在自動駕駛汽車領域，感測技術的選擇對於實現安全可靠的運作至關重要。 LiDAR（光探測和測距）和基於攝影機的系統是自動駕駛汽車環境感知中使用的兩種主要技術。每種技術都有其優點和局限性，了解它們的差異對於優化自動駕駛系統至關重要。本文對雷射雷達和基於攝影機的系統進行了比較，強調了它們各自的優勢和挑戰。
LiDAR：精度和深度
LiDAR 以其提供高解析度環境 3D 測繪的能力而聞名。透過發射雷射脈衝並測量脈衝從物體反射後返回所需的時間，LiDAR 可建立周圍環境的詳細 3D 表示。此功能提供了幾個關鍵優勢：
精確的距離測量：雷射雷達提供精確的距離測量，這對於檢測和避開障礙物至關重要。準確測量距離的能力有助於自動駕駛車輛保持安全的跟隨距離並避免與路徑中的物體發生碰撞。
深度感知：與依賴視覺解釋的相機不同，光達提供直接的深度資訊。這使得系統能夠根據物體與車輛的距離來區分物體，從而提高物體偵測和分類的準確性。
在低光源和惡劣條件下的表現：LiDAR 在低光源條件下非常有效，例如在夜間或霧天，相機可能會遇到困難。它在各種環境條件下的性能使其成為確保一致運行的可靠選擇。
然而，光達也面臨一些挑戰：
成本：光達系統歷來都很昂貴，但隨著技術進步，成本一直在下降。高價格可能會成為廣泛採用的障礙，尤其是在大眾市場車輛中。
複雜性和整合：LiDAR 系統與其他感測器和車輛系統的整合可能很複雜。需要有效的感測器融合來將光達數據與來自攝影機和雷達的資訊相結合，這會增加整個系統的複雜性。
基於相機的系統：視覺理解
基於攝影機的系統使用攝影機擷取的視覺資訊來解釋環境。這些系統依靠影像處理演算法來偵測和識別物體、路標和車道標記。基於攝影機的系統的優點包括：
豐富的視覺細節：相機捕捉豐富的視覺訊息，包括顏色和紋理，這對於識別和解釋路標、交通燈和車道標記非常有用。這種視覺細節對於理解環境背景非常重要。
成本更低：攝影機通常比雷射雷達系統便宜，這使得它們成為許多自動駕駛汽車應用的經濟高效的選擇。較低的成本有助於打造更實惠的自動駕駛解決方案。
廣泛可用性：攝影機應用廣泛，可以輕鬆整合到車輛設計中。它們已經用於各種先進的駕駛員輔助系統（ADAS），例如車道維持輔助和自動緊急煞車。
然而，基於攝影機的系統也有限制：
有限的深度感知：相機提供視覺訊息，但缺乏直接的深度測量。深度感知必須從影像資料推斷出來，這在複雜場景或物體處於不同距離時可能具有挑戰性。
對照明條件的敏感度：相機性能可能會受到照明條件的影響，例如眩光、陰影或低光源。這種敏感性會影響系統在各種環境中準確檢測和識別物體的能力。
資料處理需求：處理相機資料需要複雜的演算法和強大的運算能力。對即時影像處理的需求會增加整個系統的複雜性和處理需求。
結合光達和相機：一種協同方法
許多自動駕駛車輛系統結合使用光達和基於攝影機的技術，以充分利用各自的優勢。這種方法被稱為感測器融合，整合了多個來源的數據，以創建更全面、更準確的環境感知。
增強的物體檢測：將雷射雷達的深度資訊與相機的視覺細節相結合，可以實現更準確的物體檢測和分類。例如，雷射雷達可以提供精確的距離測量，而攝影機可以提供視覺背景來解釋物體的類型和外觀。
提高可靠性：使用多個感測器有助於減輕個別技術的限制。例如，如果一個感測器受到不利條件的影響，其他感測器可以提供補充資料以維持可靠運作。
穩健的決策：感測器融合增強了