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
相位式激光雷达供应商
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。
在辅助定位方面，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定位（apollo定位算法采用是这种方法），可以达到厘米级的定位精度。
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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激光雷达这么多参数，应该关注什么指标？
1、角分辨率，也就是测角精度
角分辨率是扫描仪分辨目标的能力，测角分辨率越小，则表明能够分辨的目标越小，这样测量出的点云数据就越细腻。一般避障级激光传感器的测角精度只有0.1°左右，而测绘级激光传感器角分辨率一般是0.001°甚至更低。
2、测量距离
测量距离与激光发射频率和实际地物反射率有关，测量距离和反射率有关，一般是指ρ≧60%（部分甚至到ρ≧90%）的情况下的扫描距离，同时测量距离与激光发射频率成反比，发射频率越大，测量距离越小不同的物体（山坡，植被，水泥建筑物，金属管道，土壤矿物，煤等）具有不同的反射率，大多数建筑物的反射率为50%左右，煤和沥青路面在20%左右，因此在实际应用中，我们要对设备的射程打折。
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1、测量速度
一般通过激光脉冲的发射频率来体现，例如RIEGL的VUX-1UAV其激光发射频率为550 000点/秒，而mini VUX-1UAV 是100 000点/秒。
2、测量精度
它指测量一定数量后得出的真实值，是与真实一致性的度，重复精度也叫再现性或可重复性，是用于表示多次测量得到同一结果的可能性的量。一般测绘级的激光传感器测量精度都在1cm左右。
3、视场角
视场角=激光束的扫描角，指激光束通过扫描装置所能达到的角度范围，而有效视场角一般还会与实际作业时的航高、有效测量距离有关。虽然很多激光传感器的水平视场角是360°的，我们实际应用时一般只会用到90°-120°。
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激光雷达在VR/AR上的应用
VR/AR也是近几年火起来的，市场前景可观。VR一体机、智能眼镜等产品已经面市，AR眼镜、AR头显的应用也是非常之广。
在用到AR头显进行的游戏中，运用的空间感知定位技术里面会用到激光雷达和许多配套的光学传感器，通过SLAM技术（即时定位与地图构建），精准定位自己在三维空间中的位置，增强在游戏中的真实体验感。
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