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雷达传感器

麻省理工学院和DARPA的研究人员创建了一个片上激光雷达传感器，其体积如此之小，可以在 10 美分表面摆放多个激光雷达传感器。 它是利用激光 和类似于雷达的技术来探测距离。激光可以为为激光雷达传感器带来更高的分辨率， 因为光的波长比无线电的波长小大约 10 万倍。

目前自动驾驶汽车和机器人常用激光雷达， 其中包括激光器，***的自由空间光学元件，以及较大的外部。激光模块被机械地旋转和上下摆动，并得到完整的场视图。 目前激光雷达系统花费从 1000 美元到 7 万美元不等。（图略）

MIT 和 DARPA 开发的新型雷达传感器使用300 mm 晶圆制成。这意味着，以每年数百万产量计算， 单颗片上激光雷达传感器生产成本约为 10 美元，由于没有移动部件，传感器速度比当前机械 激光雷达系统快 1000 倍， 非常适合仅在短时间内跟踪小物体。

这种微小传感器尺寸是 0.5 毫米 × 6 毫米，并具有可转向的发送和接收相控阵和片上锗光电探测器。

这种传感器没有集成激光功能，但研究人员表示，其他团队已经证明在未来的芯片上可以集成激光器。

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雷达极点分布的目标识别

目标的白然谐振频率又称为目标极点，"极点"和"散射中心"分别是在谐振区和光学区建立起来的基本概念。目标极点分布只决定丁目标形状和固有特性，与雷达的观测方向〈目标姿态）及雷达的极化方式无关，因而给雷达目标识别带来了很大方便。目标极点的概念出现于1971年。1975年，Blaicum等首先提出了直接从一组瞬态响应时城数据来提取目标惜点的 prony方法，使用提呶出的目标枝点作为目标特征，而通过将提取到的目标极点与目标库的目标极点进行匹配完成目标识别过程。80年代以来，关于目标极点的研究主要集中在如何提高算法本身的抗噪能力和估算精度方面。提取目标极点的函数束法(POF〉以及广义函数束法〈GPOF）等，在极点的估计精度以及抗噪能力方面均优于Prony法。

除了直接求目标的极点外，由于目标的极点与目标的频率响应存在一一对应的关系，人们还研究了由目标的颊域响应来识别目标的方法，典型方法有，从目标的频域响应来识别目标的方法:获取目标板点的频域Prony 法（FDPM):由于频域法的目标极点估算精度同样受到噪声和杂波的限制，具有改善作用的数据多重组合法被提出。

为避开需要实时地直接从含噪的目标散射数据中提取目标的极点，基于波形综合技术的目标识别方法被得到广泛重视。它将接收到的目标散射信号回波与综合出来的代表目标的特征波形进行数字卷积，再根撝卷积输出的特征来判别目标。E-脉冲法（9）、频域极大拟合匹配法等，都避开了直接提取目标极点，减小了运算量。

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无人驾驶汽车之所以无需人工操作，是因为它能代替人的感官去自动识别道路信息和行人，然后控制汽车完成壁障等功能。 而代替人的眼睛和听觉进行环境感知的部分我们称作传感器。目前，激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器是用于周围环境感测的主流手段。 而在探测精度、探测距离、稳定性和对周围环境适应性等关键性能上，激光雷达都有着明显优势。它通过成对的和，发射和接收 激光束 来绘制周围环境的点云图像，和接受器越多，激光束越密集，对周围环境的感知就越。我们常说的64线激光雷达，就是指有64组发射和。

激光雷达（LIDAR）目前主要分为普通的机械式旋转雷达、混合固态雷达和不旋转固态雷达。

传统的机械式旋转LIDAR在地图领域的使用较为成熟，从发明出来到现在持续了10年左右的时间，但是由于价格极其昂贵，算是品，暂时给主机厂量产的可能性较低；而固态激光雷达，市场上普遍的认识就是没有机械旋转的就是固态LIDAR，其优点有：数据采集速度快，分辨率高，对于温度和振动的适应性强，而且价格低廉，性能稳定，通过波束控制，探测点（点云）可以任意分布，例如在高速公路主要扫描前方远处，对于侧面稀疏扫描但并不完全忽略，在十字路口加强侧面扫描，而只能匀速旋转的机械式激光雷达是无法执行这种精细操作的，但是相对来讲，固态激光雷达的技术还不成熟，还在探索研发中。