感知系統是自動駕駛汽車的基石，使它們能夠即時理解和解釋周圍的環境。 LiDAR（光探測和測距）技術已成為這些系統的重要組成部分，可提供高解析度的三維數據，從而增強車輛感知和響應環境的能力。本文探討了雷射雷達技術對自動駕駛車輛感知系統的影響，並重點介紹了其對物體偵測、環境理解和整體系統性能的貢獻。
了解光達在感知系統中的作用
- 詳細的環境測繪
LiDAR 技術透過發射雷射脈衝並測量其反射來創建車輛環境的詳細 3D 地圖。這種高解析度映射提供了周圍環境的全面視圖，包括物體的形狀、大小和位置。
詳細的環境測繪使感知系統能夠準確地表示車輛周圍的世界。這種表示法對於偵測障礙物、識別道路特徵和理解駕駛環境的佈局至關重要。 - 精確的物體偵測和追蹤
光達提供準確距離測量的能力對於物體檢測和追蹤至關重要。透過測量雷射脈衝返回所需的時間，雷射雷達可以確定與物體的精確距離，從而使車輛能夠有效地檢測和追蹤它們。
精確的物體偵測和追蹤對於避免碰撞和做出安全駕駛決策至關重要。光達幫助感知系統識別和監控其他車輛、行人、騎自行車的人和路標等物體。 - 即時數據處理
光達持續掃描環境並提供即時數據，這對於動態駕駛場景至關重要。感知系統必須快速處理這些數據，以便及時做出決策並回應不斷變化的條件。
即時數據處理使車輛能夠適應新訊息，例如突然出現的障礙物或路況的變化。此功能可確保車輛在各種駕駛情況下都能安全有效地行駛。
利用光達技術增強感知 - 改進的物體識別
LiDAR 的詳細 3D 數據增強了感知系統識別和分類物體的能力。透過將光達數據與來自攝影機等其他感測器的資訊結合，系統可以更準確、更可靠地了解環境。
例如，光達可以提供深度訊息，而攝影機則提供顏色和紋理細節。整合這些資料來源可以提高系統區分不同類型物件並解釋它們與駕駛決策的相關性的能力。 - 增強場景理解
LiDAR 技術透過提供駕駛環境的詳細視圖，有助於增強場景理解。感知系統可以使用雷射雷達資料來解釋道路特徵、車道標記、交通號誌以及對導航和決策至關重要的其他元素。
增強的場景理解使車輛能夠導航複雜的場景，例如十字路口、環島和合併車道。它還可以幫助車輛識別並響應環境變化，例如道路封閉或建築區域。 - 各種條件下的穩健性能
光達的性能在不同的環境條件下通常都很穩健，包括低光、霧和雨。這種能力確保感知系統即使在其他感測器可能難以應對的挑戰性情況下也能保持可靠性和準確性。
例如，在霧天或雨天條件下，光達的有效運作能力可以幫助車輛持續偵測障礙物並做出反應。這種穩健性有助於提高整體安全性和效能。
挑戰和考慮因素 - 數據整合和感測器融合
將 LiDAR 數據與來自攝影機和雷達等其他感測器的資訊整合對於創建全面的感知系統至關重要。感測器融合涉及結合多個來源的數據以增強系統的理解和準確性。
有效的感測器融合需要先進的演算法和運算能力，以確保來自不同感測器的數據被準確地組合和解釋。這種整合對於實現可靠和準確的感知至關重要。 - 計算和處理要求
處理光達產生的大量數據需要大量的計算資源。需要高效能的硬體和高效的演算法來處理即時數據並確保及時決策。 - 成本和可近性
光達技術的成本一直是其在消費性車輛中廣泛採用的障礙。然而，製造和技術的進步預計將降低成本並使得