激光应用广，其工作有赖于激光器与探测器。得益于方向性好、单色性好、能量 密度高，激光不仅在光纤通信、工业制造等传统领域应用较多，更在 3D 传感、车载激 光雷达等新型领域日益普及。激光的输出有赖于激光器，根据增益介质的不同，激光器 可分为气体激光器、液体激光器与固态激光器，而半导体激光器是固态激光器的典型形 态；激光的接收则有赖于探测器，其又被称为光敏二极管。 激光器、探测器的**构成部分为光芯片，光芯片**功能为光电信号转换。光芯 片主要包括激光器芯片与探测器芯片：激光器芯片应用于半导体激光器中，实现电信号 向光信号的转换，将电信号蕴含的信息通过激光输出；探测器芯片则在探测器中不可或 缺，实现光信号向电信号的转换。可以采用非相干的能量接收方式。云南905nm激光雷达点云

从自动驾驶到ADAS，市场在变，激光雷达也在变。高阶ADAS拿掉激光雷达的可能性越来越小激光雷达在今年扎堆上车，反映了一个现象——ADAS需要的感知能力变强了。目前来看，几乎所有想要实现城市NOA（导航辅助驾驶）功能的车型，都一定会搭载激光雷达。辅助驾驶的可用区域一旦覆盖至城市，需要面对更加复杂的交通环境，也需要对更多交通参与者的安全负责。从安全角度来说，激光雷达的高精度三维感知，也并不多余。而特斯拉是个例，其提出的“视觉感知路线”，不仅否定了激光雷达的在ADAS中激光雷达存在的意义，甚至全盘否定了所有雷达。自动驾驶激光雷达测距对于成像激光雷达来说，系统还需要解决图像行的非线性扫描修正、幅度/距离图像显示等技术。

既然人是靠眼睛开车，那么自动驾驶也可以，于是摄像头就更像是车的眼睛，虽然直观清楚，但我们也知道眼睛是会骗人的，并且许多情况下视线都会受到影响。并且摄像头想要识别出2D画面信息，还必须依赖于算法逻辑，通过深度学习神经网络对场景进行像素分割、物体分类、模型标定和目标跟踪，实现对障碍物的识别和匹配。但摄像头能通过机器学习获得经验值，在不断自我完善，因为看的东西越多，识别能力也就越高，这就需要数据，这个庞大数据谁提供？那就是现在的特斯拉车主。随着算力提升，识别能力会越来越强，然后代替人工驾驶。

高度信息的增加可以让毫米波雷达不再“一视同仁”：4D毫米波雷达可通过不同高度数据识别前方物体是属于无需避让的路牌或者信号灯，还是一个需要紧急避让的车辆或行人，大幅提升了毫米波在静态物体识别上的置信度。同时，传统毫米波雷达有分辨率低，噪点多等缺点，而4D毫米波雷达通过增加实际或虚拟的天线数，有效提升角分辨率，并生成更多的点云，在原始数据上能够成像出目标物体的基本轮廓、边缘、外形。通过深度学习后，毫米波雷达也能够实现区分行人、自行车、汽车、卡车等不同目标。激光雷达的波长短，可以在分子量级上对目标探测。这是微波雷达无能为力的。

4D毫米波雷达，也可以将其称为成像雷达，在原有的功能基础上增加了高度信息，能够探测出物体的方位、距离、速度、高度四维数据。同时，4D毫米波雷达具有像素级的角分辨率，可解析出目标物体的轮廓，让毫米波雷达实现近似于激光雷达的成像功能。传统毫米波雷达由于缺少高度的信息，导致视角中只有一个平面，无法区分目标物体是在“路上”还是在“空中”。这让毫米波雷达在自动驾驶感知中，尤其是在静态物体识别上无法有效发挥其作用。通过后置信号处理实现探测。云南一体式激光雷达点云

激光雷达可用于测量树木高度。云南905nm激光雷达点云

激光雷达是结合了光学、电子、机械、软件、芯片、器件等技术，可以进行环境 探测、数据处理和传输的智能传感器。激光雷达由发射系统、接收系统、信息处 理系统和扫描系统组成。发射系统中的激励源周期性地驱动激光器，发射激光脉 冲，激光调制器通过光束控制器控制发射激光的方向和线数，通过发射光学系统，将激光发射至目标物体；经接收光学系统，光电探测器接收目标物体反射 回来的激光，产生接收信号；接收信号经过放大处理和模数转换，经由信息处理 模块计算，获取目标表面形态、物理属性等特性，然后建立物体模型。扫描系统 对所在的平面扫描，并产生实时的平面图信息。云南905nm激光雷达点云

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