相比攝像頭，激光雷達是一種比較原始的控制方式，其原理和家里的掃地機是一樣的，就是根據周邊的障礙物和地圖控制車輛行駛方向和速度。激光雷達可每秒向外發射幾百萬個激光脈沖并通過內部旋轉方式對外界進行旋轉掃描。每次掃描都可獲取周邊物體精確的三維數據。將收集的數據上傳并分析處理，然后得出結果。這種方法的缺點就是算法是固的，完全依賴硬件性能，不能通過自我學習提升，不能識別紅綠燈和限速牌，無法實現更高級別的自動駕駛。這種應該叫輔助駕駛，并不是真正意義上的自動駕駛。對于成像激光雷達來說還要完成系統三維圖像數據的錄取、產生、處理、重構等任務。3D激光雷達點云

在國內外，自動駕駛感知解決方案通常分為兩大陣營。一類是特斯拉的“純視覺”解決方案，堅持以攝像頭作為主傳感器，實現感知數據收集。另一類則是“組合傳感器”陣營，以攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等傳感器進行融合感知。無論采用哪一種解決方案，毫米波雷達都是必不可少的傳感器。蔚來、小鵬、理想、威馬、極狐等品牌車型均配備了約5個毫米波雷達，可見毫米波雷達在自動駕駛感知中的重要程度。目前，77GHz的中長距毫米波雷達是搭載在車端的主流方案，主要用于支持ADAS中的自適應巡航（ACC）、自動緊急制動（AEB）、前方碰撞預警（FCW）、變道輔助系統（LCA）等功能。云南軌道檢測激光雷達避障目前激光雷達的終端信息處理系統設計采用主要采用大規模集成電路和計算機完成。

自動駕駛車輛對于前向的探測精細度要求極高， 車輛在向前行駛時必須能夠精細探測并識別出前方物體的類型、距離、方位、速度維度的信息，任何誤報或漏報都有可能直接導致事故的發生。激光雷達通過對周圍環境掃描能夠形成3D圖像模型，每秒能夠在橫向120°視場范圍生成百萬級的點云量，其點云密度足夠滿足各級別自動駕駛的感知需求。4D毫米波雷達雖然同樣具有成像功能，但是在點云密度和質量上仍然無法與激光雷達性能媲美，也較難滿足高級別自動駕駛的感知需求。4D毫米波雷達的水平縱向分辨率通常在1°以上，例如大陸ARS540雷達分辨率為1.2°×2.3°。

高度信息的增加可以讓毫米波雷達不再“一視同仁”：4D毫米波雷達可通過不同高度數據識別前方物體是屬于無需避讓的路牌或者信號燈，還是一個需要緊急避讓的車輛或行人，大幅提升了毫米波在靜態物體識別上的置信度。同時，傳統毫米波雷達有分辨率低，噪點多等缺點，而4D毫米波雷達通過增加實際或虛擬的天線數，有效提升角分辨率，并生成更多的點云，在原始數據上能夠成像出目標物體的基本輪廓、邊緣、外形。通過深度學習后，毫米波雷達也能夠實現區分行人、自行車、汽車、卡車等不同目標。又要對接收機送出的信號進行處理，獲取目標的距離信息。

4D毫米波雷達之所以如此受歡迎，并且正在成為汽車傳感器中的“新星”，是因為傳統的3D毫米波雷達一直以來有一個被詬病的缺點，就是無法識別靜止物體，道路上的井蓋、減速帶以及懸掛著的各種道路標識牌等，由于沒有高度信息，3D毫米波雷達完全無法決策，導致3D毫米波雷達在自動駕駛的戰場上一直平平無奇。4D毫米波雷達又稱為成像雷達，與傳統的毫米波雷達相比，4D毫米波雷達除了可以計算出被測目標的距離、速度、水平角度等數據信息之外，還可以計算出被測目標的俯仰角信息，獲取被測目標的高度信息，更好地了解和繪制汽車周圍的環境地圖，使其提供的數據更為精細。然后以高重復頻率將這兩種波長的光交替發射到大氣中。貴州面陣激光雷達產品

。非掃描成像體制采用多元探測器，作用距離較遠。3D激光雷達點云

隨著新能源汽車的越來越多，自動駕駛開始逐步占據人們的視野。自動駕駛需要各類傳感器來感知周圍環境，傳感器數據（圖像、點云等）上的坐標與真實世界中的物體的坐標存在對應的轉換關系。這一轉換關系可通過建模獲得的公式計算。這些公式中有的包含傳感器的外部參數，有的也包含傳感器的內部參數。外部參數主要和傳感器的安裝方位有關，內部參數主要和焦距、激光發射器坐標等內因有關。傳感器的標定工作，就是通過實驗得出傳感器內外參數，從而實現各傳感器的坐標統一。3D激光雷達點云

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