2D激光雷达数据处理

尽管当下看来，4D毫米波雷达成为各车企的“心头肉”，但其发展仍然存在着诸多挑战。有业内人士指出，4D成像毫米波雷达主要是依靠增加芯片、天线等硬件来实现立体成像、提高角分辨率等功能，但同时也会因为天线太多的问题，导致之间互相干扰，噪声很大。而且，从分辨率来看，目前4D毫米波雷的水平角分辨率多为1°，而激光雷达的水平角分辨率可达到0.1°，4D毫米波雷达只能达到一些低端激光雷达的效果。因此，从某种程度上来说，4D毫米波雷达并不能完完全全取代激光雷达，只能说两者是互补关系，各有优缺点，二者未来发展如何，还需要市场的考量。慧视光电的周界型激光雷达监控设备融合边缘AI深度学习算法。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”。云南多线激光雷达数据成都慧视光电推出的雷视一体机可应用于智慧校园。

ChArUco标定板结合了棋盘格标定板和ArUco标定板的优点，其内部的每一个ArUco码具有特定的id和方向，因此标定板角点的坐标排序不会因为遮挡而失败。但相对而言，采用ChArUco标定板的算法的实现难度也更大。标定平台有转台、滚轮、地面围栏等形式。滚轮、地面栏杆主要通过控制车辆的对中，来确保标定的统一性，这两种方案所采用的标定板位置是固定的，并且需要提前对环境进行建模，。相较于前两种平台，车辆在转台上进行标定，不用提前进行环境建模，可采集到不同方面的标定板图像，对车辆位置没有一致性要求，可在1分钟内自动化完成车辆的标定，对车辆车型没有限制，也不需要固定标定板的位置，灵活度更高。

机械旋转激光雷达是比较早的激光雷达的扫描方式，但是由于零件多、寿命短、价格贵、体积大等众多缺点，机械旋转激光雷达并不适用于量产车辆。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。激光雷达如何破圈跻身新赛道。

激光应用广，其工作有赖于激光器与探测器。得益于方向性好、单色性好、能量 密度高，激光不仅在光纤通信、工业制造等传统领域应用较多，更在 3D 传感、车载激 光雷达等新型领域日益普及。激光的输出有赖于激光器，根据增益介质的不同，激光器 可分为气体激光器、液体激光器与固态激光器，而半导体激光器是固态激光器的典型形 态；激光的接收则有赖于探测器，其又被称为光敏二极管。 激光器、探测器的**构成部分为光芯片，光芯片**功能为光电信号转换。光芯 片主要包括激光器芯片与探测器芯片：激光器芯片应用于半导体激光器中，实现电信号 向光信号的转换，将电信号蕴含的信息通过激光输出；探测器芯片则在探测器中不可或 缺，实现光信号向电信号的转换。。声光扫描器采用声光晶体对入射光的偏转实现扫描，扫描速度可以很高。西藏国内激光雷达扫描仪

慧视光电雷视一体机在轨道交通的应用测试。2D激光雷达数据处理

激光雷达自诞生以来经历了五个发展阶段：（1）1960 年代-1970 年代：激光器 诞生，基于激光的探测技术开始发展，这一时期激光雷达主要用于科研及测绘， 1971 年阿波罗 15 号载人登月任务使用激光雷达对月球表面进行测绘。（2）1980 年代-1990 年代：激光雷达商业化起步，开始用于工业探测和早期无人驾驶项目， 这一时期西克和北洋等厂商推出单线扫描式 2D 激光雷达产品。（3）2000 年代2010 年代早期：高线数激光雷达开始用于无人驾驶的避障和导航，激光雷达主 要应用于无人驾驶测试项目等。此时市场内主要为国外厂商。（4）2016 年-2018 年：国内厂商入局，激光雷达技术方案多样化发展。此时激光雷达主要用于无人 驾驶、高级辅助驾驶、服务机器人等，且下游开始有商用化项目落地。（5）2019 年至今：市场发展迅速，产品性能持续优化，应用领域持续拓展。激光雷达技术 朝向芯片化、阵列化发展。境外激光雷达公司迎来上市热潮，同时有巨头公司加 入激光雷达市场竞争。2D激光雷达数据处理

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