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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。港口作業借助激光雷達引導裝卸，提升集裝箱操作準度。割草機激光雷達渠道

線數，線數越高，表示單位時間內采樣的點就越多，分辨率也就越高，目前無人駕駛車一般采用32線或64線的激光雷達。分辨率，分辨率和激光光束之間的夾角有關，夾角越小，分辨率越高。固態激光雷達的垂直分辨率和水平分辨率大概相當，約為0.1°，旋轉式激光雷達的水平角分辨率為0.08°，垂直角分辨率約為0.4°。探測距離，激光雷達的較大測量距離。在自動駕駛領域應用的激光雷達的測距范圍普遍在100~200m左右。測量精度，激光雷達的數據手冊中的測量精度(Accuracy)常表示為，例如±2cm的形式。精度表示設備測量位置與實際位置偏差的范圍。航道激光雷達廠家智能停車系統憑借激光雷達檢測車位，實現快速引導。

在體積限制下，Flash激光雷達的功率密度不能很高。因此，Flash激光雷達目前的問題是，由于功率密度的限制，無法考慮三個參數：視場角、檢測距離和分辨率，即如果檢測距離較遠，則需要放棄視場角或分辨率；如果需要高分辨率，則需要放棄視場角或檢測距離。Flash激光雷達采用面光源泛光成像，其發射的光線會散布在整個視場內，因此不需要折射就可以覆蓋FOV區域了，難點在于如何提升其功率密度從而提升探測精度和距離，目前通常使用VCSEL光源組成二維矩陣形成面光源。

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。激光雷達通過發射激光束，精確測量目標距離，是自動駕駛的關鍵傳感器。

LiDAR還能夠用于確定測量目標的速度。這可以通過多普勒方法或快速連續測距來實現。例如，可以使用LiDAR系統測量風速和車速。另外，LiDAR系統能夠用于建立動態場景的三維模型，這是自動駕駛中會遇到的情形。這可以通過多種方式來實現，通常使用的是掃描的方式。LiDAR 技術中的挑戰，在可實現的LiDAR系統中存在一些眾所周知的挑戰。這些挑戰根據LiDAR系統的類型有所不同。以下是一些示例：隔離和抑制發射光束的信號——探測光束的輻射亮度通常遠大于回波光束。必須注意確保探測光束不會被系統自身反射或散射回接收器，否則探測器將會因為飽和而無法探測外部目標。激光雷達在航空測量中提供了高精度的地理數據。北京livox激光雷達哪家好

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根據沙利文的統計及預測，受無人駕駛車隊規模擴張、激光雷達在高級輔助駕駛中滲透率增加、以及服務型機器人及智能交通建設等領域需求的推動，激光雷達整體市場預計將呈現高速發展態勢，至2025年全球市場規模有望達131.1億美元。2022年全球激光雷達解決方案市場規模為120億元，近五年年均復合增長率為63%。根據預測，2023年全球激光雷達解決方案市場規模將達到227億元，2024年將達到512億元。LIDAR技術發展至今，已經用在各個領域；主要應用包括：立體制圖、采礦、林業、考古學、地質學、地震學、地形測量和回廊制圖等等。割草機激光雷達渠道