(完整版)关于车载激光雷达的知识清单
激光雷达系统基础知识单选题100道及答案解析
激光雷达系统基础知识单选题100道及答案解析1. 激光雷达系统利用（）来测量距离。
A. 电磁波B. 超声波C. 激光D. 红外线答案：C解析：激光雷达系统是利用激光来测量距离的。
2. 激光雷达的工作原理主要基于（）。
A. 光的折射B. 光的反射C. 光的衍射D. 光的干涉答案：B解析：激光雷达通过发射激光并接收反射回来的激光来工作，主要基于光的反射原理。
3. 以下哪种不是激光雷达系统的应用领域（）？A. 自动驾驶B. 气象监测C. 医学成像D. 量子物理研究答案：D解析：量子物理研究通常不直接使用激光雷达系统，而自动驾驶、气象监测和医学成像中会用到激光雷达。
4. 激光雷达系统的精度主要取决于（）。
A. 激光波长B. 激光频率C. 激光脉冲宽度D. 接收系统灵敏度答案：C解析：激光脉冲宽度越窄，测量精度通常越高。
5. 激光雷达系统中用于发射激光的部件是（）。
A. 激光器B. 探测器C. 放大器D. 滤波器答案：A解析：激光器负责发射激光。
6. 以下哪种激光雷达类型测量速度最快（）？A. 固态激光雷达B. 机械旋转式激光雷达C. 混合式激光雷达D. 难以确定答案：B解析：机械旋转式激光雷达可以在短时间内扫描较大的范围，测量速度相对较快。
7. 激光雷达系统的分辨率与以下哪个因素无关（）？A. 激光束发散角B. 扫描频率C. 激光功率D. 目标距离答案：C解析：激光功率主要影响探测距离和信号强度，与分辨率关系不大。
8. 激光雷达系统在大气环境监测中可以测量（）。
A. 风速B. 湿度C. 气压D. 以上都可以答案：D解析：激光雷达可以通过不同的技术手段测量风速、湿度、气压等大气参数。
9. 以下哪种技术可以提高激光雷达系统的抗干扰能力（）？A. 编码调制B. 增加激光功率C. 提高接收灵敏度D. 扩大扫描范围答案：A解析：编码调制可以使激光雷达系统具有更好的抗干扰性能。
10. 激光雷达系统的最大探测距离主要受（）限制。
汽车激光雷达的原理
汽车激光雷达的原理《汽车激光雷达的奇妙世界》嘿，朋友们！今天咱来聊聊汽车激光雷达这玩意儿。
你知道吗，汽车激光雷达就像是汽车的一双超级眼睛。
想象一下，汽车在路上跑，要是没有好的眼睛，那得多危险呀！激光雷达就是让汽车能看清周围环境的厉害角色。
它是怎么工作的呢？其实啊，就像是我们人用眼睛看东西一样。
它会发射出一束束激光，这些激光就像我们的视线一样，快速地扫描周围的一切。
然后，根据激光反射回来的时间和信息，它就能知道周围都有啥，是其他车呀，还是行人呀，或者是路边的障碍物呀。
比如说，在一个大雾天，我们人的眼睛可能看不太清楚，但激光雷达可不怕。
它的激光能穿透雾气，依然能准确地探测到周围的情况。
就好像是一个勇敢的小战士，不管遇到什么困难，都能坚守岗位，为汽车保驾护航。
而且啊，激光雷达的精度那是相当高。
它能把周围的物体都分得清清楚楚，不会出现混淆。
这就像是一个细心的侦探，能从一堆线索中准确地找出关键信息。
咱再说说它的重要性。
有了它，汽车就能更好地避免碰撞啦。
它能提前发现危险，然后及时提醒司机或者直接采取措施避免事故发生。
这可真是太重要了呀，能拯救多少生命和财产呀！我记得有一次，我在路上看到一辆车，它就配备了激光雷达。
那车开起来特别稳，就好像它对周围的一切都了如指掌一样。
当时我就想，哇，这技术真是太厉害了！在未来呀，我相信激光雷达会变得越来越先进，越来越普及。
它会让我们的出行更加安全、更加智能。
总之呢，汽车激光雷达就是汽车世界里的一颗闪亮明星。
它让我们的驾驶变得更安全、更可靠。
所以呀，大家可别小看了它哦！让我们一起期待它带给我们更多的惊喜吧！。
测绘技术中的车载激光雷达原理与数据处理方法详解
测绘技术中的车载激光雷达原理与数据处理方法详解车载激光雷达（Mobile LiDAR）作为一种新兴的测绘技术，以其高精度、高效率的特点，在地理信息、城市规划、交通管理等领域得到了广泛应用。
本文将详细介绍车载激光雷达的原理以及相关的数据处理方法。
一、激光雷达原理激光雷达利用激光束对目标进行扫描，通过测量激光束的往返时间和方向来获取目标的三维坐标信息。
车载激光雷达由激光器、接收器、扫描镜头和数据处理系统等部件组成。
1. 激光器：激光器产生高能量的激光束，通常采用固态激光器或半导体激光器。
2. 接收器：接收器接收激光束反射回来的信号，通常采用高灵敏度的光电探测器。
3. 扫描镜头：扫描镜头通过旋转或振动将激光束聚焦在不同方向上，实现对目标的全面扫描。
4. 数据处理系统：数据处理系统将接收到的激光点云数据进行坐标转换、滤波、配准等处理，生成三维点云模型。
二、数据处理方法车载激光雷达获取的点云数据量庞大，如何高效地处理这些数据成为了一个关键问题。
以下介绍几种常见的数据处理方法。
1. 数据滤波：由于车载激光雷达工作环境复杂，可能受到树木、电线等干扰，导致点云数据中存在噪点。
常用的数据滤波方法有高度阈值滤波、曲率滤波等，可以去除噪点，提高数据的精度和稳定性。
2. 地面提取：在车载激光雷达的应用中，往往需要提取地面信息，例如用于数字地图、道路设计等。
地面提取方法通常利用点云数据的高度信息，结合地形特征进行分析，通过平面拟合或者分割算法提取地面点。
3. 物体识别：车载激光雷达可以对道路上的物体进行自动识别，例如车辆、行人等。
物体识别方法往往基于机器学习或深度学习技术，通过对点云数据进行特征提取和分类，实现对不同物体的准确识别和定位。
4. 三维重建：车载激光雷达可以将获取的点云数据进行三维重建，生成真实世界的模型。
三维重建方法通常利用基于体素的体素网格分割算法，在处理大规模点云数据时具有较高的效率和精度。
5. 室内定位：车载激光雷达不仅可以在室外环境中使用，也可以应用于室内定位。
《车载激光雷达检测方法》
《车载激光雷达检测方法》车载激光雷达是一种基于激光技术的检测设备，能够通过激光束的反射来获取目标物体的位置信息。
它主要应用于自动驾驶系统中，用于实时检测道路上的障碍物，从而保证行车安全。
本文将介绍车载激光雷达检测的方法和技术。
首先，激光雷达通过发射激光束，并测量激光束从发射到接收所需的时间，从而计算出目标物体距离激光雷达的距离。
这个过程叫做时间测距。
激光雷达还会记录激光束的反射强度，从而得到目标物体的反射特性，例如反射率、表面颜色等。
还能记录激光束的角度信息，从而计算出目标物体的角度位置。
这个过程叫做角度测量。
通过时间测距和角度测量，激光雷达能够获得目标物体的三维位置信息。
在进行激光雷达检测时，一般会采用扫描方式来获取目标物体的位置信息。
扫描方式分为水平扫描和垂直扫描两种。
水平扫描是指激光雷达固定方向旋转，通过不同角度的扫描，获取目标物体的水平位置信息。
垂直扫描是指激光雷达在水平方向上固定位置，通过改变垂直方向的角度，获取目标物体的垂直位置信息。
通过水平和垂直两个方向的扫描，激光雷达能够获取目标物体的二维位置信息。
在进行激光雷达检测时，还需要进行数据处理和滤波。
由于激光雷达在检测过程中会受到多种因素的影响，例如光照条件、大气湍流等，其测量数据会存在一定的误差。
因此，需要对激光雷达获取的原始数据进行滤波和处理，以提高检测的准确性和稳定性。
常用的处理方法包括：去除离群点、噪声滤波、数据平滑处理等。
这些处理方法可以有效地去除噪声和异常点，从而提高激光雷达检测的精度和稳定性。
此外，车载激光雷达还可以结合其他传感器进行检测。
例如，可以与摄像头、毫米波雷达等其他传感器进行数据融合，从而获得更全面和准确的目标检测结果。
数据融合可以通过将不同传感器的数据进行叠加和整合，从而弥补各个传感器之间的局限性，提高检测的准确性和可靠性。
综上所述，车载激光雷达检测方法包括激光束的发射和接收、时间测距和角度测量、水平和垂直扫描等步骤。
车载激光雷达原理
车载激光雷达原理车载激光雷达是一种用于车辆自动驾驶系统中的传感器技术，它可以通过发射激光束来探测周围环境，从而实现对车辆周围环境的三维感知和定位。
本文将详细介绍车载激光雷达的原理。
一、激光雷达简介激光雷达是一种利用激光束进行测量和探测的传感器技术。
它可以通过发射高频率的激光束来探测周围环境，从而实现对目标物体的距离、速度、方向等参数的测量。
在汽车自动驾驶系统中，激光雷达被广泛应用于对车辆周围环境的感知和定位。
它可以精确地检测出道路上的障碍物、行人、其他车辆等，并提供高精度的位置信息，为车辆自主导航提供重要支持。
二、车载激光雷达原理1. 激光束发射车载激光雷达首先需要发射一束高频率的激光束。
这个过程通常由一个或多个半导体二极管激光器完成。
激光器将电能转换为激光束，并通过透镜或其他聚焦装置将激光束聚焦成一个非常小的点，然后发射出去。
2. 激光束探测当激光束发射后，它会在空气中传播，并与周围环境中的物体相互作用。
当激光束遇到物体时，它会被反射回来，返回到激光雷达的接收器中。
3. 接收器接收车载激光雷达的接收器通常由一个或多个探测器组成。
当反射回来的激光束进入接收器时，它会被探测器检测到，并转换为电信号。
4. 信号处理接收到的电信号需要进行一系列处理才能得到有用的信息。
首先，需要对信号进行放大和滤波以消除噪声。
然后，需要对信号进行数字化处理，并使用算法对其进行解码和分析。
5. 数据输出最终，车载激光雷达将输出一组数据，包括目标物体的距离、速度、方向等参数。
这些数据可以被汽车自动驾驶系统用来实现对周围环境的感知和定位。
三、车载激光雷达的工作原理车载激光雷达的工作原理可以简单地概括为：发射一束高频率的激光束，探测周围环境中的物体，将反射回来的激光束转换为电信号，并进行信号处理和数据输出。
具体来说，车载激光雷达会通过发射一束高频率、窄束宽度的激光束来扫描周围环境。
这个过程通常由一个或多个旋转镜片完成。
旋转镜片会以非常高的速度旋转，将激光束扫描到不同方向，并探测周围环境中的物体。
汽车激光雷达工作原理
汽车激光雷达工作原理汽车激光雷达是一种利用激光技术进行测距和感知的装置，广泛应用于自动驾驶和智能驾驶系统中。
它通过测量激光信号的时间差，来确定目标物体与车辆的距离和位置，从而为车辆提供准确的环境感知。
激光雷达的工作原理可以简单概括为发射、接收和信号处理三个步骤。
1. 发射：激光雷达通过激光二极管或激光脉冲器发射一束激光束。
这个发射过程通常采用红外激光，因为红外光在大气中传播损耗较小。
2. 接收：激光束照射到目标物体上后，一部分激光会被目标物体吸收，一部分会被散射回来。
激光雷达上的接收器会接收到这些散射回来的激光信号。
3. 信号处理：接收到的激光信号经过放大和滤波等处理后，会被转换成电信号。
然后，根据激光信号的时间差，可以计算出目标物体与激光雷达之间的距离。
激光雷达的精度和测量范围取决于其发射功率、接收器灵敏度、激光束的扫描方式和激光脉冲的重复频率等因素。
一般来说，激光雷达的精度可以达到厘米级别，测量范围可以达到几百米甚至几千米。
对于自动驾驶和智能驾驶系统来说，激光雷达是非常重要的传感器之一。
它可以实时地获取周围环境的三维点云数据，包括道路、障碍物、行人等。
通过对这些数据的处理和分析，车辆可以实现自主导航、障碍物避让和路径规划等功能。
与其他传感器相比，激光雷达具有高精度、高分辨率和远距离测量的优势。
它能够在复杂的环境中快速准确地识别和定位目标物体，为车辆提供全方位的环境感知能力。
然而，激光雷达也存在一些局限性。
首先，激光雷达的价格相对较高，限制了其广泛应用的范围。
其次，激光雷达对天气条件和光照强度较为敏感，可能会受到雨、雪、雾等天气影响而造成测量误差。
此外，激光雷达的体积较大，需要占用较多的空间。
汽车激光雷达是一种基于激光技术的感知装置，通过测量与目标物体之间的距离和位置，为自动驾驶和智能驾驶系统提供精确的环境感知。
尽管存在一些局限性，但激光雷达的高精度、高分辨率和远距离测量的特点使其成为自动驾驶技术中不可或缺的重要组成部分。
车载雷达基础知识单选题100道及答案解析
车载雷达基础知识单选题100道及答案解析1. 车载雷达的主要作用是（）A. 导航B. 检测车辆周围物体C. 播放音乐D. 调节车内温度答案：B解析：车载雷达主要用于检测车辆周围的物体，以提高行车安全性。
2. 车载雷达通常使用的频段是（）A. 可见光频段B. 无线电频段C. 红外线频段D. 紫外线频段答案：B解析：车载雷达一般使用无线电频段进行工作。
3. 以下哪种车载雷达的精度最高（）A. 毫米波雷达B. 超声波雷达C. 激光雷达D. 微波雷达答案：C解析：激光雷达具有高精度的特点。
4. 车载雷达可以检测到的物体包括（）A. 行人B. 飞鸟C. 建筑物D. 以上都是答案：D解析：车载雷达能够检测到行人、飞鸟、建筑物等各种物体。
5. 车载雷达的工作原理基于（）A. 电磁波反射B. 声波反射C. 光波反射D. 磁场变化答案：A解析：车载雷达是通过电磁波的反射来获取物体信息的。
6. 毫米波车载雷达的波长范围通常在（）A. 1 - 10mmB. 10 - 100mmC. 100 - 1000mmD. 1000 - 10000mm答案：A解析：毫米波的波长范围通常在1 - 10mm 之间。
7. 车载雷达在自动驾驶中起到（）A. 辅助作用B. 决定性作用C. 无关紧要的作用D. 偶尔起作用答案：A解析：在自动驾驶中，车载雷达起到辅助感知环境的作用。
8. 超声波车载雷达的工作频率一般在（）A. 20kHz - 50kHzB. 50kHz - 100kHzC. 100kHz - 200kHzD. 200kHz - 500kHz 答案：A解析：超声波车载雷达的工作频率通常在20kHz - 50kHz 。
9. 以下哪个不是车载雷达的优点（）A. 不受天气影响B. 测量精度高C. 成本低D. 探测范围广答案：C解析：车载雷达的成本相对较高，不是其优点。
10. 车载激光雷达的测量精度可以达到（）A. 厘米级B. 分米级C. 米级D. 千米级答案：A解析：车载激光雷达的测量精度能够达到厘米级。
激光雷达基本知识
激光雷达基本知识激光雷达（LiDAR）是一种使用激光来测量距离和释放扫描的设备。
它是一种高精度、高分辨率的三维测量技术，广泛应用于自动驾驶、测绘、地质勘探等领域。
下面是关于激光雷达的基本知识的详细介绍。
1.原理：激光雷达使用脉冲激光源产生的激光束，通过扫描装置发射出去，并在与目标物体相遇时被反射回来。
通过测量反射激光的时间延迟和角度，可以计算出目标物体与激光雷达的距离和位置。
2.工作方式：激光雷达的工作方式可以分为两种，即扫描式激光雷达和固态激光雷达。
扫描式激光雷达通过旋转的镜子或转台来改变激光束的方向，从而实现对周围环境的全方位扫描。
它可以同时获取水平方向和垂直方向的距离信息，但扫描速度相对较慢。
固态激光雷达采用固定的激光发射和接收组件，通过调整激光束的发射和接收角度来对目标进行扫描。
固态激光雷达具有快速的扫描速度和高精度的测量能力，但往往只能获取水平方向的距离信息。
3.技术参数：激光雷达的性能参数可以影响其应用范围和测量精度。
一般来说，激光雷达的技术参数包括测距范围、角度分辨率、测量精度、扫描速度等。
测距范围是指激光雷达可以测量的最大距离。
角度分辨率是指激光雷达可以分辨的最小角度，通常用来表示其水平和垂直方向的分辨能力。
测量精度是指激光雷达对目标物体距离和位置的测量误差。
扫描速度是指激光雷达完成一次扫描所需的时间。
4.应用领域：激光雷达广泛应用于各种领域，包括自动驾驶、测绘、地质勘探、环境监测等。
在自动驾驶领域，激光雷达被用于实时感知周围环境，识别其他车辆、行人和障碍物，以保证行驶安全。
在测绘和地质勘探领域，激光雷达可以快速获取地形和地貌的三维模型，并实现高精度的测量和分析。
在环境监测领域，激光雷达可以用来检测大气中的颗粒物、污染物和气溶胶等，并提供精确的数据支持。
总结：激光雷达是一种通过测量激光反射时间和角度来获取物体距离和位置信息的高精度传感器。
它具有快速、准确和可靠的特点，在自动驾驶、测绘和环境监测等领域有着广泛的应用前景。
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关于车载激光雷达的知识清单•2017年6月28日••国际电子商情本篇知识清单分享给你，助你快速了解车载激光雷达产业。
在无人驾驶架构中，传感层被比作为汽车的“眼睛”，包括车载摄像头等视觉系传感器和车载毫米波雷达、车载激光雷达和车载超声波雷达等雷达系传感器。
其中激光雷达已经被大部分人认为是实现自动驾驶的必要基础，毕竟传统雷达无法识别物体细节，而摄像头在暗光或逆光条件下识别效率明显降低。
也正得益于无人驾驶汽车市场规模的爆发，预计2030年全球激光雷达市场可达到360亿美元的规模，将成为新的蓝海。
本篇知识清单分享给你，助你快速了解车载激光雷达产业。
内容导读：1.车载激光雷达的技术原理2.激光雷达在自动驾驶应用中有何优缺点？3.车载激光雷达有哪些应用？4.如何降低自激光雷达的成本?5.国内外最全激光雷达企业介绍一、车载激光雷达的技术原理激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，最初是军事用途。
其工作原理是向目标发射探测信号（激光束），然后将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号进行比较，作适当处理后，就可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数，从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。
这里详细介绍一下车载激光雷达的工作原理及实现方式。
第一种是较为传统的扫描式激光雷达，这种设备被架在汽车的车顶上，能够用多束激光脉冲绕轴旋转360°对周围环境进行距离检测，并结合软件绘制3D图，从而为自动驾驶汽车提供足够多的环境信息。
这种激光雷达最初是在11年前的Darpa无人车挑战赛上，由美国Velodyne公司开发并被参赛团队使用（当时采用的是64线的激光雷达方案）。
由于那时的成本高达7万美元，未被市场接受。
后来为了降低成本，有公司推出了32线、16线的激光雷达。
但是成本的降低带来的是分辨率的下降，这就容易在车辆驾驶过程中检测障碍物时产生盲点，带来安全隐患。
在今年CES 2017 上，Quanergy 公司发布了号称全球第一款固态激光雷达传感器。
该雷达在技术上另辟蹊径，抛弃了360度机械扫描的方式，而是采用了基于电子部件进行数据读写的方案，去除了机械旋转部件，采用集成电路上的感应晶片扫描各个方向，然后输出车辆周围的3D 图像。
固态激光雷达有几大优势，扫描速度快、精度高，而且该雷达的线数降低到了8线，从而缩小了成品体积。
最重要的一点是，固态激光雷达能够像生产芯片一样快速，同时极大地降低了成本。
该公司称如果订货量在一万台，每台激光雷达的成本有望控制在100 美元以下。
但目前技术并不成熟，例如远距离成像问题，信号强度问题等等，离产品市场化还有一段距离。
还有一点，“固态”就意味着激光雷达不能进行360 度旋转，只能探测前方，貌似又回到了传统激光雷达的老路。
如果要形象地对比扫描激光雷达和固态激光雷达的区别，下图或许对你理解有些帮助。
二、车载激光雷达的优缺点1、优点相比于摄像头，激光雷达的最大优势在于使用环境限制较小，不管在白天或者夜晚都能正常使用。
而相比于超声波雷达及毫米波雷达，激光雷达的测量精度大大提升。
原因在于电磁波只能探测到比它的波长大的物体，像毫米波雷达就探测不到直径很小的线状目标。
而用于雷达系统的激光波长一般只有微米的量级，因而它能够探测非常微小的目标。
据了解，目前最好的激光雷达能够识别出100米外厘米级物体的细节。
2、缺点①成本高激光雷达造价昂贵，动辄几千甚至上万美元一台。
更有甚者，当初谷歌自动驾驶汽车采用的由Velodyne 开发的64 线激光雷达，售价高达7．5 万美元。
此外，目前多数测试车都使用了不止一个激光雷达。
②体积大从目前自动驾驶测试车的外观上看，激光雷达体积较大，安装在测试车上显得较为笨重。
这也是Waymo的测试车采用了黑色巨大弧形车顶的原因。
而丰田和优步的测试车顶上则像顶了个咖啡罐。
③产能低尽管激光雷达厂商努力提高产能以跟上市场需求，但汽车厂商还是不得不等上六个月才能买得到一台全新的激光雷达产品。
虽然目前测试车的数量还非常稀少，但是对激光雷达的需求是呈上升趋势的。
④工作时受天气和大气影响大激光雷达在大雨大雪等恶劣天气中使用效果会受到影响，比如谷歌无人驾驶汽车从未在大雨大雪等恶劣条件下测试。
原因在于激光在大雨、浓烟、浓雾等坏天气里，衰减急剧加大，传播距离大受影响。
如工作波长为10.6μm的co2激光，是所有激光中大气传输性能较好的,在坏天气的衰减是晴天的6倍。
而且,大气环流还会使激光光束发生畸变、抖动，直接影响激光雷达的测量精度。
三、车载激光雷达的应用3D 激光雷达在无人驾驶运用中拥有两个核心作用。
第一，3D 建模进行环境感知。
通过激光扫描可以得到汽车周围环境的3D 模型，运用相关算法比对上一帧和下一帧环境的变化可以较为容易的探测出周围的车辆和行人。
第二，SLAM 加强定位。
3D 激光雷达另一大特性是同步建图（SLAM），实时得到的全局地图通过和高精度地图中特征物的比对，可以实现导航及加强车辆的定位精度。
四、如何降低车载激光雷达的成本激光雷达的成本都花在哪去了呢?有研究表明，激光雷达主要成本是花在GPS／IMU 和2D 激光扫描仪，约占总成本的80％。
其一，车载激光雷达系统的优劣主要取决于2D 激光扫描仪的性能。
激光发射器线束的越多，每秒采集的云点就越多。
然而线束越多也就代表着激光雷达的造价就更加昂贵，以Velodyne 的产品为例，64 线束的激光雷达价格是16 线束的10 倍。
其二，对于较高要求标准的IMU，是基于光纤陀螺的技术制造的。
其价格昂贵，大约在150 万元左右。
对于较低要求的IMU，有许多厂家的设备可以选择，价格根据型号变化，在10 万元到50 万元之间。
这还是激光雷达本身的成本，其实扫描激光雷达的成本可以做到很低，但是配套很贵。
例如Velodyne的激光雷达输出的是原始数据，需要经过二次处理。
64线激光雷达每秒的点云数据量是130万，这需要桌面级显卡支持才能流畅工作。
而桌面级显卡自然需要昂贵的显存和散热设计。
目前行业有三种方式来降低整个激光雷达的使用成本：第一，使用低线束低成本激光雷达配合其他传感器提高整体系统的稳定性，降低激光雷达依赖和成本。
第二，新的激光技术“固态”激光雷达的价格大幅下降，有望成为颠覆行业的黑科技。
第三，目前激光雷达的应用仍然较小，当无人驾驶汽车的产量大幅上升将带来极大的规模效益。
Velodyne公司选择了路径1 ，将原先的64线束激光雷达降低为32线束，最初Ultra Puck的设计方案是16线束，但3D绘图效果不尽如人意，因此最终使用了32线束。
虽然Ultra Puck在测量精度与3D绘图效果方面不如HDL-64E，但考虑到性价比因素，前者更适合应用于无人驾驶汽车。
而Quanergy公司采用了固态化的低成本方案。
S3激光雷达就是其推出的第一款全固态激光雷达，尽管在水平视野等参数上还略有缺陷，但激光雷达固态化趋势势必推动产品成本及价格大幅下降。
路径3的实现依靠前两条方案的成功，目前激光雷达的应用仍然较小，未来无人驾驶汽车的产量大幅上升将给激光雷达行业带来极大的规模效应。
五、国内外激光雷达厂商国外厂商1、Velodyne过去十几年，Velodyne是市场的领先者，其产品的测量精度在全行业领域内处于标杆地位，性能优越。
它于1983年成立于美国硅谷，05年的时候开始研发激光雷达，且主要应用于无人驾驶汽车领域。
07年的时候崭露头角，发展成为实时激光雷达传感器技术的开发、制造和供应商。
09 年，谷歌推出了无人驾驶汽车项目，用了Velodyne那巨贵无比的激光雷达，此后Velodyne名声大噪。
2016年，Velodyne 将其激光雷达部门独立出去，成立了Velodyne LiDAR，而就是这家新公司在今年获得了由福特汽车与百度联合注资的1.5亿美金。
目前Velodyne已在圣何塞开建新的超级工厂，并计划于明年开始大规模投产激光雷达。
Velodyne的3D激光雷达产品种类丰富，包括16线束、32线束及64线束等。
为了更加适应汽车市场，Velodyne专为车企设计了一款32线激光雷达Solid-State Hybrid Ultra Puck™ Auto，产品如其名，大约冰球大小。
现在正在与车企合作测试做进一步完善，如果2017年订单量达到100万台，可以给到500美金的单价。
Velodyne 目前已经量产销售的激光雷达有三款：分别为HDL-64E（64 线）、HDL-32E（32 线）、VLP-16（16 线）。
除了谷歌、百度、Uber 等无人驾驶汽车使用64 线产品外，一些汽车厂商在车上使用32 线和16 线产品进行测试。
2、QuanergyQuanergy在成立于2012年，是一家专注于研发激光雷达的初创公司，作为一家成立不到4年的公司，已经受到了风投和汽车零部件巨头的青睐：2014年获得来自三星电子风险投资，特斯拉创始人及清华企业家协会天使基金的种子投资；同年完成3000万美金的A轮融资；2015 年获得德尔福战略投资，德尔福收购了Quanergy 部分股权，目前两家公司的工程师正在努力研发激光雷达系统；2016年获得1亿美金B轮融资。
Quanergy在今年初的CES消费电子展上发布了“世界第一款面向自动驾驶汽车的固态激光雷达”，未来计划将激光雷达产品的价格削减至250美元左右。
Quanergy 相关负责人表示，尽管Quanergy从来没有公开过任何针对量产车型开发的产品信息，但目前已经有包括奔驰、现代和雷诺-日产在内的多家主机厂合作伙伴了。
Velodyne和Quanergy的产品差异在于，Velodyne的激光雷达仍属于固态混合的LiDAR，这意味着其中驱动和探测组件是固定的，但扫描系统是机械转动式的。
但Quanergy属于全固态的激光雷达，没有任何可移动的零部件。
**3、Innoviz **Innoviz是一家以色列公司，已经完成了900万美元A轮融资, 用来研发能够满足自动驾驶汽车的高性能、低成本固态激光雷达。
Innoviz承诺，未来一两年内将交付一款应用了突破性技术的高清晰度固体激光雷达（HD-SSl）。
专为自主驾驶车辆设计的100美元级的固态激光雷达有望在2018年开始生产。
4、LeddarTechLeddarTech于2007年在加拿大魁北克市成立，剥离自加拿大国家光学研究所，是全球唯一一家基于专利、前沿技术的高级探测与测距系统供应商。
它主要为OEM 主机厂、Tier 1供应商、零部件&子系统供应商、系统集成商提供LeddarCore IC传感器技术，用于开发ADAS/AD解决方案中的激光雷达。
据Strategy Analytics分析师Riches介绍，LeddarTech今年6月对外公布了针对无人驾驶汽车的固态激光雷达IC路线图。