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4D毫米波雷达之所以如此受欢迎，并且正在成为汽车传感器中的“新星”，是因为传统的3D毫米波雷达一直以来有一个被诟病的缺点，就是无法识别静止物体，道路上的井盖、减速带以及悬挂着的各种道路标识牌等，由于没有高度信息，3D毫米波雷达完全无法决策，导致3D毫米波雷达在自动驾驶的战场上一直平平无奇。4D毫米波雷达又称为成像雷达，与传统的毫米波雷达相比，4D毫米波雷达除了可以计算出被测目标的距离、速度、水平角度等数据信息之外，还可以计算出被测目标的俯仰角信息，获取被测目标的高度信息，更好地了解和绘制汽车周围的环境地图，使其提供的数据更为精细。激光雷达是以激光作为载波来获取目标物的距离、速度、角位置、反射率、散射截面、形状等特征参数信息。tof激光雷达数据

通过对外发射激光，在遇到物体后，激光折射回来被传感器接收，从而测得本体到障碍物的距离。根据激光雷达的原理，只需要知道光速、和从发射到感知的时间就可以测算障碍物的距离，若应用于车辆上就可以得到前方物体的坐标方位和距离信息。通过摄像头、雷达等传感器识别外界信息，就好像人的眼睛和耳朵，同时依托车侧与路侧感知全要素数据及人工智能算法，引入交通信息数据，并与高精度地图数据融合，为自动驾驶协同决策提供能力基础。贵阳sick激光雷达slam慧视光电在激光雷达开辟新道路。

截止2020年，中国的高速公路总里程已经超过16万公路，位于世界前列。其中，高速公路经过山区、隧道的里程非常高，并且拥有大量的交叉桥梁、岔道口等，上述位置均存在一定的安全隐患。目前主要位置已经采用了可视摄像头进行安全防护预警，但由于可视摄像头存在受光照、夜晚的影响较大的问题，故需要增加其他感知传感器进行补足。随着精度更高、抗干扰能力更强的激光雷达的快速发展，其性能已经能够补足上述安全防护中的问题。慧视光电是国内早期的三维激光雷达制造商、轨道用三维激光雷达方案提供方，新开发的雷视一体机产品作为感知系统之中的“眼”，通过激光雷达和可视相机的有机融合，即能够补足可视摄像头的安全防护需求，且降低了用户的安装维护成本，对于解决高速公路上的相关问题的解决有着重要作用。

尽管当下看来，4D毫米波雷达成为各车企的“心头肉”，但其发展仍然存在着诸多挑战。有业内人士指出，4D成像毫米波雷达主要是依靠增加芯片、天线等硬件来实现立体成像、提高角分辨率等功能，但同时也会因为天线太多的问题，导致之间互相干扰，噪声很大。而且，从分辨率来看，目前4D毫米波雷的水平角分辨率多为1°，而激光雷达的水平角分辨率可达到0.1°，4D毫米波雷达只能达到一些低端激光雷达的效果。因此，从某种程度上来说，4D毫米波雷达并不能完完全全取代激光雷达，只能说两者是互补关系，各有优缺点，二者未来发展如何，还需要市场的考量。成都慧视光电推出的雷视一体机性价比高。

针对于2022年发生的动车脱轨事故，以三维激光雷达为传感器的列车主动防撞系统能够对可能造成碰撞事故的异常状况提前检出、预警或相应的控制，保障列车在非正常情况下的安全、稳定、高效运行。雷达采集列车行驶前方一定距离内的扫描三维信息；对点云信息进行处理分析，识别出列车行驶前方的异常状况，并转化成预警信息，并在驾驶室内的显示器上呈现，结合可见光、红外热成像等其他传感器的信息，综合判断后及时发出预警；并采取相应的措施，例如减速，制动等动作，从而实现列车主动防护的能力。保障列车能在ATP切除方式（单列车故障）或者ATP系统故障、人为疏忽大意等非正常运行条件下仍然能够安全行驶。激光雷达在林业调查中担任重要角色。云南sick激光雷达技术

慧视光电激光雷达助力轨道异物监测。tof激光雷达数据

激光雷达是市面上争议很大的一个传感器，摆在前面的一个争议就在使用它的必要性上。坚定的激光雷达派，激光雷达L4路线目前遇到了很大的阻碍，从L2开始演进的Autopilot虽然进步不达预期，但仍然是是铁杆的反激光雷达派。而用上激光雷达的量产车企中我们也并没有看到整体的效果有太大的起色。从激光雷达的点云分割创造三维立体图像，分辨度精细度高；在读取物体信息(包括探测距离/角度分辨率等)方面优势突出，且无需依赖深度算法——这是目前所有除了特斯拉以外，所有面向开发L3以上的智能辅助驾驶都会采用的解决方案。tof激光雷达数据

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