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激光雷达VS纯机器视觉，谁更适合自动驾驶？

激光雷达和纯机器视觉一直是自动驾驶技术的两个不同方向。在实际应用中，两者在数据格式，准确性和成本方面各有优缺点。
自动驾驶技术的基本原理自动驾驶系统可以分为感知层，决策层和执行层。感知层通过各种硬件传感器捕获车辆位置信息和外部环境信息。
“脑”指的是“大脑”。决策层的决策层基于感知层输入的信息对环境进行建模，从而形成全局理解并做出决策判断，然后向车辆发出执行的信号指令。
最终执行层将决策层的信号转换为汽车的动作。激光雷达路线和纯机器视觉路线都是自动驾驶汽车感知环境的一种方式，区别在于它们的实现方式。
机器视觉路线以摄像头为主，以毫米波雷达，超声波雷达，低成本激光雷达等为主导。激光雷达路线以激光雷达为主，以毫米波雷达，超声传感器，摄像头等为主。
相机激光雷达，其工作原理是使用激光进行探测和测距技术。它通常安装在汽车顶部，可以360度监控。
在激光雷达内部，每组组件都包括一个发射单元和一个接收单元。测距的原理类似于激光测量地球与月球之间距离的原理，该原理基于激光发射+返回的时间。
激光二极管发射脉冲光，在照射目标后，该脉冲光会将一部分光反射回去。将在二极管附近安装一个光子检测器以检测返回的信号，然后可以通过计算时间差来计算目标的距离。
激活脉冲距离测量系统后，可以收集大量点云。如果其中有目标，它将在点云中显示阴影。
可以通过点云生成周围环境的三维模型。点云密度越高，图像越清晰。
可以认为，激光雷达的两个最重要的属性是测距和准确性。与照相机不同，激光雷达解决方案是“主动视觉”-它可以主动检测周围的环境，环境光的强度并不重要，并且可以昼夜工作。
同时，由于激光束更集中，与毫米波雷达相比，它具有更高的检测精度。相机的工作原理类似于人眼。
被物体反射的光通过镜头成像在传感器上。它的缺点在于它具有测量距离的能力，并且受环境光的影响很大。
同时，它的一大优势是人们可以直观地理解摄像机捕获的内容，并且通过它对对象进行分类非常容易，即视觉识别。
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