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。用于邊海防的激光雷達需要具備哪些性能？四川軌道檢測激光雷達生產商

在國內外，自動駕駛感知解決方案通常分為兩大陣營。一類是特斯拉的“純視覺”解決方案，堅持以攝像頭作為主傳感器，實現感知數據收集。另一類則是“組合傳感器”陣營，以攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等傳感器進行融合感知。無論采用哪一種解決方案，毫米波雷達都是必不可少的傳感器。蔚來、小鵬、理想、威馬、極狐等品牌車型均配備了約5個毫米波雷達，可見毫米波雷達在自動駕駛感知中的重要程度。目前，77GHz的中長距毫米波雷達是搭載在車端的主流方案，主要用于支持ADAS中的自適應巡航（ACC）、自動緊急制動（AEB）、前方碰撞預警（FCW）、變道輔助系統（LCA）等功能。汽車激光雷達商家成都慧視光電推出的雷視一體機可應用于物料堆積監測。

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。

4D毫米波雷達，也可以將其稱為成像雷達，在原有的功能基礎上增加了高度信息，能夠探測出物體的方位、距離、速度、高度四維數據。同時，4D毫米波雷達具有像素級的角分辨率，可解析出目標物體的輪廓，讓毫米波雷達實現近似于激光雷達的成像功能。傳統毫米波雷達由于缺少高度的信息，導致視角中只有一個平面，無法區分目標物體是在“路上”還是在“空中”。這讓毫米波雷達在自動駕駛感知中，尤其是在靜態物體識別上無法有效發揮其作用。提高激光回波接收靈敏度的方法主要是接收機選用適當的探測方式和光電探測器。

相機的內參主要有焦距、鏡像畸變量級、縮放比例因子、主點等，外參主要有相機的平移向量、旋轉矩陣等。相機內參模型使用比較多的是張正友的Z孔模型，而視野廣、畸變大的相機會選擇魚眼模型或者全景模型。相機的內參標定目前業內比較廣泛應用的是“張正友標定法”，通過采集不同角度棋盤格標定板圖像的坐標數據，計算出相機的內參。對比Z孔模型+棋盤格標定板和魚眼模型+ChArUco標定板的標定效果，可以看出后者的角點覆蓋范圍更大，去畸變效果也更好。激光雷達憑借其性能優勢在自動駕駛領域自開一片天地。昆明軌道交通激光雷達掃描

成都慧視光電推出的雷視一體機可用于安全防護預警。四川軌道檢測激光雷達生產商

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。四川軌道檢測激光雷達生產商

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