在自動駕駛的早期研發階段，傳感器的標定還未形成高效的模式，主要的幾種標定方式有輪廓對齊、環境重建等方式，但這些方式不是準確性不理想，就是對環境的要求過高，有的需要在戶外進行長時間的實驗，標定效率低。隨著自動駕駛進入量產階段，這類標定方法將不再適用，業內需要的是高效、準確的標定模式——標定車間。標定車間是一個高度定制化的場地，主要由標定標志物、標定平臺、照明設備組成。標定標志物目前主要指標定板，包括棋盤格標定板、ArUco標定板、圓形網格標定板、ChArUco標定板等。企業可根據采用的算法選擇不同類型的標定板，有些企業也采用屏幕顯示標定板的方式進行標定。抗干擾能力強，隱蔽性好;激光不受無線電波干擾，能穿越等離子鞘。昆明lidar激光雷達測距

激光雷達在測繪領域有重要作用，例如我國西部地區多山，地勢高低起伏，很多地方又典型的喀斯特地貌，公路計劃區域常為帶狀沿山谷分布，地形復雜、植被茂密，兩側多高山峽谷，垂直落差較大。對于無人機航飛和后續的數據處理來說是一個巨大的挑戰。成都慧視的HSLi-H20系列三維激光雷達，具有探測范圍寬、分辨率高、響應速度快、點云密集、環境耐受性高等杰出優點，擺脫了現有市場上探測分辨率、掃描速度等技術參數不滿足實際需求指標、性價比不高等現實性問題，非常適用于野外場景的監控和測量。可以在地形復雜的山區進行公路地理信息的測繪。四川32線激光雷達應用激光雷達技術可以快速完成三維空間數據采集，它的優點使它有很廣闊的應用前景。

激光的發出有賴于泵浦源、增益介質、諧振腔三大部件。激光的輸出需要外界提供 能量，泵浦源（又稱激勵源）即負責向增益介質中的粒子提供能量，常見的泵浦方式有 電泵浦、光學泵浦、核能泵浦等；增益介質用來提供向高能級躍遷的粒子，常用材料有 氖氣、有機染料、紅寶石、半導體、光纖等；諧振腔指使光波在其中來回反射從而提供 光能反饋的空腔，其作用是使腔內的光子具有一致的頻率、相位和運行方向，使激光具 有良好的方向和相干性，同時還能放大受激輻射的強度。 激光器芯片將電激勵作為泵浦源，以半導體材料為增益介質，通過諧振腔選模放大， 進而輸出激光，完成光電轉換。

智能汽車激光雷達需求有望隨駕駛自動化水平提升不斷增加。當前駕駛自動化水平正處于不斷提升的過程中，據ICVTank，全球高級別自動駕駛滲透率呈上升趨勢，即搭載激光雷達的智能汽車銷量有望提升。據麥姆斯咨詢，L3、L4和L5級別自動駕駛則分別需要搭載1顆、2-3顆與4-6顆激光雷達，隨駕駛自動化水平提升單車激光雷達搭載數量不斷增加。自 2020 年年底開始，各大車企陸續宣布激光雷達裝車，2021 年起激光雷達開 始規模化進入汽車前裝市場，2022 年車載激光雷達有望迎來放量元年。激光雷達的波長比微波短好幾個數量級，又有更窄的波束。

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。。非掃描成像體制采用多元探測器，作用距離較遠。車載激光雷達掃描

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。昆明lidar激光雷達測距

自動駕駛車輛對于前向的探測精細度要求極高， 車輛在向前行駛時必須能夠精細探測并識別出前方物體的類型、距離、方位、速度維度的信息，任何誤報或漏報都有可能直接導致事故的發生。激光雷達通過對周圍環境掃描能夠形成3D圖像模型，每秒能夠在橫向120°視場范圍生成百萬級的點云量，其點云密度足夠滿足各級別自動駕駛的感知需求。4D毫米波雷達雖然同樣具有成像功能，但是在點云密度和質量上仍然無法與激光雷達性能媲美，也較難滿足高級別自動駕駛的感知需求。4D毫米波雷達的水平縱向分辨率通常在1°以上，例如大陸ARS540雷達分辨率為1.2°×2.3°。昆明lidar激光雷達測距

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