浙江二维激光雷达渠道

应用层面，目前暂无车规级量产案例，OPA方案的表示企业为Quanergy。2021年8月，Quanergy对其OPA固达态激光雷达S3系列完成驾驶实测演示。测试结果显示，S3系列固态激光雷达可以提供超过10万小时的平均无故障时间（MTBF），在全光照下实现100米的探测性能，大规模量产后的目标价格为500美元。由于结构简单，Flash闪光激光雷达是目前纯固态激光雷达较主流的技术方案。但是由于短时间内发射大面积的激光，因此在探测精度和探测距离上会受到较大的影响，主要用于较低速的无人驾驶车辆，例如无人外卖车、无人物流车等，对探测距离要求较低的自动驾驶解决方案中。激光雷达的智能化处理提高了数据解析的自动化水平。浙江二维激光雷达渠道

不同车载传感器的比较，目前，激光雷达、毫米波雷达和摄像头是公认的自动驾驶的三大关键传感器技术。从技术上看，激光雷达与其他两者相比具备强大的空间三维分辨能力。中国汽车工程学会、国汽智联汽车研究院编写的《中国智能网联汽车产业发展报告（2019）》称，当前在人工智能的重要应用场景智能网联汽车的自动驾驶和辅助驾驶领域中，激光雷达是实现环境感知的主要传感器之一。报告认为，在用于道路信息检测的传感器中，激光雷达在探测距离、精确性等方面，相比毫米波雷达具有一定的优势。毫米波激光雷达厂商激光雷达在农业领域用于监测作物生长情况。

LiDAR还能够用于确定测量目标的速度。这可以通过多普勒方法或快速连续测距来实现。例如，可以使用LiDAR系统测量风速和车速。另外，LiDAR系统能够用于建立动态场景的三维模型，这是自动驾驶中会遇到的情形。这可以通过多种方式来实现，通常使用的是扫描的方式。LiDAR 技术中的挑战，在可实现的LiDAR系统中存在一些众所周知的挑战。这些挑战根据LiDAR系统的类型有所不同。以下是一些示例：隔离和抑制发射光束的信号——探测光束的辐射亮度通常远大于回波光束。必须注意确保探测光束不会被系统自身反射或散射回接收器，否则探测器将会因为饱和而无法探测外部目标。

当我们用当前帧和整个点云地图进行匹配的时候，我们便能得到传感器在整个地图中的位姿，从而实现在地图中的定位。传感器车规化，固态激光雷达取消了机械结构，能够击中目前机械旋转式的成本和可靠性的痛点，是激光雷达的发展方向。除了这两大迫切解决的痛点外，目前量产的激光雷达探测距离不足，只能满足低速场景（如厂区内、校园内等）的应用。日常驾驶、高速驾驶的场景仍在测试过程中。当前机械式激光雷达的价格十分昂贵，Velodyne 在售的 64/32/16 线产品的官方定价分别为 8 万/4 万/8 千美元。一方面，机械式激光雷达由发射光源、转镜、接收器、微控马达等精密零部件构成，制造难度大、物料成本较高；另一方面，激光雷达仍未大规模进入量产车、需求量小，研发费用等固定成本难以摊薄。 量产 100 万台 VLP-32后，那么其售价将会降至 400 美元左右。重复扫描激光雷达通过多次扫描同一区域，提高数据密度和减小误差，使得测量结果更加准确可靠。

视场角与分辨率，激光雷达视场角分为水平视场角和垂直视场角，水平视场角即为在水平方向上可以观测的角度范围，旋转式激光雷达旋转一周为 360°，所以水平视场角为 360°。垂直视场角为在垂直方向上可以观测的角度，一般为 40°。而它并不是对称均匀分布的，因为我们主要是需要扫描路面上的障碍物，而不是把激光打向天空，为了良好的利用激光，因此激光光束会尽量向下偏置一定的角度。并且为了达到既检测到障碍物，同时把激光束集中到中间感兴趣的部分，来更好的检测车辆，激光雷达的光束不是垂直均匀分布的，而是中间密，两边疏。 可以看到激光雷达的有一定的偏置，向上的角度为 15°，向下的为 25°，并且激光光束中间密集，两边稀疏。Avia激光雷达的高点云密度和长测量距离能够实现对高速行驶的车辆进行精确跟踪和识别。北京高精度激光雷达市价

激光雷达由发射器、接收器、光电探测器等组成，通过精密的光学系统和电器系统实现测量和控制。浙江二维激光雷达渠道

优劣势分析，优势：OPA激光雷达发射机采用纯固态器件，没有任何需要活动的机械结构，因此在耐久度上表现更出众；虽然省去机械扫描结构，但却能做到类似机械式的全景扫描，同时在体积上可以做得更小，量产后的成本有望较大程度上降低。劣势：OPA激光雷达对激光调试、信号处理的运算力要求很大，同时，它还要求阵列单元尺寸必须不大于半个波长，因此每个器件尺寸只500nm左右，对材料和工艺的要求都极为苛刻，由于技术难度高，上游产业链不成熟，导致 OPA 方案短期内难以车规级量产，目前也很少有专注开发OPA激光雷达的Tier1供应商。浙江二维激光雷达渠道