我們可以把激光雷達當成汽車的眼睛，因為激光比較大的作用其實就是看。激光雷達在車上可以幫助汽車感知道路環境，自行規劃行車路線，控制車輛達到預定目標的作用。比如根據激光遇到障礙物以后的折返時間，就可以判斷出這個障礙物和自身的相對距離，幫助車輛來識別路障、路況及自動變向。除了在車企行業應用比較廣外，激光還在其他行業也是備受關注。比如：打標、切割、焊接、鉆孔、雕刻、測量、診斷等領域，都是發展高精密制造的關鍵支撐技術。因此輸出的光束質量好，其單色性、相干性和光束穩定性好。無人機激光雷達數據處理

盡管當下看來，4D毫米波雷達成為各車企的“心頭肉”，但其發展仍然存在著諸多挑戰。有業內人士指出，4D成像毫米波雷達主要是依靠增加芯片、天線等硬件來實現立體成像、提高角分辨率等功能，但同時也會因為天線太多的問題，導致之間互相干擾，噪聲很大。而且，從分辨率來看，目前4D毫米波雷的水平角分辨率多為1°，而激光雷達的水平角分辨率可達到0.1°，4D毫米波雷達只能達到一些低端激光雷達的效果。因此，從某種程度上來說，4D毫米波雷達并不能完完全全取代激光雷達，只能說兩者是互補關系，各有優缺點，二者未來發展如何，還需要市場的考量。云南mems激光雷達推薦對于成像激光雷達來說，系統還需要解決圖像行的非線性掃描修正、幅度/距離圖像顯示等技術。

相比攝像頭，激光雷達是一種比較原始的控制方式，其原理和家里的掃地機是一樣的，就是根據周邊的障礙物和地圖控制車輛行駛方向和速度。激光雷達可每秒向外發射幾百萬個激光脈沖并通過內部旋轉方式對外界進行旋轉掃描。每次掃描都可獲取周邊物體精確的三維數據。將收集的數據上傳并分析處理，然后得出結果。這種方法的缺點就是算法是固的，完全依賴硬件性能，不能通過自我學習提升，不能識別紅綠燈和限速牌，無法實現更高級別的自動駕駛。這種應該叫輔助駕駛，并不是真正意義上的自動駕駛。

自動駕駛技術快速發展的同時也在推動著各種環境感知傳感器的研究。常見的環境傳感器包括相機，毫米波雷達，激光雷達等，其中激光雷達因其可以得到目標的三維信息、抗干擾能力強、分辨率高等優點，在自動駕駛技術的研究中占據了 重要的地位。激光雷達又可以細分為機械式、混合式、固態式等類型。而激光測距技術則是激光雷達的基石。當下的激光雷達主要應用在自動駕駛，無人機，機器人等幾個領域。在自動駕 駛中使用的激光雷達主要有以下幾種類型：機械式激光雷達、混合式激光雷達、全固態激光雷達。激光雷達發射機光源的選擇土要有半導體激光器、半導體泵浦的固體激光器和氣體激光器等。

高度信息的增加可以讓毫米波雷達不再“一視同仁”：4D毫米波雷達可通過不同高度數據識別前方物體是屬于無需避讓的路牌或者信號燈，還是一個需要緊急避讓的車輛或行人，大幅提升了毫米波在靜態物體識別上的置信度。同時，傳統毫米波雷達有分辨率低，噪點多等缺點，而4D毫米波雷達通過增加實際或虛擬的天線數，有效提升角分辨率，并生成更多的點云，在原始數據上能夠成像出目標物體的基本輪廓、邊緣、外形。通過深度學習后，毫米波雷達也能夠實現區分行人、自行車、汽車、卡車等不同目標。利用激光雷達可以探測氣溶膠、云粒子的分布、大氣成分和風場的垂直廓線，對主要污染源可以進行有效監控。西藏高幀率 激光雷達傳感器

目前激光雷達的終端信息處理系統設計采用主要采用大規模集成電路和計算機完成。無人機激光雷達數據處理

4D毫米波雷達，也可以將其稱為成像雷達，在原有的功能基礎上增加了高度信息，能夠探測出物體的方位、距離、速度、高度四維數據。同時，4D毫米波雷達具有像素級的角分辨率，可解析出目標物體的輪廓，讓毫米波雷達實現近似于激光雷達的成像功能。傳統毫米波雷達由于缺少高度的信息，導致視角中只有一個平面，無法區分目標物體是在“路上”還是在“空中”。這讓毫米波雷達在自動駕駛感知中，尤其是在靜態物體識別上無法有效發揮其作用。無人機激光雷達數據處理

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