4、飞行时间（ToF）激光雷达在自动驾驶中的应用解析

飞行时间（ToF）激光雷达在自动驾驶中的应用解析

1. 自动驾驶概述

近年来，自动驾驶备受关注，正步入预工业化阶段。谷歌、百度等高科技公司，丰田、大众等传统汽车制造商，以及特斯拉等电动汽车制造商，都在自动驾驶领域投入了大量精力。自动驾驶相关的初创企业也吸引了大量风险投资。

自动驾驶通常指的是能够感知周围环境、通过计算机进行控制和规划，且很少或完全不需要人类驾驶员干预的自动驾驶车辆或无人驾驶汽车。需要注意的是，“自主”（autonomous）与“自动”（automated）并不完全相同。自动车辆（如地铁）是按照预设程序沿着轨道行驶，而自主车辆则需要感知、响应和决策道路上意外出现的物体。

为了感知周围环境，自动驾驶汽车会结合多种车载传感器，如RGB相机、红外相机、雷达、激光雷达（LiDAR）、超声波雷达、GPS、里程计和惯性测量单元（IMU）。这些传感信息会通过先进的算法和人工智能（AI）神经网络进行融合和处理，以识别障碍物和交通标志、确定导航路径，并由控制系统做出正确响应。

美国汽车工程师协会（SAE）制定了一个分类系统，将驾驶自动化程度分为六个级别，从0级（完全手动）到5级（完全自主）：
| 级别 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 0级 | 车辆没有驾驶自动化技术，但可能包含一些传感器或警告辅助系统。人类驾驶员完全控制驾驶，车辆仅提供有限的警告和临时辅助。 |
| 1级 | 提供转向或制动/加速辅助，以支持人类驾驶员。自动化系统在特定情况下开始控制车辆，但人类驾驶员仍需负责驾驶，并随时准备接管。 |
| 2级 | 车辆配备先进驾驶辅助系统（ADAS），可以在特定场景下匹配转向（横向控制）与加速和