车载激光雷达测量

按照谐振腔制造工艺差异，激光器光芯片可分为边发射激光器芯片（EEL）与面发 射激光器芯片（VCSEL）两类。EEL 在芯片两侧镀光学膜形成谐振腔，光子经谐振腔选 模放大后，将沿平行于衬底表面的方向形成激光；VCSEL 在芯片上下两面镀光学膜形 成谐振腔，由于谐振腔与衬底垂直，光子经选模放大后将垂直于芯片表面形成激光。EEL 与 VCSEL 各具优势，EEL 的输出功率、电光转化效率更高，而 VCSEL 具有阈值电流 低、单波长工作稳定、可高效调制、易二维集成、无腔面阈值损伤、制造成本低等优点。激光光速发散角小，能量集中，探测灵敏度和分辨率高。车载激光雷达测量

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。四川tof激光雷达原理又要对接收机送出的信号进行处理，获取目标的距离信息。

服务型机器人、智慧城市及测绘是激光雷达的典型应用场景，对激光雷达性能有 不同要求。例如应用于工业领域的 YDLIDAR 激光雷达测距远为 30 米，应用 于测绘等领域的华测导航激光雷达远测程可达 1350 米。政策支持机器人行业发展，移动机器人有望受益。借助强大的内置感知系统及控 制系统，移动机器人能够完成多种无人作业，从而减轻对人力的依赖，提高生产 效率。为推进我国机器人产业发展，有关部门相继制定发布了一系列政策，例如 2021 年 12 月，工信部等部门发布《“十四五”机器人产业发展规划》，争取 2025 年我国成为全球机器人技术创新策源地、制造集聚地和集成应用新高地， 2035 年我国机器人产业综合实力达到国际**水平。

4D毫米波雷达之所以如此受欢迎，并且正在成为汽车传感器中的“新星”，是因为传统的3D毫米波雷达一直以来有一个被诟病的缺点，就是无法识别静止物体，道路上的井盖、减速带以及悬挂着的各种道路标识牌等，由于没有高度信息，3D毫米波雷达完全无法决策，导致3D毫米波雷达在自动驾驶的战场上一直平平无奇。4D毫米波雷达又称为成像雷达，与传统的毫米波雷达相比，4D毫米波雷达除了可以计算出被测目标的距离、速度、水平角度等数据信息之外，还可以计算出被测目标的俯仰角信息，获取被测目标的高度信息，更好地了解和绘制汽车周围的环境地图，使其提供的数据更为精细。可以采用非相干的能量接收方式。

激光雷达在智慧城市与测绘领域应用包括实景三维城市、大气环境监测和智能 交通等，2025 年全球市场规模有望超过 45 亿美元。测绘方面，通过激光雷达采 集三维空间数据并处理得到具有坐标信息的影像数据，进而实现实景三维建模已成为主流发展方向。大气环境监测方面，可通过激光雷达探测气溶胶、云粒子的 分布、大气成分和风场的垂直廓线，进而有效监控主要污染源。智能交通方面， 可通过激光雷达对道路进行连续扫描并获得实时动态的车流量点云数据并处理 得到车流量等参数，进而实现智能交通控制。激光雷达由发射，接收和后置信号处理三部分和使此三部分协调工作的机构组成。自动驾驶激光雷达

激光雷达利用激光光波来完成任务。车载激光雷达测量

从自动驾驶到ADAS，市场在变，激光雷达也在变。高阶ADAS拿掉激光雷达的可能性越来越小激光雷达在今年扎堆上车，反映了一个现象——ADAS需要的感知能力变强了。目前来看，几乎所有想要实现城市NOA（导航辅助驾驶）功能的车型，都一定会搭载激光雷达。辅助驾驶的可用区域一旦覆盖至城市，需要面对更加复杂的交通环境，也需要对更多交通参与者的安全负责。从安全角度来说，激光雷达的高精度三维感知，也并不多余。而特斯拉是个例，其提出的“视觉感知路线”，不仅否定了激光雷达的在ADAS中激光雷达存在的意义，甚至全盘否定了所有雷达。车载激光雷达测量

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