L2自動輔助駕駛通常采用攝像頭與毫米波雷達融合。L1、L2級車輛通常具有一個前置遠程雷達和一個用于自適應巡航控制、緊急制動輔助和車道偏離警告/輔助的攝像頭，兩個后向中距雷達實現盲點檢測，以及4個額外攝像頭和12個超聲波傳感器可實現360度視野實現泊車輔助功能。L2+是從輔助駕駛走向更高級別自動駕駛的必經之路。具體來說，激光雷達也需要時間收集數據并更新軟件調整優化，并不是自動駕駛的靈丹妙藥，但由于其在不同光照條件下精細的探測能力可以降低算法難度而受到歡迎。激光雷達助力智慧園區周界安防。昆明大角度測量激光雷達原理

通常森林面積廣闊，范圍大，導致調查工作量大，加上森林地形環境復雜，又增加了工作強度。而調查取證需要采集精細的數據，這也使調查耗時久，周期變長。除此之外，靠傳統地面調查方式進行資源數據采集，不能全局視野地獲取目標信息，信息獲取缺失。激光雷達具有穿透植被的能力，系統擁有雙回波。在植被覆蓋區域可透過植被獲取地面點數據，收集樹木的平均高度，樹冠密度，生物量，林分體積和植被覆蓋度，用于估算森林。而且激光雷達獲取的高精度點云數據測量精度很高。這些優勢使得激光雷達系統可以有效助力森林“調查”。成都慧視自研的HSLi-M16激光雷達是一款16線機械式激光雷達，其內部的16組激光收發可進行360°旋轉，形成3D點云圖，相比其他手段，在大范圍、高時效、高精度林木高度與林分垂直結構信息獲取方面具有優勢。搭配無人機使用可以對森林進行全方面掃描以獲取信息。西藏汽車激光雷達廠家采用距離-多普勒成像技術可以得到運動目標的高分辨率的清晰圖象。

采購、銷售，甚至生產，都依賴于庫存。買家必須及時訂購新材料進行生產，以避免在這里造成瓶頸。簡而言之，準確的庫存數據確定可以顯著提高公司供應鏈管理的生產力和效率。此外，供應鏈很長，在到達終端客戶之前要進行多次中間存儲操作。在這里，根據具體情況，準確的庫存概覽可以帶來高達25%的效率提升。到目前為止，許多公司已經使用了不同類型的產品庫存記錄技術，例如在鏟斗中集成秤的輪式裝載機。在某些情況下，當材料從A移動到B時，會計算鏟子的數量，估計堆的大小，或者從產品的數量中推斷出庫存。這種類型測量方式會累積不準確性。較長一段時間后，隨著時間的推移逐漸出現顯著的測量誤差。直到，賬簿上的數字與實際庫存有很大不同。通常，庫存也只是估計的。只要有一點經驗，就知道多少堆大小對應于多少噸材料。當然，這種做法并不是很精確。

轉鏡掃描結構有單軸鏡和雙軸鏡，體積小于純機械式，當前應用較多。這種掃描架構的優點是收發系統固定在整個雷達模塊里，旋轉 模塊比較小，能夠極大的減少體積，壓縮成本。同時由于重量較輕， 電機軸承負荷小，使得運行更加穩定，壽命更長，更容易滿足車規 需求。波長方面同時存在 905nm 和 1550nm 技術路徑。當下采用 1550nm 和雙軸鏡掃描方案的主要為 Luminar 和圖達通，均為行 業前列高性能激光雷達廠商，產品在 10%理想散射的狀態下具有 250m 探測距離以及優于 0.1 度角分辨率的超高性能。圖達通高性 能激光雷達已標配上車蔚來部分車型，目前已經交付了近 2000 輛。激光雷達在船舶橋梁防撞的應用。

車輛控制器內包含TEMS Manager車輛分析軟件，該軟件無需進行安裝，可通過Web實現輕松訪問。通過TEMS Manager配置向導，用戶能快速、輕松地設置系統，并根據現場狀況進行單獨調整。在車輛通過龍門架后，用戶可立即查看車輛的3D點云數據。此外，Web服務器可自動存儲檢測的50輛車輛的3D輪廓及數據，這些數據也可使用Web服務器進行遠程訪問。同時，客戶也可通過Socket獲取車輛的實時XML格式live數據，車輛的車型、車速、車軸數、尺寸、行駛方式、所在車道等信息均記錄于該XML格式車輛文件中。對大氣污染物分布的觀測。成都毫米波激光激光雷達點云

激光雷達的波長短，可以在分子量級上對目標探測。這是微波雷達無能為力的。昆明大角度測量激光雷達原理

機械旋轉激光雷達是比較早的掃描方式，但由于零件多、壽命短、價格貴、 體積大，不適用于量產車輛。機械式激光雷達收發光源、接收器以及掃 描系統坐在圓盤底座上。隨著外部電機的轉動，收發架構會沿著這個圓 盤進行轉動，實現水平空間的 360 度掃描。優點是外部電機控制技術比 較成熟且能夠長時間保持穩定轉速；缺點是體積大難以集成到車頂，且 激光雷達價格仍然過高而不符合大規模自動駕駛場景的需求。2005 年 Velodyne 創始人 David Hall 發明了 3D 實時激光雷達，2007 年率先實現量產，推出商用量產實時 3D 雷達，在早期獲得多家無人駕駛 公司的青睞。昆明大角度測量激光雷達原理

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