激光雷達(dá)

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激光雷達(dá)（英文：Laser Radar），是以發(fā)射激光束探測目標(biāo)的位置、速度等特征量的雷達(dá)系統(tǒng)。其工作原理是向目標(biāo)發(fā)射探測信號（激光束），然后將接收到的從目標(biāo)反射回來的信號（目標(biāo)回波）與發(fā)射信號進(jìn)行比較，作適當(dāng)處理后，就可獲得目標(biāo)的有關(guān)信息，如目標(biāo)距離、方位、高度、速度、姿態(tài)、甚至形狀等參數(shù)，從而對飛機(jī)、導(dǎo)彈等目標(biāo)進(jìn)行探測、跟蹤和識別。它由激光發(fā)射機(jī)、光學(xué)接收機(jī)、轉(zhuǎn)臺和信息處理系統(tǒng)等組成，激光器將電脈沖變成光脈沖發(fā)射出去，光接收機(jī)再把從目標(biāo)反射回來的光脈沖還原成電脈沖，送到顯示器。概述圖參考資料

激光雷達(dá)（英文：Laser Radar），是以發(fā)射激光束探測目標(biāo)的位置、速度等特征量的雷達(dá)系統(tǒng)。其工作原理是向目標(biāo)發(fā)射探測信號（激光束），然后將接收到的從目標(biāo)反射回來的信號（目標(biāo)回波）與發(fā)射信號進(jìn)行比較，作適當(dāng)處理后，就可獲得目標(biāo)的有關(guān)信息，如目標(biāo)距離、方位、高度、速度、姿態(tài)、甚至形狀等參數(shù)，從而對飛機(jī)、導(dǎo)彈等目標(biāo)進(jìn)行探測、跟蹤和識別。它由激光發(fā)射機(jī)、光學(xué)接收機(jī)、轉(zhuǎn)臺和信息處理系統(tǒng)等組成，激光器將電脈沖變成光脈沖發(fā)射出去，光接收機(jī)再把從目標(biāo)反射回來的光脈沖還原成電脈沖，送到顯示器。概述圖參考資料收起

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  • 2025年1-4月ADAS供應(yīng)商裝機(jī)量排行榜：頭部集中與國產(chǎn)突圍并存
    根據(jù)蓋世汽車研究院發(fā)布的“2025年1-4月ADAS供應(yīng)商裝機(jī)量排行榜”，2025年前4個月，ADAS核心部件市場競爭呈現(xiàn)清晰的“頭部集中”與“本土崛起”雙重特征。頭部效應(yīng)顯著：在激光雷達(dá)市場，禾賽科技(30.5%)、華為(30.3%)、速騰聚創(chuàng)(29.0%)三家企業(yè)合計(jì)占據(jù)近90%份額；空氣懸架市場則被孔輝科技(37.5%)、保隆科技(27.5%)、拓普集團(tuán)(24.3%) 三家本土廠商主導(dǎo)，份額同樣超89%；高精定位系統(tǒng)龍頭導(dǎo)遠(yuǎn)科技市場份額高達(dá)50.5%。
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  • 激光雷達(dá)，打開新“門”
    作者丨王小西 責(zé)編丨北 ? 岸 編輯丨王 ? 越 除了乘用車和ROBOTAXI，還有割草機(jī)器人。 ? 關(guān)于純視覺路線，有個很有意思的現(xiàn)象。雖然大家都在說著純視覺，很嫌棄激光雷達(dá)的樣子，用不用依舊有爭議，但激光雷達(dá)的裝機(jī)量卻越來越多。 ? 特別是隨著特斯拉的ROBOTAXI上路，ROBOTAXI市場的爆發(fā)肉眼可見，激光雷達(dá)原先競逐L2+智駕賽道的單一方向，一直被純視覺路線所嫌棄的
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    在自動駕駛系統(tǒng)中，傳感器感知層的可靠性直接關(guān)系到車輛的安全與行駛效率。激光雷達(dá)（LiDAR）和攝像頭（Camera）是當(dāng)前自動駕駛平臺上最常見的兩種感知設(shè)備。它們各自擁有不同的工作原理和優(yōu)勢，也存在各自的局限性。最近有位小伙伴在文章留言區(qū)提了這么一個問題，那就是當(dāng)兩者在同一場景下出現(xiàn)感知結(jié)果不一致甚至相互沖突時，系統(tǒng)究竟應(yīng)該“信任”哪一方的數(shù)據(jù)。非常感謝這位小伙伴的留言，今天智駕最前沿就和大家來聊聊這個話題。
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  • 自動駕駛激光雷達(dá)中常說的“線”是個啥？
    在自動駕駛領(lǐng)域，激光雷達(dá)（LiDAR）常被貼上“16線”、“32線”、“64線”乃至“128線”的標(biāo)簽，這里的“線”并不是公路上的車道線，而是指傳感器在一次完整旋轉(zhuǎn)中所發(fā)射并接收的激光束組數(shù)，也可直觀地理解為垂直方向上的掃描層數(shù)。每一“線”代表一束激光，它們在安裝于旋轉(zhuǎn)頭部的發(fā)射陣列上按照不同的垂直仰角分布，當(dāng)傳感器旋轉(zhuǎn)時，這些激光束按預(yù)定軌跡在空間中繪制出多層次的測距線。
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  • 高精LiDAR+神經(jīng)渲染3DGS的完美融合實(shí)踐
    在自動駕駛仿真測試剛需下，數(shù)字孿生成提升保真度關(guān)鍵。本文介紹傳統(tǒng)與前沿結(jié)合的構(gòu)建流程，先通過數(shù)據(jù)采集、點(diǎn)云聚合等完成高精地圖重建，再以NeRF+3DGS實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重建，降本增效，為仿真注入真實(shí)感，重塑測試范式。
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