智能制造网|前景广阔应用多元，激光雷达传感技术分为哪几类？
智能制造网讯 随着扫描、摄影、卫星定位及惯性导航系统的集成 ， 利用不同的载体及多传感器的融合 ， 直接获取星球表面三维点云数据 ， 从而获得数字高程模型DEM、数字表面模型DSM、数字正射影像DOM及数字线画图DLG等 ， 实现了激光雷达三维影像数据获得技术的突破 。
【智能制造网|前景广阔应用多元，激光雷达传感技术分为哪几类？】
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激光雷达的工作原理与雷达非常相近 。 简而言之 ， 就是以激光作为信号源 ， 由激光器发射出的脉冲激光 ， 打到地面的树木、桥梁、道路和建筑物上引起散射 ， 一部分光波会反射到激光雷达的接收器上 。 根据激光测距原理计算 ， 就得到从激光雷达到目标点的距离 。
激光雷达前景可期 ， 主流的技术路线有哪些呢？从目前来看 ， 这一市场有三大主流技术路线 ， 即扫描式雷达、MEMS激光雷达、闪光式雷达(Flash Lidar) 。 就企业布局状况而言 ， 作为未来自动驾驶核心传感器的代表 ， 激光雷达核心技术主要掌握在Ibeo、Velodyne、Quanergy三家国外企业中 。
美国Velodyne的机械式激光雷达起步较早 ， 技术优势明显 ， 同时与谷歌、福特、Uber、百度、通用汽车等全球自动驾驶领军企业建立了合作关系 ， 占据了车载激光雷达大部分的市场份额 。 在国内 ， 百度、德尔福、戴姆勒、采埃孚、英特尔等在激光雷达领域均有所布局 。
有分析人士指出 ， 未来中国的自动驾驶软硬件市场主要增量来自激光雷达 ， 对于采用激光雷达路线的L3级别车辆而言 ， 通常需要一个机械式或5个左右的固态雷达 ， 且激光雷达价格较为昂贵 。 而与激光雷达硬件配套的技术 ， 也正加紧迭代升级 。
激光雷达技术 ， 能够在一定程度上解决城市建设、国土规划、虚拟显示、电子娱乐、灾害预防与控制等方面的数据需求 ， 并涉及测绘、电力、国土、规划、交通等多个领域的产业部门的用户 。 从分类来看 ， 目前激光雷达的测距技术有三种 ， TOF、FMCW、AMCW 。 其中 ， TOF和FMCW作为被业内采用的方案已经吸引诸多厂商布局 ， AMCW技术应用较有限 。
目前行业内主要以TOF技术为主 ， 其具有算法简单、成本低廉的优势 ， 并且已经有众多厂家入局 。 随着TOF激光雷达入局者不断增加 ， 性能不断提升 ， 价格逐渐下探 ， 未来TOF得到更为广泛的应用 。
激光雷达技术快速进步的同时 ， 相关设备市场也不断扩张 。 一旦无人驾驶汽车进入大规模生产阶段 ， 预计激光雷达设备市场将呈快速增长趋势 。 根据国际知名调研机MarketsandMarkets发布的研究报告显示 ， 全球激光雷达市场规模预计将从2019年的8.44亿美元增长到2024年的22.73亿美元 ， 2019-2024年的复合年增长率为18.5% 。
在数字经济体系或系统架构中 ， 贯穿始终、覆盖各场景的就是数据 。 在由感知、传输、处理以及存储、反馈、执行等构成的整个信息系统中 ， 始终传递也是“数据” 。 传感技术要想真正发挥作用 ， 就需要结合各类数据进行综合考虑 。 作为数字经济的核心技术之一 ， 传感技术、装备制造产业的发展今后将得到国内外人士的持续关注 。
更为关键的是 ， 随着云计算、大数据、物联网、工业互联网等新技术、新应用的不断渗透 ， 信息安全作为国家安全的一部分 ， 其重要性日益凸显 。 传感器作为信息采集的入口及信息安全的端口 ， 其安全性事关个人隐私与产业健康发展 。 基于此 ， 提升传感技术应用的安全性和易用性将成为其引领行业蜕变的下一个突破口 。
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