无人科技自动驾驶Lidar系统所面临的挑战( 二 )
集成LIDAR传感器的IMU具备多种优势 。 IMU传感器智能地融合多轴陀螺仪和加速度计 ， 为除震和导航应用提供可靠的位置和运动识别 。 即使在复杂的操作环境下 ， 面临极限运动动力学问题时 ， 精密微机电系统(MEMS) IMU也能提供所需的精度 。
IMU为自动驾驶系统提供航位推测、定位和稳定功能 。 反过来 ， 在ADAS或GPS性能下降 ， 或者不可用时 ， 上述功能又能为系统提供可靠的数据 。 IMU能够有效利用高更新速率（每秒数千个样本） ， 且可以不受外部环境变化干扰 。 IMU越稳定 ， 越能长时间为系统提供关键且可靠的航迹信息 。
IMU可以直接集成到LIDAR模块中 ， 用于检测、分析和纠正车辆运行环境中常见的振动 。 例如 ， IMU输出可辅助拼接LIDAR点云 ， 否则 ， 这些点云会因为车辆越过路面坑洼而出现偏离 。 此外 ， 还可以使用IMU检测旋转式LIDAR系统的轴承磨损 ， 以在实际出现故障之前维修LIDAR ， 提高安全性 。
结论
【无人科技自动驾驶Lidar系统所面临的挑战】在最初产品定义期间 ， 需要考虑LIDAR系统的复杂性 ， 以确定可接受的SNR、检测要求、视野、散热限制以及功耗 。 了解哪些组件是各个问题的主要贡献因素 ， 同时谨慎选择IC ， 可以大大提高设计的成功几率 。
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