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激光雷达你了解多少

激光雷达的分类

激光雷达是传统的雷达技术和现代的激光技术相互结合的产物，激光雷达测距是具有探测距离远，测量精度到，角度分辨率高的特点。

激光测距主要有两种方法：连续波测距和脉冲测距两种，其中脉冲测距也称为TOF，通过测量从发射激光脉冲，到接收反射光的耗时间间隔。激光雷达作为根据目标维数的不同，可以分为一维激光雷达，二维激光雷达和三维激光雷达三种。激光雷达和GPS的对比

用GPS实现室外环境***是非常容易的，以至于我们常常认为他是无所不能。然而GPS远非的***传感器，因为他完全依赖远距离在轨道微信发送来微弱无线电信号。

这就意味着在无线电无法到的环境中GPS是无法工作的。例如：室内，水下，地下，甚至城市街道峡谷中。另外GPS信号及其微弱，而且很容易拥塞，对于某些应用场合也是不可接受的。

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用于雷达目标识别中的模式识别技术

进行雷达目标识别，必须依靠有效的目标特征分类技术（模式识别技术）。模式识别技术的发展为雷达目标识别的研究提供了有利的条件。统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的

模式识别方法以及***网络模式识别方法等在雷达目标识别中均有成功的应用。

(1）统计模式识别方法

统计模式识别是传统的模式识别方法，也是雷达目标识别中常用到的特征分类方法，它是一种根据已知样本的统计特性来对未知类别样本进行分类的方法。其基本思想是用N维特征矢量表征目标模式，并通过对样本的学习，估计出特征矢量的概率分布密度函数，在某种准则下，利用特征矢量的统计知

识来构造判别函数，从而在保证分类误差概率的条件下，对目标进行分类。

近邻域法(29)、相关匹配法(15)(32)(33)(34)、多维相关匹配方法(16)、Bayes似然(35).Bayes分类器(36)、Bayes优化决策规则(36)、似然函数(37)等都被用于了目标特征的分类决策。

(⑵)模糊模式识别方法

在雷达日标识别中，由于噪声对目标背景的污染，目标信息转换过程中特***息的随机交迭，目标信息时间、距离、方位和姿态等因素的变化都可引起信息的模糊及目标特征的畸变，影响目标识别的效果。

车载激光雷达目标特性解读激光雷达和摄像头在自动驾驶中的作用比较相似，从某种角度来说，激光雷达也可算是一种视觉传感器；但相比摄像头，其也具有其的优势：

1）完全排除光线的干扰

无论白天还是黑夜，无论是树影斑驳的林荫道，还是光线急剧变化的隧道出口，都不会对激光雷达产生干扰；

2）激光雷达可以轻易获取三维信息，而摄像头相对来说较为困难；

3）激光雷达的有效距离要远于摄像头

例子：目前的LKA功能一般要求在车速在60~70km/h以上才能正常工作，为什么？因为视觉在低速的时候取样点不足，拟合车道线准确度较低，而激光雷达的有效距离一般是视觉系统的4-5倍，有效的采样点比较多，车速较低时，车道线的检测准确度远高于视觉系统；

4）激光雷达可以解决近距离的横向视觉盲区问题；

5）车辆低速状态下，在目标物的识别和分类方面，激光雷达要优于摄像头；

6）点云转化需求算力较低；直接通过点云可进行密度较高的绘制，输出可以通行的空间，无需再进行二次转化；