激光雷达在自动驾驶中的作用有哪些
激光雷达的原理在于向目标物体发射激光束，然后根据激光束发射-反射之间的时间间隔来确定距离目标物体的实际距离。
特点在于测距，可以达到级别的精度。
这样的测量为无人驾驶的后续算法提供了数据保障。
在3D环境感知方面，激光雷达可以实时扫描车辆周围的静态和动态障碍物，并依靠点云分类算法对障碍物进行分割和分类，高质量防撞雷达传感器，输出给下游控制决策模块，规划决策控制模块根据不同的障碍物做出不同的行为决策，比如跟车，超车，停车等等。
在辅助定位方面，可以利用点云扫描结果提取feature，并与高精地图的数据进行对比匹配，从而
获取的物理位置。
或者基于点云的反射值强度，做基于反射值强度的概率匹配进行定位（百度apollo定位算法采用是这种方法），可以达到厘米级的定位精度。
激光雷达弥补了其他传感器的精度短板，长距防撞雷达传感器，但同时也有其自身的缺陷，比如在雨雪天气下的传感器噪声问题等。
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激光雷达跟传统雷达原理上有什么不同，它有什么比较显著的优点吗？
传统激光雷达，要通过提高能量和提高接收望远镜的面积来实现，但激光好在哪？我通过单光子的操作，可以降低它的噪声水平和提高它的工作效率。
实现过去传统上通过能量提高和望远镜口径提高，来实现性能上的提高。
后面我们通过超导的办法，能够把它非常弱小的信号检测出来，我们的提取和检测都基本上做到较好，这就是基本上目前技术条件下，我们能想象出来的激光雷达极限。
2018-2019年中国车载激光雷达行业市场发展概况
据立木信息咨询发布的《中国车载激光雷达市场预测及战略研究报告（2019版）》显示：受自动驾驶技术及法规等影响，目前自动驾驶公司对激光雷达的需求还比较小，成熟的激光雷达公司主要还是国外企业，比如Valeo、Quanergy等。
自动驾驶测试原型车搭载激光雷达主要厂商是Velodyne、Ibeo、Luminar、Valeo、SICK等。
国内激光雷达公司，香港防撞雷达传感器，在成立时间以及技术上与国外主流激光雷达厂商存在一定差距。
目前国内激光雷达产品市场应用，主要集中在无人驾驶配送车（京东和菜鸟）及自动驾驶测试车方面（北京联合大学、Moovita无人车），其中在百度Apollo 2.5硬件方案中，百度推出其与禾赛科技联合开发的“激光雷达 摄像头”一体化传感器Pandora。
未来激光雷达向着小型化、固态化、低成本发展。
其中，固态防撞雷达传感器，固态激光雷达无需旋转部件，因而体积更小，方便集成在车身内部，并且系统可靠性提升，成本也可大幅降低，因此激光雷达固态化是必然发展趋势。
多数主流激光雷达厂家都计划在2020年左右推出固态雷达，在技术选择方面主要是MEMS、OPA、Flash等。
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