在眾多機械激光雷達中，電動光學機械掃描儀是比較常見的激光雷達掃描儀類型。2007年，激光雷達技術的先驅Velodyne公司發布了一款64波束旋轉掃描器，這款掃描器顯然在早期塑造并主導了自動駕駛汽車行業。這種掃描器明顯的優點是測距距離長，水平視場寬，掃描速度快。大多數這種類型的傳感器都有幾個發射-接收通道，這些通道垂直堆疊，由電機旋轉，形成360°視場。盡管由此產生的點云能夠對車輛周圍的物體進行高質量的檢測，但這種掃描器類型仍有幾個缺點：高功耗，易受振動和機械沖擊，龐大的包裝，在大多數情況下，價格非常高。此外，由于垂直堆疊激光LEDs的數量有限，它們的垂直分辨率有限。然而，世界上有幾家公司致力于減輕這些缺點，同時保持這類傳感器能夠產生的高質量點云。對大氣污染物分布的觀測。面陣激光雷達應用

視覺與激光雷達這兩種感知方式從來都不是“對手關系”，而是相輔相成。攝像頭可以清楚地識別信號燈、車道線以及交通標識，擅長為物體分類；而激光雷達則具備更強的3D感知、定位、遠距離探測等能力，并且不受光線或黑暗環境影響。多傳感器的融合，則可以相互彌補對方的缺點。不少未搭載激光雷達的車型都曾出現過在使用輔助駕駛時，高速狀態下追尾慢速車或靜止車輛的事故。而車輛未能識別到障礙物的比較大原因，正是因為攝像頭的測距能力非常有限，而毫米波雷達又因為角分辨率不足，且為了減少誤檢還容易過濾掉靜止物體。大角度測量激光雷達的應用回波信號的幅度量化采用模擬延時線和高速運算放大器組成峰值保持器，采用高速A/D完成幅度量化。

智能駕駛采用不同類型的傳感器實現車輛對周邊道路、行人、障礙物、路側單元 及其他車輛的感知，在不同程度上實現車輛安全、自主、智能駕駛，是激光雷達 的重要應用場景，可根據駕駛員與自動駕駛系統參與程度分為五個等級。典型的智能駕駛系統包括環境感知、決策規劃和控制執行三大部分。其中環境感知系統主要包括攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達和激光雷達等傳感器。激光雷達性能好、精度高，或為智能汽車重要傳感器。激光雷達常應用于高精度電子地圖和定位、障礙物識別、可通行空間檢測、障礙物軌跡預測等方面，具備分辨率高、探測范圍廣、信息量豐富等優勢，或為實現汽車智能駕駛的重要裝置。

按照諧振腔制造工藝差異，激光器光芯片可分為邊發射激光器芯片（EEL）與面發 射激光器芯片（VCSEL）兩類。EEL 在芯片兩側鍍光學膜形成諧振腔，光子經諧振腔選 模放大后，將沿平行于襯底表面的方向形成激光；VCSEL 在芯片上下兩面鍍光學膜形 成諧振腔，由于諧振腔與襯底垂直，光子經選模放大后將垂直于芯片表面形成激光。EEL 與 VCSEL 各具優勢，EEL 的輸出功率、電光轉化效率更高，而 VCSEL 具有閾值電流 低、單波長工作穩定、可高效調制、易二維集成、無腔面閾值損傷、制造成本低等優點。激光雷達角分辨率高，速度分辨率高和距離分辨率高。

高度信息的增加可以讓毫米波雷達不再“一視同仁”：4D毫米波雷達可通過不同高度數據識別前方物體是屬于無需避讓的路牌或者信號燈，還是一個需要緊急避讓的車輛或行人，大幅提升了毫米波在靜態物體識別上的置信度。同時，傳統毫米波雷達有分辨率低，噪點多等缺點，而4D毫米波雷達通過增加實際或虛擬的天線數，有效提升角分辨率，并生成更多的點云，在原始數據上能夠成像出目標物體的基本輪廓、邊緣、外形。通過深度學習后，毫米波雷達也能夠實現區分行人、自行車、汽車、卡車等不同目標。機載雷達系統的組成包括：激光掃描器、高精度慣性導航儀、應用查分技術的全球定位系統、高分辨率數碼相機。三位測繪激光雷達slam

激光雷達的波長比微波短好幾個數量級，又有更窄的波束。面陣激光雷達應用

自動駕駛技術快速發展的同時也在推動著各種環境感知傳感器的研究。常見的環境傳感器包括相機，毫米波雷達，激光雷達等，其中激光雷達因其可以得到目標的三維信息、抗干擾能力強、分辨率高等優點，在自動駕駛技術的研究中占據了 重要的地位。激光雷達又可以細分為機械式、混合式、固態式等類型。而激光測距技術則是激光雷達的基石。當下的激光雷達主要應用在自動駕駛，無人機，機器人等幾個領域。在自動駕 駛中使用的激光雷達主要有以下幾種類型：機械式激光雷達、混合式激光雷達、全固態激光雷達。面陣激光雷達應用

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