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激光雷达你了解多少

接收电路板上设有至少一个探测器，所述探测器设置于所述接收电路板朝向激光雷达会聚单元的一侧面。

进一步地，所述激光雷达还包括控制模块，所述控制模块分别与所述发射模块、所述扫描模块和所述探测模块连接，用于分别控制所述发射模块发射所述脉冲激光束、控制所述扫描模块旋转或摆动、及控制所述探测模块接收并处理所述激光束的回波信号。

激光雷达还包括壳体，用于容纳所述扫描模块、所述收发模块和所述控制模块。所述壳体包括壳体和第二壳体，无人驾驶激光雷达反射板，所述壳体和所述第二壳体密封连接形成容置空腔，扫描模块位于所述容置空腔的上部，收发模块位于所述容置空腔的下部。

激光雷达还包括封装支架，宿州激光雷达反射板，所述封装支架安装于所述壳体上部，所述封装支架位于所述容置空腔内，所述扫描模块安装于所述封装支架上。

所述测角单元包括第二光源和接收组件，第二光源和所述接收组件间隔第三预设距离，光源的光出射方向朝向所述第三面，激光雷达还包括前窗，用于透射所述扫描模块反射的脉冲激光束及透射所述回波信号；

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自动驾驶感知模块中传感器融合已经成为了标配，只是这里融合的层次有不同，可以是硬件层（如禾赛，Innovusion的产品），也可以是数据层（这里的讨论范围），还可以是任务层像障碍物检测（obst*e detection），车道线检测（lane detection），分割（segmentation）和跟踪（tracking）以及车辆自身定位（localization）等。

有些传感器之间很难在底层融合，90%激光雷达反射板，比如摄像头或者激光雷达和毫米波雷达之间，因为毫米波雷达的目标分辨率很低（无法确定目标大小和轮廓），但可以在高层上探索融合，比如目标速度估计，跟踪的轨迹等等。

这里主要介绍一下激光雷达和摄像头的数据融合，实际是激光雷达点云投影在摄像头图像平面形成的深度和图像估计的深度进行结合，理论上可以将图像估计的深度反投到3-D空间形成点云和激光雷达的点云融合，但很少人用。原因是，深度图的误差在3-D空间会放大，另外是3-D空间的点云分析手段不如图像的深度图成熟，毕竟2.5-D还是研究的历史长，比如以前的RGB-D传感器，Kinect或者RealSense。

这种融合的思路非常明确：一边儿图像传感器成本低，分辨率高（可以轻松达到2K-4K）；另一边儿激光雷达成本高，分辨率低，深度探测距离短。可是，激光雷达点云测距度非常高，测距远远大于那些Infrared/TOF depth sensor，对室外环境的*干扰能力也强，同时图像作为被动视觉系统的主要传感器，深度估计精度差，更麻烦的是稳定性和鲁棒性差。

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激光雷达的分类

激光雷达是传统的雷达技术和现代的激光技术相互结合的产物，激光雷达测距是具有探测距离远，测量精度到，角度分辨率高的特点。

激光测距主要有两种方法：连续波测距和脉冲测距两种，其中脉冲测距也称为TOF，通过测量从发射激光脉冲，到接收反射光的耗时间间隔。激光雷达作为根据目标维数的不同，可以分为一维激光雷达，二维激光雷达和三维激光雷达三种。激光雷达和GPS的对比

用GPS实现室外环境定位是非常容易的，以至于我们常常认为他是无所不能。然而GPS远非的定位传感器，因为他完全依赖远距离在轨道微信发送来微弱无线电信号。

这就意味着在无线电无法到的环境中GPS是无法工作的。例如：室内，水下，地下，甚至城市街道峡谷中。另外GPS信号及其微弱，而且很容易拥塞，对于某些应用场合也是不可接受的。

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