激光避障-激光避障方案-北京北醒(推荐商家)

简单来说激光雷达主要是通过发射激光束来探测周遭环境，车载激光雷达普遍采用多个激光和，建立三维点云图，从而达到实时环境感知的目的。

激光雷达的优势在于其探测范围更广，探测精度更高。但是，激光雷达的缺点也很明显：在雨雪雾等极端天气下性能较差;采集的数据量过大;十分昂贵。

技术上来讲，目前传统激光雷达技术已经很成熟，而固态激光雷达和混合固态激光雷达尚处于起步阶段，因此各企业当前在自动驾驶汽车使用的激光雷达，多以机械式激光雷达为主。

而从整个激光雷达行业来看，车载激光雷达产品生产商主要集中在国外，激光避障方案，如美国的Velodyne、Quanegy，德国的IBEO，国内近几年也开始出现一些专注于车载激光雷达的企业，以及一些从其他领域转行而来的激光雷达企业，因看中自动驾驶汽车广阔发展前景，纷纷投身车载激光雷达产品的研发，激光避障方案，目前来看成果显著。

所谓的毫米波雷达，激光避障，就是指工作频段在毫米波频段的雷达，测距原理跟一般雷达一样，也就是把无线电波（雷达波）发出去，然后接收回波，根据收发之间的时间差测得目标的位置数据。毫米波雷达就是这个无线电波的频率是毫米波频段。

毫米波雷达从上世纪起就已在汽车中使用，技术相对成熟。毫米波的波长介于厘米波和光波之间，因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点，且其引导头具有体积小、质量轻和空间分辨率高的特点。此外，毫米波导引头穿透雾、烟、灰尘的能力强，相比于激光雷达是一大优势。

毫米波雷达的缺点也十分直观，探测距离受到频段损耗的直接制约（想要探测的远，激光避障传感器，就必须使用高频段雷达），也无法感知行人，并且对周边所有障碍物无法进行精准的建模。

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激光雷达是如何成像的？

“盲人摸象”走完首步，我们已经成功的找到了“大象”的位置和距离，下一步我们该如何知道“大象”的样子呢？这就是激光雷达的成像过程要解决的问题。简单的理解，激光雷达三维成像其实就是在测出目标各点距离的基础上，同时获得每个点与雷达之间的水平角和俯仰角，这样我们就得到目标三维信息了。按照目标各点三维信息的获取方式，激光成像体制主要有扫描式激光成像和面阵式激光成像。

激光雷达在自动驾驶中的作用有哪些　

激光雷达的原理在于向目标物体发射激光束，然后根据激光束发射-反射之间的时间间隔来确定距离目标物体的实际距离。特点在于测距，可以达到级别的精度。这样的测量为无人驾驶的后续算法提供了数据保障。

在3D环境感知方面，激光雷达可以实时扫描车辆周围的静态和动态障碍物，并依靠点云分类算法对障碍物进行分割和分类，输出给下游控制决策模块，规划决策控制模块根据不同的障碍物做出不同的行为决策，比如跟车，超车，停车等等。

在辅助***方面，可以利用点云扫描结果提取feature，并与高精地图的数据进行对比匹配，从而

获取的物理位置。

或者基于点云的反射值强度，做基于反射值强度的概率匹配进行***（百度apollo***算法采用是这种方法），可以达到厘米级的***精度。

激光雷达弥补了其他传感器的精度短板，但同时也有其自身的缺陷，比如在雨雪天气下的传感器噪声问题等。

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