32线激光雷达

激光雷达从快速上车角度来看，需要平衡性能、可靠性、可量产、低成 本四大方向。激光雷达作为车规级产品关乎生命安全，对可靠性要求极 高，十分考验厂商的研发和制造能力。车规级产品需要满足-40-105°C 使用环境和 15 年使用寿命，同时要保证 0 失效率，难度较高。在制造 过程中也需要设计安全冗余保证量产良率，同时也能降低成本。在满足 使用性能的前提下，车规级可靠性是保障安全的技术，可量产和成本也 是上车关键。激光雷达可通过结构优化、量产、自主研发降低成本。 目前激光雷达的终端信息处理系统设计采用主要采用大规模集成电路和计算机完成。32线激光雷达

自动驾驶采用激光雷达可以获得高安全冗余。车辆通常会配备前置远距 激光雷达在其他传感器受限时可获得安全冗余，例如摄像头在夜晚或强 光下无法识别时。同时由于激光雷达具有高分辨率、广角大和精度高的 特点，是检测、分类物体、跟踪地标以进行定位的必备功能。在高速公 路应用通常还需后向长距激光雷达检测高速公路上的接近车辆，提供更多的感知。对于 L4/L5 级车辆通常需要使用不同传感器获得 360 度视图，以提供冗余并消除每个传感器的缺点，可能会采用 5-10 个摄像头、 8-12 个毫米波雷达和 5-12 激光雷达。当然，技术创新和突破可能会改 变无人驾驶传感器配置。云南64线激光雷达slam激光雷达发射机光源的选择土要有半导体激光器、半导体泵浦的固体激光器和气体激光器等。

目前也有一些用其他传感器取代激光雷达的设想。例如4D成像雷达（毫米波）正是被不少人看作有望取代激光雷达的传感器之一。它与普通毫米波雷达相比，探测范围变大、距离变远，且能提供俯仰角的数据。但与激光雷达相比，在点云密度、探测距离等方面，仍然大幅落后于激光雷达。除了在性能上的差距外，还有一点不容忽略。从商业化角度来说，激光雷达目前已经开始落地，消费者对于激光雷达的重要性也产生了一定的认知，特别是在乘用车领域来说，主机厂没有耐心继续等待其他传感器的发展，占得先机的激光雷达相比于其他还未能落地的产品来说将会拥有更多资金用于研发，以提升产品能力。

随着新能源汽车的越来越多，自动驾驶开始逐步占据人们的视野。自动驾驶需要各类传感器来感知周围环境，传感器数据（图像、点云等）上的坐标与真实世界中的物体的坐标存在对应的转换关系。这一转换关系可通过建模获得的公式计算。这些公式中有的包含传感器的外部参数，有的也包含传感器的内部参数。外部参数主要和传感器的安装方位有关，内部参数主要和焦距、激光发射器坐标等内因有关。传感器的标定工作，就是通过实验得出传感器内外参数，从而实现各传感器的坐标统一。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。

激光雷达是高级自动驾驶的主要传感器，主要利用光波获取并处理信息，起到测距、避障、定位和导航等对驾驶的辅助作用。它的基本原理是通过发射器向目标发射探测信号(激光束)和传感器接受目标反射回来的信号来测量与目标之间的距离、分析目标反射回来的信息得到目标的距离和物理属性等信息，用于避障，于此同时结合地图，便于实现定位以及导航功能。传感器位于自动驾驶的感知层，用于探测外部环境，是自动驾驶的重要组成部分，其中，激光雷达的综合性能比较好，由于兼具精度高、探测范围广、分辨率高、算法可行性强等优点，被大多数整车厂、Tier1供应商认为是L3级及以上自动驾驶必备的传感器。在高精度激光测距机中，通常采用峰值采样保持电路和恒比定时电路来减小测时误差。重庆固态激光雷达技术

激光雷达终端信息处理系统的任务是既要完成对各传动机构、激光器、扫描机构及信号处理电路的同步协调。32线激光雷达

自动驾驶车辆对于前向的探测精细度要求极高， 车辆在向前行驶时必须能够精细探测并识别出前方物体的类型、距离、方位、速度维度的信息，任何误报或漏报都有可能直接导致事故的发生。激光雷达通过对周围环境扫描能够形成3D图像模型，每秒能够在横向120°视场范围生成百万级的点云量，其点云密度足够满足各级别自动驾驶的感知需求。4D毫米波雷达虽然同样具有成像功能，但是在点云密度和质量上仍然无法与激光雷达性能媲美，也较难满足高级别自动驾驶的感知需求。4D毫米波雷达的水平纵向分辨率通常在1°以上，例如大陆ARS540雷达分辨率为1.2°×2.3°。32线激光雷达

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