激光測距定標(biāo)板—————廣州航鑫光電科技有限公司，是一家專門做激光雷達(dá)標(biāo)定板、反射板的公司
激光雷達(dá)與---頭性能對比
在無人駕駛環(huán)境感知設(shè)備中，激光雷達(dá)和---頭分別有各自的優(yōu)缺點(diǎn)。
---頭的優(yōu)點(diǎn)是成本低廉，激光測距定標(biāo)板，用---頭做算法開發(fā)的人員也比較多，技術(shù)相對比較成熟。---頭的劣勢，大尺寸激光測距定標(biāo)板，獲取準(zhǔn)確三維信息非常難單目---頭幾乎不可能，也有人提出雙目或三目---頭去做；另一個缺點(diǎn)是受環(huán)境光---比較大。
激光雷達(dá)的優(yōu)點(diǎn)在于，其探測距離較遠(yuǎn)，而且能夠準(zhǔn)確獲取物體的三維信息；另外它的穩(wěn)定性相當(dāng)高，魯棒性好。但目前激光雷達(dá)成本較高，而且產(chǎn)品的終形態(tài)也還未確定。
就兩種傳感器應(yīng)用特點(diǎn)來講，---頭和激光雷達(dá)---頭都可用于進(jìn)行車道線檢測。除此之外，激光雷達(dá)還可用于路牙檢測。對于車牌識別以及道路兩邊，比如限速牌和紅綠燈的識別，距離測試激光測距定標(biāo)板，主要還是用---頭來完成。如果對障礙物的識別，---頭可以很容易通過---學(xué)習(xí)把障礙物進(jìn)行細(xì)致分類。但對激光雷達(dá)而言，它對障礙物只能分一些大類，但對物體運(yùn)動狀態(tài)的判斷主要靠激光雷達(dá)完成。
2.激光雷達(dá)和---頭分別完成什么工作
無人駕駛過程中，環(huán)境感知信息主要有這幾部分：一是行駛路徑上的感知，對于結(jié)構(gòu)化道路可能要感知的是行車線，就是我們所說的車道線以及道路的邊緣、道路隔離物以及---路況的識別；對非結(jié)構(gòu)道路而言，其實(shí)會復(fù)雜。
周邊物體感知，就是可能影響車輛通行性、安全性的靜態(tài)物體和動態(tài)物體的識別，包括車輛，行人以及交通標(biāo)志的識別，包括紅綠燈識別和限速牌識別。
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隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，一場以信息技術(shù)為基礎(chǔ)、以獲取信息優(yōu)勢為、以高技術(shù)為先導(dǎo)的領(lǐng)域的變革正在范圍內(nèi)興起，奪取信息優(yōu)勢已成為奪取主動權(quán)的關(guān)鍵。
光學(xué)區(qū)雷達(dá)目標(biāo)識別的重要理論基礎(chǔ)是多散射中心理論，即光學(xué)區(qū)目標(biāo)的雷達(dá)回波可以近似等效為目標(biāo)物體上少數(shù)幾個強(qiáng)散射中心回波的矢量和。
光學(xué)區(qū)的雷達(dá)目標(biāo)識別方法可分為寬帶高分辨和窄帶低分辨兩類。寬帶高分辨雷達(dá)目標(biāo)識別方法主要有成像識別〈即估計(jì)散射中心在目標(biāo)物體上的分布和散射中心歷程識別〈即散射中心隨目標(biāo)姿態(tài)的變化過程兩種。
雷達(dá)作為重要的電子信息裝備，自誕生起就在中發(fā)揮了極其重要的作用。但隨著進(jìn)攻裝備的發(fā)展，只具有探測和---功能的雷達(dá)也已經(jīng)不能滿足信息化的需要，迫切要求雷達(dá)不僅要具有探測和---功能，而且還要具有目標(biāo)識別功能，雷達(dá)目標(biāo)分類與識別已成為現(xiàn)代雷達(dá)的重要發(fā)展方向，也是未來雷達(dá)的基木功能之一。
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自動駕駛激光雷達(dá)和---頭的數(shù)據(jù)融合方法
激光雷達(dá)目前給大家的印象就是貴，想在無人車上普及首先應(yīng)該降格。
目前兩種解決辦法：其一是采用低線數(shù)雷達(dá)配合其他傳感器，但需搭配擁有---計(jì)算能力系統(tǒng)的無人車；其二是采用固態(tài)激光雷達(dá)。現(xiàn)今有旋轉(zhuǎn)部件的激光雷達(dá)技術(shù)較為成熟，激光雷達(dá)貴的就是機(jī)械旋轉(zhuǎn)部件，固態(tài)激光雷達(dá)無須旋轉(zhuǎn)部件，采用電子設(shè)備替代，因而體積更小，方便集成在車身內(nèi)部，10%激光測距定標(biāo)板，系統(tǒng)---性提高，成本也可大幅降低。由于缺乏旋轉(zhuǎn)部件，水平視角小于180，所以需要多個固態(tài)雷達(dá)組合一起配合使用才行。
自動駕駛感知模塊中傳感器融合已經(jīng)成為了標(biāo)配，只是這里融合的層次有不同，可以是硬件層如禾賽，innovusion的產(chǎn)品，也可以是數(shù)據(jù)層這里的討論范圍，還可以是任務(wù)層像障礙物檢測obstacle detection，車道線檢測lane detection，分割segmentation和---tracking以及車輛自身定位localization等。
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