既然人是靠眼睛開車，那么自動駕駛也可以，于是攝像頭就更像是車的眼睛，雖然直觀清楚，但我們也知道眼睛是會騙人的，并且許多情況下視線都會受到影響。并且攝像頭想要識別出2D畫面信息，還必須依賴于算法邏輯，通過深度學習神經網絡對場景進行像素分割、物體分類、模型標定和目標跟蹤，實現對障礙物的識別和匹配。但攝像頭能通過機器學習獲得經驗值，在不斷自我完善，因為看的東西越多，識別能力也就越高，這就需要數據，這個龐大數據誰提供？那就是現在的特斯拉車主。隨著算力提升，識別能力會越來越強，然后代替人工駕駛。成都慧視光電的雷視一體機可應用于智慧倉庫。西藏64線激光雷達測距原理

從自動駕駛到ADAS，市場在變，激光雷達也在變。高階ADAS拿掉激光雷達的可能性越來越小激光雷達在今年扎堆上車，反映了一個現象——ADAS需要的感知能力變強了。目前來看，幾乎所有想要實現城市NOA（導航輔助駕駛）功能的車型，都一定會搭載激光雷達。輔助駕駛的可用區域一旦覆蓋至城市，需要面對更加復雜的交通環境，也需要對更多交通參與者的安全負責。從安全角度來說，激光雷達的高精度三維感知，也并不多余。而特斯拉是個例，其提出的“視覺感知路線”，不僅否定了激光雷達的在ADAS中激光雷達存在的意義，甚至全盤否定了所有雷達。成都3D激光雷達應用激光雷達可以用于監控圍欄邊界是否有物體入侵。遠探測距離、厘米級精度、實時距離測量。

激光雷達是市面上爭議很大的一個傳感器，擺在前面的一個爭議就在使用它的必要性上。堅定的激光雷達派，激光雷達L4路線目前遇到了很大的阻礙，從L2開始演進的Autopilot雖然進步不達預期，但仍然是是鐵桿的反激光雷達派。而用上激光雷達的量產車企中我們也并沒有看到整體的效果有太大的起色。從激光雷達的點云分割創造三維立體圖像，分辨度精細度高；在讀取物體信息(包括探測距離/角度分辨率等)方面優勢突出，且無需依賴深度算法——這是目前所有除了特斯拉以外，所有面向開發L3以上的智能輔助駕駛都會采用的解決方案。

激光雷達在軌道交通領域有著積極作用。它們通過高精度的測距和成像功能幫助提高了交通運輸的安全和效率。列車控制和安全：激光雷達可以在車輛前方掃描障礙物，幫助列車控制系統避免碰撞。它們還可以在列車進入隧道或橋梁等結構物時，提供高精度的位置和速度測量，確保列車安全通行。2.路段監測：激光雷達可以安裝在軌道旁邊，實時監測軌道的變形和裂縫。這些數據可以用來指導維護工作，確保軌道的安全性和穩定性。3.交通流量監測：激光雷達可以在道路或鐵路交叉口等地方監測交通流量，幫助交通管理部門做出更明智的決策，以提高交通流量的效率和安全性。4.軌道地形測：激光雷達掃描軌道周圍的地形，幫助工程師更好地了解地形和環境條件，以設計更好的軌道系統。成都慧視光電推出的雷視一體機可應用于車路協同。

通過對外發射激光，在遇到物體后，激光折射回來被傳感器接收，從而測得本體到障礙物的距離。根據激光雷達的原理，只需要知道光速、和從發射到感知的時間就可以測算障礙物的距離，若應用于車輛上就可以得到前方物體的坐標方位和距離信息。通過攝像頭、雷達等傳感器識別外界信息，就好像人的眼睛和耳朵，同時依托車側與路側感知全要素數據及人工智能算法，引入交通信息數據，并與高精度地圖數據融合，為自動駕駛協同決策提供能力基礎。激光雷達可用于安防領域。西藏64線激光雷達測距原理

成都慧視光電推出的雷視一體機可應用于電力巡線。西藏64線激光雷達測距原理

4D毫米波雷達之所以如此受歡迎，并且正在成為汽車傳感器中的“新星”，是因為傳統的3D毫米波雷達一直以來有一個被詬病的缺點，就是無法識別靜止物體，道路上的井蓋、減速帶以及懸掛著的各種道路標識牌等，由于沒有高度信息，3D毫米波雷達完全無法決策，導致3D毫米波雷達在自動駕駛的戰場上一直平平無奇。4D毫米波雷達又稱為成像雷達，與傳統的毫米波雷達相比，4D毫米波雷達除了可以計算出被測目標的距離、速度、水平角度等數據信息之外，還可以計算出被測目標的俯仰角信息，獲取被測目標的高度信息，更好地了解和繪制汽車周圍的環境地圖，使其提供的數據更為精細。西藏64線激光雷達測距原理

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