在自动驾驶中，激光雷达（Lidar）是一种关键的传感器，用于检测周围环境中的障碍物。以下是激光雷达在检测障碍物方面的基本工作原理：
- 激光束发射： 激光雷达通过发射激光束（通常是光脉冲），该激光束朝着周围环境中的各个方向发射。
- 激光束碰撞： 当激光束碰到物体表面时，部分激光光束被物体表面反射回激光雷达。
- 时间测距： 激光雷达测量从发射激光脉冲到接收反射脉冲之间的时间差，通过光的速度（常数）和时间来计算物体与激光雷达的距离。
- 多点成像： 激光雷达每秒钟发射数千至数百万个激光脉冲，从而形成一个三维的点云图，其中每个点代表空间中的一个物体表面点。
- 点云处理： 收集到的点云数据可以通过算法进行处理，以检测和识别障碍物。这可能包括聚类、分割和对象识别等步骤。
- 障碍物检测： 通过分析点云数据，激光雷达可以检测出不同形状和尺寸的物体，从而识别并定位车辆周围的障碍物。
- 实时更新： 随着车辆的移动，激光雷达持续地发送激光脉冲并更新点云数据，以保持对环境的实时感知。
- 角度分辨率： 激光雷达通常具有高角度分辨率，能够精确地确定障碍物的位置和形状，这对于避免碰撞和规划路径至关重要。
激光雷达在自动驾驶中的应用主要包括：
- 障碍物检测和避障： 识别并避免与车辆路径上的障碍物发生碰撞。
- 环境建模： 生成车辆周围环境的精确三维地图，用于导航和定位。
- 车道保持： 检测道路边缘、隔离带和其他车道标志，支持车辆在车道内行驶。
- 高精度定位： 提供车辆准确位置信息，对于高精度地图的构建和车辆定位至关重要。
激光雷达的高分辨率和精确性使其成为自动驾驶系统中不可或缺的一部分，尤其是在复杂和动态的交通环境中。
