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北醒（北京）光子科技有限公司
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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，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，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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尽管目前车载激光雷达的主流仍然是机械式激光雷达，但从长远而言，它终究难以满足自动驾驶普及提出的-、低成本、车规级需求。因此，固态激光雷达顺理成章地接过了这一棒，成为了车载激光雷达的下一个发展趋势。毫米波雷达的缺点也十分直观，探测距离受到频段损耗的直接制约想要探测的远，就必须使用高频段雷达，也无法感知行人，并且对周边所有障碍物无法进行-的建模。可以预见的是，激光雷达固态化、小型化、低成本化是-。
总结：传统激光雷达产品短期内还难以摆脱高成本的制约，这样一来-明显的固态激光雷达，无疑是各大厂商-的选择。未来激光雷达将朝着固态化、小型化、低成本化的趋势发展，只有这样低成本的激光雷达，我们才能更早的普及自动驾驶汽车。
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简单来说激光雷达主要是通过发射激光束来探测周遭环境，车载激光雷达普遍采用多个激光和，建立三维点云图，从而达到实时环境感知的目的。
激光雷达的优势在于其探测范围更广，探测精度更高。但是，激光雷达的缺点也很明显：在雨雪雾等-天气下性能较差;采集的数据量过大;十分昂贵。
技术上来讲，目前传统激光雷达技术已经很成熟，而固态激光雷达和混合固态激光雷达尚处于起步阶段，因此各企业当前在自动驾驶汽车使用的激光雷达，多以机械式激光雷达为主。
而从整个激光雷达行业来看，车载激光雷达产品生产商主要集中在国外，如美国的velodyne、quanegy，德国的ibeo，国内近几年也开始出现一些-于车载激光雷达的企业，以及一些从其他领域转行而来的激光雷达企业，因看中自动驾驶汽车广阔发展前景，纷纷投身车载激光雷达产品的研发，目前来看成果-。谐振腔选模，增益介质通过受激辐射向确定的模提供能量，从而形成具有-光子简并度的激光。
所谓的毫米波雷达，就是指工作频段在毫米波频段的雷达，测距原理跟一般雷达一样，也就是把无线电波雷达波发出去，然后接收回波，根据收发之间的时间差测得目标的位置数据。毫米波雷达就是这个无线电波的频率是毫米波频段。
毫米波雷达从上世纪起就已在汽车中使用，技术相对成熟。毫米波的波长介于厘米波和光波之间，因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点，且其引导头具有体积小、轻和空间分辨率高的特点。脉冲法测距的过程是这样的：测距仪发射出的激光经被测量物体的反射后又被测距仪接收，测距仪同时记录激光往返的时间。此外，毫米波导引头穿透雾、烟、灰尘的能力强，相比于激光雷达是一大优势。
毫米波雷达的缺点也十分直观，探测距离受到频段损耗的直接制约想要探测的远，就必须使用高频段雷达，也无法感知行人，并且对周边所有障碍物无法进行-的建模。
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激光雷达分辨率高，可以采集三维数据，如方位角-俯仰角-距离、距离-速度-强度，并将数据以图像的形式显示，获得辐射几何分布图像、距离选通图像、速度图像等，有潜力成为重要的侦察手段。
美国雷锡昂公司研制的ilr100激光雷达，安装在高的性能飞机和无人机上，在待侦察地区的上空以120～460m的高度飞行，用gaas激光进行行扫描。获得的影像可实时显示在飞机上的阴极射线管显示器上，或通过数据链路发送至地面站。
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