激光雷達的構成與分類：激光雷達的構成，激光雷達發展到現在，其結構精密且復雜，主要由激光系統、接收系統、信號處理單元和掃描模塊四大主要組件構成。激光器以脈沖的方式點亮發射激光，照射到障礙物后對物體進行3D掃描，反射光線經由鏡頭組匯聚到接收器上。信號處理單元負責控制激光器的發射，并將接收到的模擬信號轉為數字信號，然后進入主控芯片進行數據的處理和計算。進一步的，我們可以根據以下指標判斷激光雷達的好壞。視場角，視場角決定了激光雷達能夠看到的視野范圍，分為水平視場角和垂直視場角，視場角越大，表示視野范圍越大，反之則表示視野范圍越小。主動抗串擾設計，使 Mid - 360 在多雷達環境中穩定運行不干擾。河北FOV激光雷達

泛光面陣式（FLASH），泛光面陣式是目前全固態激光雷達中較主流的技術，其原理也就是快閃，它不像 MEMS 或 OPA 的方案會去進行掃描，而是短時間直接發射出一大片覆蓋探測區域的激光，再以高度靈敏的接收器，來完成對環境周圍圖像的繪制。我們以目前較為成熟的車載 MEMS 式激光雷達為例，講解其關鍵的硬件參數。這主要是因為激光發射器和接收器不能做在一起導致的，此方案本身便存在小量的誤差。現在很多方案，都是向著共軸努力。激光雷達的測距精度，隨著距離的變化而變化。江蘇傲覽Avia激光雷達哪家好覽沃 Mid - 360 從 2D 到 3D 感知升級，提升移動機器人運維效率。

輔助駕駛，在目前的L2/L3級高級輔助駕駛中，激光雷達可覆蓋前向視場（水平視場角覆蓋60°到120°）以實現自動跟車或者高速自適應巡航等功能。通過發射信號和反射信號的對比，構建出點云圖，從而實現諸如目標距離、方位、速度、姿態、形狀等信息的探測和識別。除了傳統的障礙物檢測以外，激光雷達還可以應用于車道線檢測。優點在于測距遠、精度高，獲取信息豐富，抗源干擾能力強。自動駕駛，未來，L4/L5級無人駕駛應用的實現，有賴于激光雷達提供的感知信息。激光雷達是一種可以掃描周圍環境并生成三維圖像的傳感器。它可以被用于識別障礙物、構建地圖和定位車輛等應用場景。該級別應用需要面對復雜多變的行駛環境，對激光雷達性能水平要求較高，在要求360°水平掃描范圍的同時，對于低反射率物體的較遠測距能力需要達到200m，且需要更高的線數以及更密的點云分辨率；同時為了減少噪點還需要激光雷達具有抵抗同環境中其他激光雷達干擾的能力。

激光雷達結構，激光雷達的關鍵部件按照信號處理的信號鏈包括控制硬件DSP（數字信號處理器）、激光驅動、激光發射發光二極管、發射光學鏡頭、接收光學鏡頭、APD（雪崩光學二極管）、TIA（可變跨導放大器）和探測器，如下圖所示。其中除了發射和接收光學鏡頭外，都是電子部件。隨著半導體技術的快速演進，性能逐步提升的同時成本迅速降低。但是光學組件和旋轉機械則占具了激光雷達的大部分成本。激光雷達的種類，把激光雷達按照掃描方式來分類，目前有機械式激光雷達、半固態激光雷達和固態激光雷達三大類。其中機械式激光雷達較為常用，固態激光雷達為未來業界大力發展方向，半固態激光雷達是機械式和純固態式的折中方案，屬于目前階段量產裝車的主力軍。環境監測時激光雷達追蹤污染物，評估區域環境質量。

NDT 算法的基本思想是先根據參考數據（reference scan）來構建多維變量的正態分布，如果變換參數能使得兩幅激光數據匹配的很好，那么變換點在參考系中的概率密度將會很大。然后利用優化的方法求出使得概率密度之和較大的變換參數，此時兩幅激光點云數據將匹配的較好。由此得到位資變換關系。局部特征提取通常包括關鍵點檢測和局部特征描述兩個步驟，其構成了三維模型重建與目標識別的基礎和關鍵。在二維圖像領域，基于局部特征的算法已在過去十多年間取得了大量成果并在圖像檢索、目標識別、全景拼接、無人系統導航、圖像數據挖掘等領域得到了成功應用。類似的，點云局部特征提取在近年來亦取得了部分進展景區導覽借助激光雷達輔助車輛，為游客提供精確指引。浙江國產激光雷達行價

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從車規級應用來看，小鵬P5配備2顆大疆Livox車規級棱鏡式激光雷達，另外大疆Livox也獲得了一汽解放量產項目的定點 。針對單顆棱鏡式中心區域點云密集。兩側點云相對稀疏的情況，小鵬P5選擇在車前部署了2顆激光雷達，前方提高至 180度的超寬點云視野，提高應對近處車輛加塞、十字路口拐彎等復雜路況的通行能力。針對車規級設備需要在連續振動、高低溫、高濕高鹽等環境下連續工作的特點，固態激光雷達成為了較為可行的發展方向。喜歡特種行業的朋友應該都聽過軍機、軍艦上搭載的相控陣雷達，而OPA光學相控陣激光雷達便是運用了與之相似的原理，并把它搬到了車端。河北FOV激光雷達