成都2D激光雷达数据处理

自动驾驶领域的感知先行十分重要。自动驾驶汽车感知的实现离不开各式各样的传感器设备，包括激光雷达、毫米波雷达、车载摄像头、红外热成像、超声波雷达等，其通过捕捉感知车辆周边交通环境的数据，以此为自动驾驶提供准确的信息，规划正确的交通路线，让自动驾驶汽车可以安全驾驶。当下，随着市场对自动驾驶能力的需求不断升级，需要具有更高感知能力的传感器设备，为此，各企业之间摩拳擦掌，在芯片、系统、感知、算法等各个领域上下功夫。其中，4D毫米波雷达作为一颗新星，似乎成为了自动驾驶汽车领域中不可或缺的配置之一，甚至被称为激光雷达的“平替”。其特点是激光输出波长范围较宽;气体的光学均匀性较好。成都2D激光雷达数据处理

据有关媒体报道，2022年下半年，中国市场正迎来一波新的智能车量产交付小高潮。高工智能汽车研究院监测数据显示，去年中国市场乘用车前装标配搭载激光雷达数量还不到8000颗，今年1-9月，前装搭载激光雷达的数量已达5.7万颗，预计全年达12万颗，增长10倍以上。随着乘用车逐步发展到L3+阶段，“视觉计算”方案不再满足智能驾驶的感知要求，乘用车市场在2022迎来激光雷达装车小高潮。众多信息都显示2022年将是激光雷达大规模“上车年”。大角度测量激光雷达技术在大气中间层金属蒸气层的观测主要采用荧光共振散射激光雷达。

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。

此外，4D毫米波雷达具备高分辨率的优势，在复杂的城市环境下，可通过高分辨率点云来感知汽车周围环境，从而增强环境测绘和场景感知能力，这在一定程度补上了3D毫米波雷达的短板。另一方面，相较于激光雷达，4D毫米波雷达还可以全天候工作，即使遇上大雪、大雨等极端天气依然不会出现较大的偏差，能够稳定发挥作用，不受不良天气情况的影响。同时，从成本上看，激光雷达的价格大约在1000美元，而4D毫米波雷达只是约为激光雷达的1/10。正因为如此，所以4D毫米波雷达被认为是激光雷达的“平替”。通过分析便可得到待测对象的浓度分布。

相比摄像头，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。图像数据采集由高速DSP完成，图像处理及三维显示可由工业控制计算机完成。车载激光雷达价格

。非扫描成像体制采用多元探测器，作用距离较远。成都2D激光雷达数据处理

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