激光雷达的主要性能指标

4、FOV(垂直+水平)：

水平分辨率可以做得很高。一般可以做到0.01度级别。

垂直分辨率为0.1~1度的级别。

5、出点数：

每秒激光雷达发射的激光点数。激光雷达的点数一般从几万点至几十万点每秒左右。

6、线束：

常见的激光雷达的线束有：16线、32线、64线等。多线激光雷达，就是通过多个激光，通过电机的旋转形成多条线束的扫描。理论上讲，线束越多、越密，对环境描述就更加充分。

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激光雷达在自动驾驶中的作用有哪些　

激光雷达的原理在于向目标物体发射激光束，然后根据激光束发射-反射之间的时间间隔来确定距离目标物体的实际距离。特点在于测距，可以达到级别的精度。这样的测量为无人驾驶的后续算法提供了数据保障。

在3D环境感知方面，激光雷达可以实时扫描车辆周围的静态和动态障碍物，并依靠点云分类算法对障碍物进行分割和分类，输出给下游控制决策模块，规划决策控制模块根据不同的障碍物做出不同的行为决策，比如跟车，超车，停车等等。

在辅助***方面，可以利用点云扫描结果提取feature，并与高精地图的数据进行对比匹配，从而

获取的物理位置。

或者基于点云的反射值强度，做基于反射值强度的概率匹配进行***（百度apollo***算法采用是这种方法），可以达到厘米级的***精度。

激光雷达弥补了其他传感器的精度短板，但同时也有其自身的缺陷，比如在雨雪天气下的传感器噪声问题等。

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无人驾驶与激光雷达

无人驾驶汽车，即智能驾驶汽车是一种自动化载具，能够部分或者全方面代替驾驶员进行驾驶行为，无人驾驶汽车是智能汽车发展的较高形态。无人驾驶由传感器、控制器、执行器组成，对应感知、决策、执行三大功能模块。

无人驾驶的产业链包括：1）硬件组件。激光雷达、摄像头等各类传感器、集成计算处理平台以及发动机、车身、集成控制总线等传统汽车组件；2）软件组件。激光雷达未来发展趋势尽管目前车载激光雷达的主流仍然是机械式激光雷达，但从长远而言，它终究难以满足自动驾驶普及提出的大规模、低成本、车规级需求。无人驾驶操作系统（包括感知、规划、控制以及汽车互联、数据平台接口等），高精度地图数据等；3）整车制造；4）运营服务。

目前，激光雷达在无人驾驶技术中的应用，一是对车辆周围环境进行3D建模，获得环境的深度信息，识别障碍物，基建可行驶区域。随着无人驾驶技术的进一步普及和应用，带动无人驾驶产业链发展，激光雷达作为无人驾驶中的主流传感器受益明确。激光雷达弥补了其他传感器的精度短板，但同时也有其自身的缺陷，比如在雨雪天气下的传感器噪声问题等。3D激光雷达是无人驾驶的核心技术之一，被视为现阶段实现无人驾驶有效的路径。上市公司中，万集科技正在开展车载3D激光雷达技术和相关产品的研发；中海达着手研究并开发适用于无人驾驶领域的高精度导航地图、激光雷达等产品，产业前景可期。