贵州补盲激光雷达

我们可以根据 LiDAR 能描绘出稀疏的三维世界的特点，而扫描得到的障碍物点云通常又比背景更密集，通过分类聚类的方法可以利用其进行感知障碍物。而随着深度学习带来的检测和分割技术上的突破，LiDAR 已经能做到高效的检测行人和车辆，输出检测框，即 3D bounding box，或者对点云中的每一个点输出 label，更有甚者在尝试使用 LiDAR 检测地面上的车道线。在三维目标识别的对象方面，较初研究主要针对立方体、柱体、锥体以及二次曲面等简单形体构成的三维目标。激光雷达的高精度测量能力使其在体育训练中受到欢迎。贵州补盲激光雷达

下游主要客户：车载领域，目前，在智能驾驶市场中，ADAS+ADS双轮驱动，激光雷达作为智能驾驶画龙点睛的产品，不可或缺。在高级辅助驾驶市场，激光雷达的成本不断下降，商业化进程有望提速，全球范围内L3级辅助驾驶量产车项目当前处于快速开发之中。世界各地交通法规的修订为L3级自动驾驶技术商业化落地带来机会。2020年6月通过的《ALKS车道自动保持系统条例》，这是全球范围内头一个针对L3级自动驾驶具有约束力的国际法规。随着激光雷达成本下探至数百美元区间且达到车规级要求，未来越来越多高级辅助驾驶量产项目将实现量产；根据Forst&Sullivan的研究报告，2021-2026E、2026E-2020E全球乘用车新车市场ADAS车辆销售CAGR有望达75.5%、30.5%，其中中国增速较高，分别为92.2%/29.3%。无人叉车激光雷达定制价格激光雷达的集成度高，便于安装在各种平台上。

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。

MEMS阵镜激光雷达优点：MEMS微振镜摆脱了笨重的马达、多发射/接收模组等机械运动装置，毫米级尺寸的微振镜较大程度上减少了激光雷达的尺寸，提高了稳定性；MEMS微振镜可减少激光发射器和探测器数量，极大地降低成本。缺点：有限的光学口径和扫描角度限制了Lidar的测距能力和FOV，大视场角需要多子视场拼接，这对点云拼接算法和点云稳定度要求都较高；抗冲击可靠性存疑；振镜尺寸问题：远距离探测需要较大的振镜，不但价格贵，对快轴/慢轴负担大，材质的耐久疲劳度存在风险，难以满足车规的DV、PV的可靠性、稳定性、冲击、跌落测试要求；悬臂梁：硅基MEMS的悬臂梁结构实际非常脆弱，快慢轴同时对微振镜进行反向扭动，外界的振动或冲击极易直接致其断裂。激光雷达在森林监测中用于评估森林资源和健康状况。

激光雷达的市场概况：全球市场概况，激光雷达过去用于工业测绘、气象监测等领域，未来车载领域将成为较重要细分。气象监测、地形测绘与车载、机器人领域对激光雷达的技术要求不同，分属不同细分市场。下游需求刺激行业快速发展，激光雷达市场规模有望达百亿美元。受益于无人驾驶、高级辅助驾驶（ADAS）和服务机器人领域的需求，有望迎来高速增长期。据Velodyne预测，2022年智能驾驶将占总市场规模的60.5%，成为激光雷达产业较大的增长极，工业、无人机、机器人领域各占比24.4%、8.4%、4.2%。Livox激光雷达的小型化设计使得它可以轻松集成到无人机、机器人和智能设备中，拓展了应用范围。广东国产激光雷达正规

激光雷达作为现代感知技术的关键组成部分，与其他传感器的融合将推动自动驾驶、机器人领域的进一步发展。贵州补盲激光雷达

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。贵州补盲激光雷达