成都大角度测量激光雷达企业

智能汽车激光雷达需求有望随驾驶自动化水平提升不断增加。当前驾驶自动化水平正处于不断提升的过程中，据ICVTank，全球高级别自动驾驶渗透率呈上升趋势，即搭载激光雷达的智能汽车销量有望提升。据麦姆斯咨询，L3、L4和L5级别自动驾驶则分别需要搭载1颗、2-3颗与4-6颗激光雷达，随驾驶自动化水平提升单车激光雷达搭载数量不断增加。自 2020 年年底开始，各大车企陆续宣布激光雷达装车，2021 年起激光雷达开 始规模化进入汽车前装市场，2022 年车载激光雷达有望迎来放量元年。在功能相同的情况下，激光雷达比微波雷达体积小，重量轻。成都大角度测量激光雷达企业

机械旋转激光雷达是比较早的扫描方式，但由于零件多、寿命短、价格贵、 体积大，不适用于量产车辆。机械式激光雷达收发光源、接收器以及扫 描系统坐在圆盘底座上。随着外部电机的转动，收发架构会沿着这个圆 盘进行转动，实现水平空间的 360 度扫描。优点是外部电机控制技术比 较成熟且能够长时间保持稳定转速；缺点是体积大难以集成到车顶，且 激光雷达价格仍然过高而不符合大规模自动驾驶场景的需求。2005 年 Velodyne 创始人 David Hall 发明了 3D 实时激光雷达，2007 年率先实现量产，推出商用量产实时 3D 雷达，在早期获得多家无人驾驶 公司的青睐。成都大角度测量激光雷达企业激光雷达技术可应用于城市三维建筑模型中。

固态激光雷达是激光雷达的发展方向，主要包括 Flash 激光雷达和 OPA 激光雷达。纯固态激光雷达在混合固态方案的基础上进一步简化机械结 构，采用固定光源和固定探测模式，不需要扫描器件可以实现更低成本 并且无需担忧电机稳定性。根据调研结果来看，目前纯固态激光雷达缺 陷尚未完全解决，其中 Flash 激光雷达的缺点在于探测距离近；OPA 激 光雷达对材料要求比较苛刻，目前做出的产品也只能探测20-30m距离。 Flash 方案和照相机成像的原理非常类似。Flash 方案的光路和架构都 比较简单，收发对称，没有任何的扫描组件，成本更低、可靠性更高。 缺点在于不管是采用 VCSEL 还是 EEL 光源，发射后能量发散会导致测 距能力下降。

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°。激光雷达以激光作为载波.可以用振幅、频率、相位和振幅来搭载信息，作为信息载体。

激光雷达通过光探测距离生成数以千万计的数据点生成点 云，为机器和计算机提供 3D 周围环境的准确展示和感知，让“看见” 和“看清”赋能新一代汽车。 的车载激光雷达需要具备良好的测远能力、精度、高清晰度，高性价比和低功耗。具体来看，假设高速路段行驶速度为 100km/h 约合 28m/s，一般情况下 100km/h 到 0km/h 制动需要 3-4 秒左右，所以 高速刹车制动距离为 100-150m。对于自动驾驶主雷达，为了保证高速 行驶安全，激光雷达探测距离需要在 200-250m 以上较为安全。拥有良 好的测远能力意味着留给系统进行感知和决策的时间越长，安全性更好。 拥有良好的角分辨率使探测器对探测目标物有好清晰度和识别能力。同 时，低功耗在实际应用当中对安全有巨大帮助,更少电能消耗，意味着 获得更多续航里程。对大气污染物分布的观测。贵州ibeo激光雷达电机

激光雷达可应用于油气直接勘察。成都大角度测量激光雷达企业

过去，由于需要采用机器学习来训练模型识别物体，摄像头 即使有大量数据也难以避免边角案例。毫米波雷达分辨率较差，通常在 算法上会过滤相对于路面不移动的雷达回波，以保证车辆在遇到隧道洞、 路牌等情况下能正常行驶，但遇到白色卡车横在道路中间的极端案例会 导致相机和毫米波雷达双双失效造成事故。不同于摄像头 需要训练模型，激光雷达在面对未知物品时至少能够给予安全范围指导， 所以 L2+级别的辅助驾驶配备激光雷达不仅极大提升驾驶安全性， 保障驾驶员和乘客的安全，更能收集实时数据为 L3 打下基础。硬件预 埋和后续 OTA 远程升级是当下整车厂的常用方式。成都大角度测量激光雷达企业

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