法在基本的势场上附加了uf9ba另外两个势场：转运势场和任务势场。它们额外考虑了由于机器人本身运动方向、运动速度等状态和障碍物之间的相互影响。 转动势场考虑了障碍与机器人的相对方位，当机器人朝着障碍物行走时，增加斥力， 而当平行于物体行走时，因为很明显并不会撞到障碍物，则减小斥力。任务势场则排除了那些根据当前机器人速度不会对近期势能造成影响的障碍，因此允许规划出 一条更为平滑的轨迹。 另外还有谐波势场法等其他改进方法。势场法在理论上有诸多局限性， 比如局部最小点问题，或者震荡性的问题，但实际应用过程中效果还是不错的，实现起来也比较容易。 向量场直方图（VFH） 它执行过程中针对移动机器人当前周边环境创建了一个基于极坐标表示的局部地图，这个局部使用栅格图的表示方法，会被最近的一些传感器数据所更新。VFH算法产生的极坐标直方图如图所示： 图中x轴是以机器人为中心感知到的障碍物的角度，y轴表示在该方向存在障碍物的概率大小p。实际应用的过程中会根据这个直方图首先辨识出允许机器人通过的足够大的所有空隙，然后对所有这些空隙计算其代价函数，最终选择具有最低代价函数的通路通过。 代价函数受三个因素影响：目标方向、机器人当前方向、之前选择的方向，最终生成的代价是这三个因素的加权值，通过调节不同的权重可以调整机器人的选择偏好。VFH算法也有其他的扩展和改进，比如在VFH+算法中，就考虑了机器人运动学的限制。由于实际底层运动结构的不同，机器的实际运动能力是受限的，比如汽车结构，就不能随心所欲地原地转向等。VFH+算法会考虑障碍物对机器人实际运动能力下轨迹的阻挡效应，屏蔽掉那些虽然没有被障碍物占据但由于其阻挡实际无法达到的运动轨迹。我们的E巡机器人采用的是两轮差动驱动的运动形式，运动非常灵活，实际应用较少受到这些因素的影响。 具体可以看 一下这个图示： 类似这样传统的避障方法还有很多，除此之外，还有许多其他的智能避障技术，比如神经网络、模糊逻辑等。 神经网络方法对机器人从初始位置到目标位置的整个行走路径进行训练建模，应用的时候，神经网络的输 入为之前机器人的位姿和速度以及传感器的输 入，输出期望的下一目标或运动方向。 模糊逻辑方法核心是模糊控制器，需要将专家的知识或操作人员的经验写成多条模糊逻辑语句，以此控制机器人的避障过程。比如这样的模糊逻辑：第一条，若右前方较远处检测到障碍物，则稍向左转；第 二条，若右前方较近处检测到障碍物，则减速并向左转更多角度等等。

　　激光雷达通常被用于军事、工业领域，在民用消费领域上非常少见。苹果iPhone12手机新增了激光雷达（LiDAR）硬件，其主要作用是精准测算物体距离并且完成建模数据。具体说明如下： 　　1、激光雷达LiDAR（LightDetectionandRanging，激光探测和测距），又称光学雷达扫描仪。它的工作原理是通过向外发射红外光束，通过接收投射物反射回来的光线探测物体。 　　2、苹果iPhone12手机用上了LiDAR激光雷达后，可以实现更快的对焦速度和更加精准的3D建模，但是这颗雷达的探测距离仅为5米，所以和工业用途的激光雷达存在很大的性能差距。 　　3、具体来说，苹果iPhone12的激光雷达主要是对拍摄中对焦的部分进行优化，为对焦提供更高的精度，甚至在完全黑暗的环境下也可完成对焦。另外，激光雷达可带来的更高精度的3D建模能力，对于强化AR应用起到了关键性的提升。

激光雷达具有极高的角度、距离和速度分辨率。通常，激光雷达的角分辨率不低于0.1mard，也就是说可以分辨3km距离上相距0.3m的两个目标，并可以同时跟踪多个目标；其距离分辨率可达0.lm；速度分辨率能达到10m/s以内。距离和速度分辨率高，意味着可以利用距离-多谱勒成像技术来获得目标的清晰图像。激光雷达的分辨率高是其最显著的优点，多数应用都是基于此。

车载激光雷达探测距离是150米。车载激光雷达又称车载三维激光扫描仪，是一种移动型三维激光扫描系统，是城市建模最有效的工具之一。车载、船载或者是机载的激光雷达，其原理都是将三维激光扫描仪加上POS系统装载车上。目的就是为了能在更长，更远的范围内建立DTM模型。以下是车载激光雷达的应用：1、公路测量，维护和勘察；公路资产清查（交通标志，隔音障，护栏，下水道口，排水沟等）；2、公路检测（车辙，道路表面，道路变形）；公路几何模型（横向和纵向的剖面分析）；3、结构分析（立交桥）；淹水评估分析；在GIS系统中的叠加分析；滑坡分析，危害评估（滑坡变形测量与危害分析，滑石和流水分析）；4、交通流量分析，安全评估和环境污染评估；土石方量分析；驾驶视野和安全分析。

未来自动驾驶价值链最重要的是三项能力：1、自动驾驶硬件生产（传感器，计算平台）2、自动驾驶软件开发（识别算法，控制算法）3、自动驾驶系统集成（将硬件与软件正很进汽车平台）

1.激光测距雷达2.激光测速雷达3.激光成像雷达4.大气探测激光雷达

激光雷达会更准确一些，同时也会更智能一些。