激光雷达是什么 激光雷达介绍

  激光雷达在无人驾驶应用中主要用来探测道路上的障碍物信息，把数据和信号传递给无人驾驶的大脑，再做出相应的驾驶动作，但室外常见的干扰因素如雨、雾、雪、粉尘、高低温等对激光雷达的识别造成了极大的影响。因此，激光雷达投入实际应用前需要在雨、雾、光、尘等特殊环境中进行大量的测试。

  在自然环境条件下，所需要的测试场景可遇不可求且无法复现，不足以满足激光雷达大量真实环境测试的需求。

  激光雷达（LiDAR）是当前正在改变世界的传感器，它大范围的应用于无人驾驶汽车、无人机、自主机器人、卫星、火箭等。激光通过测定传感器发射器与目标物体之间的传播距离（Time of Flight，TOF），分析目标物体表面的反射能量大小、反射波谱的幅度、频率和相位等信息，输出点云，从而呈现出目标物精确的三维结构信息。

  激光雷达是由激光发射单元和激光接收单元组成，发射单元的工作方式是向外发射激光束层，层数越多，精度也越高，不过这也代表着传感器尺寸越大。发射单元将激光发射出去后，当激光遇到障碍物会反射，从而被接收器接收，接收器根据每束激光发射和返回的时间，创建一组点云，高质量的激光雷达，每秒最多可以发出200多束激光。

  对于激光的波长，目前主要使用使用波长为905nm和1550nm的激光发射器，波长为1550nm的光线不容易在人眼液体中传输。故1550nm可在保证安全的前提下大幅度的提升发射功率。大功率能得到更远的探测距离，长波长也能提高抗干扰能力。但是1550nm激光需使用InGaAs，目前量产困难。故当前更多使用Si材质量产905nm的LiDAR。通过限制功率和脉冲时间来保证安全性。

  近日，苏州识光芯科技术有限公司（下称“识光芯科”）发生工商变更，新增股东为百度关联公司三亚百川致新私募股权互助基金合伙企业（有限合伙）等，同时公司注册资本由1495万人民币增至约1656.3万人民币，增幅约10.7%。 公开资料显示，识光芯科成立于2021年4月，是一家激光雷达芯片制造商，致力于用芯片重新定义激光雷达，为无人驾驶、机器人、元宇宙等终端应用市场提供基于单光子（SPAD）检测技术的dToF三维感知解决方案。该公司法定代表人赵彦，目前已完成天使轮和Pre- A轮两轮融资。 相关学术资料显示，单光子激光雷达是一种基于微弱光探测的新型激光雷达技术，可实现单个光子探测与计数，目前已达到了理论的探测极限。在无人驾驶领域，

  Waymo 寻找他人制造汽车的策略符合其母公司的经典模式：在不制造硬件的情况下，操控通过 无人驾驶 汽车运行的有价值的人工智能软件和数据。而对于 通用汽车 来说，寻找财大气粗的合作伙伴符合其既定惯例，即不要在未来数年的利润上冒数十亿美元的风险。无人驾驶汽车领域的两位领导者都坚持自己已经知道的东西，并从他人那里得到帮助。   一名员工在密歇根州猎户座镇通用汽车厂的生产线上工作 通用汽车公司这样的汽车制造商在无人驾驶汽车竞争中具有两大优势：一是懂得如何制造汽车的知识，二是有生产无人驾驶汽车的工厂。而硅谷最大的无人驾驶汽车竞争者Alphabet，则拥有大量的代码和大量的现金。     而现在，通用汽车和Alphabet双双已经找到了

  6 月 14 日消息，据《日刊工业新闻》报道，日产 6 月初向媒体展示了正在开发的下一代辅助驾驶技术“Ground Truth Perception（GTP）”，同时宣布计划在 2020 年代中期实现商业化，并在 2030 年将其应用于更多新车型中。 ▲ 图源 Pexels GTP 系统号称采用了高性能激光雷达（LiDAR），即使是在高速行驶的状态下也能高精度识别车辆的态势并采取正确的控制行动。 在演示过程中，采用 GTP 的车辆可以准确判断冲出十字路口的摩托车速度和位置，并高精度预测碰撞的可能性。根据危险程度，GTP 会自动采取突然刹车、避免碰撞风险后立即松开刹车等行动，即时而安全地控制车辆。 ‎GTP 采用的

  苹果最新获得的四项专利表明，该公司希望让无人驾驶功能安全性成为即将推出的“苹果汽车”的最大卖点。在最新获批的四项专利中，第一项被称为“基于安全气囊的乘员安全系统”，里面详细说明了当你的座位没有面对仪表盘或方向盘时会发生啥，而安全气囊通常是放置在上述两处位置，这其实就是其安全气囊解决方案获得的第二项专利。 安全气囊 在最新获批的四项专利中，第一项被称为“基于安全气囊的乘员安全系统”，里面详细说明了当你的座位没有面对仪表盘或方向盘时会发生啥，而安全气囊通常是放置在上述两处位置。苹果确实在为细节而努力，这其实就是其安全气囊解决方案获得的第二项专利。 这两项专利的发明人属于同一个人，由此能够表明苹果正在改进和迭代设计，以提

  本文提出了一种 5G 车路协同无人驾驶解决方案，该方案主要依托 5G 移动通信、高精度定位技术、五维时空融合技术、边缘计算、边云协同等技术，实现边缘平台算力部署，构建“端 - 边缘 - 云”分层架构，建立智能可靠车联网通信、车辆的实时高精度定位、交通态势感知、交通管控等技术体系，实现 5G 车路协同，全方面提升车辆感知决策控制能力。当前，该方案已在武汉经开区智能网联汽车与智慧道路无人驾驶示范区应用落地。 1、引言 随着 5G 技术的不断成熟与大范围的应用，一切依赖于 5G 的行业与应用，迎来了新的生机。 5G+B（北斗）+AICDE 技术的组合，服务于工业互联网、智能电网等 14 个垂直行业，实现了超过 100 种应用场景和超过

  方案的应用研究 /

  据美国汽车协会（American Automobile Association, AAA）的数据，美国人每天花在开车上的时间大约为1小时，每天行程约为32英里。这样下来，整个美国每年就有将近700亿小时用于驾驶。在这700亿小时的时间里，人们的手紧握方向盘，眼睛盯着道路(希望如此!)。 这时有一个需要仔细考虑的问题:如果真正的无人驾驶汽车来了，这数百亿小时的驾驶时间用来做什么? 首先，我们一定要要理清楚完全无人驾驶汽车和半无人驾驶之间的区别,前者完全由AI驱动，不需要人类司机参与 (L4和L5)，后者则需要人类司机辅助(L2或L3)。对于半无人驾驶汽车，司机必须随时待命，时刻保持警觉，因为他们要分担驾驶任务。 从理论上讲，任

  “智能化走到了一个分岔口，是减少相关成本让无人驾驶停留在L2或者L2+，还是提高安全冗余往L3发展？” 在近期举办的2023中国汽车论坛期间，同济大学教授、汽车安全技术研究所所长朱西产如是说。在L2不再罕见，L4或遥遥无期的当下，L3的进展一直备受业内关注。毕竟只有迈过了L3这条“分水岭”，才算是正式踏入了无人驾驶的大门。 日前，工信部副部长辛国斌表示：“将支持有条件的无人驾驶（L3级无人驾驶），及更高级别无人驾驶功能的商业化应用，并将发布新版智能网联汽车标准体系指南。我们已启动了这项工作，地方也在积极做出响应”。 此外，工信部方面5月中旬曾透露，《智能网联汽车标准体系指南》即将正式对外发布，加快制定十多项重点急需的标准，其中就

  或将走出“恐怖谷”？ /

  目前，学术圈还是用“打榜”来对 无人驾驶 算法评分。所谓“打榜”就是在某一数据集上利用其训练数据集来测试算法的优劣，目前无人驾驶圈内最常用的打榜数据集是安波福Aptiv旗下的nuScenes。严格意义上的无人驾驶算法评分对比几乎是不可能的，单独对比算法不够公允，此外还一定要考虑算法的效率和落地可行性。训练数据集的数据结构也会影响算法的发挥。同时由于深度学习的不可解释性，在nuScenes数据集上表现好不代表在其他数据集也会表现好，也许会表现得很差，同样道理在nuScenes数据集上表现不好不代表在其他数据集也表现不好。当然 算力 大小无关算法的准确度。 nuScenes数据集的任务包括六大类，分别是3D目标检测detection

  算法谁家强？零跑上汽并列第一 /

  直播回放：无人驾驶和AI的起点——毫米波雷达与3D ToF 解决方案

  直播回放: Keysight World Tech Day 2023 - 汽车无人驾驶与新能源

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  12 月 20 日消息，今年 7 月，英特尔面向中国市场推出了一款 Gaudi2 处理器，主要使用在于加速 AI 训练及推理。据 Phoronix 报道 ...

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