相機的內參主要有焦距、鏡像畸變量級、縮放比例因子、主點等，外參主要有相機的平移向量、旋轉矩陣等。相機內參模型使用比較多的是張正友的Z孔模型，而視野廣、畸變大的相機會選擇魚眼模型或者全景模型。相機的內參標定目前業內比較廣泛應用的是“張正友標定法”，通過采集不同角度棋盤格標定板圖像的坐標數據，計算出相機的內參。對比Z孔模型+棋盤格標定板和魚眼模型+ChArUco標定板的標定效果，可以看出后者的角點覆蓋范圍更大，去畸變效果也更好。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。昆明車用激光雷達測距

4D毫米波雷達之所以如此受歡迎，并且正在成為汽車傳感器中的“新星”，是因為傳統的3D毫米波雷達一直以來有一個被詬病的缺點，就是無法識別靜止物體，道路上的井蓋、減速帶以及懸掛著的各種道路標識牌等，由于沒有高度信息，3D毫米波雷達完全無法決策，導致3D毫米波雷達在自動駕駛的戰場上一直平平無奇。4D毫米波雷達又稱為成像雷達，與傳統的毫米波雷達相比，4D毫米波雷達除了可以計算出被測目標的距離、速度、水平角度等數據信息之外，還可以計算出被測目標的俯仰角信息，獲取被測目標的高度信息，更好地了解和繪制汽車周圍的環境地圖，使其提供的數據更為精細。昆明車路協同激光雷達數據處理激光雷達的波長比微波短好幾個數量級，又有更窄的波束。

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。

從自動駕駛到ADAS，市場在變，激光雷達也在變。高階ADAS拿掉激光雷達的可能性越來越小激光雷達在今年扎堆上車，反映了一個現象——ADAS需要的感知能力變強了。目前來看，幾乎所有想要實現城市NOA（導航輔助駕駛）功能的車型，都一定會搭載激光雷達。輔助駕駛的可用區域一旦覆蓋至城市，需要面對更加復雜的交通環境，也需要對更多交通參與者的安全負責。從安全角度來說，激光雷達的高精度三維感知，也并不多余。而特斯拉是個例，其提出的“視覺感知路線”，不僅否定了激光雷達的在ADAS中激光雷達存在的意義，甚至全盤否定了所有雷達。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。

按照諧振腔制造工藝差異，激光器光芯片可分為邊發射激光器芯片（EEL）與面發 射激光器芯片（VCSEL）兩類。EEL 在芯片兩側鍍光學膜形成諧振腔，光子經諧振腔選 模放大后，將沿平行于襯底表面的方向形成激光；VCSEL 在芯片上下兩面鍍光學膜形 成諧振腔，由于諧振腔與襯底垂直，光子經選模放大后將垂直于芯片表面形成激光。EEL 與 VCSEL 各具優勢，EEL 的輸出功率、電光轉化效率更高，而 VCSEL 具有閾值電流 低、單波長工作穩定、可高效調制、易二維集成、無腔面閾值損傷、制造成本低等優點。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。西藏無人機激光雷達數據

其中測距單元可利用FPGA技術實現，在高精度激光雷達中還需采用精密測時技術。昆明車用激光雷達測距

相比圖像處理，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。昆明車用激光雷達測距

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