亚商投顾曾宪瑞老师提醒大家:股市有风险,投资需要多加小心,避免不必要的风险。

1、激光雷达概念

激光雷达(LiDAR)是一种通过脉冲激光照射目标并用传感器测量反射脉冲返回时间来测量目标距离的测量工具。激光雷达的原理是利用ToF(Time of Flight,飞行时间测距法),通过发射接受激光束,分析激光遇到目标对象后的折返时间,从而得到物体表面与探测主体的精确距离,进而在空间坐标系中为这束光线赋予角度信息,就能得到这个点的三维定位。随着光束的增多,探测主体便可利用所得各点的相对位置,勾勒出三维空间中的物体细节,即点云——激光雷达的三维视觉。

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2、激光雷达主要应用于高阶辅助驾驶及机器人领域

激光雷达主要应用于以高级辅助驾驶(ADAS)、车联网为主的车用以及机器人等领域。高级辅助驾驶系统(ADAS)主要包括感知系统(感知层)、计算分析(决策层)、控制执行(执行层)三大模块,其中感知是智能驾驶的先决条件,其探测的精度、广度与速度直接影响智能驾驶的行驶安全。

以各类传感器为主的感知系统采集的信息会经由决策层处理分析后给出动力供给、方向控制等操作,最终实现自动驾驶。而感知系统路线有摄像头、激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达。其中激光雷达具有更强的综合性能。根据灼识咨询的预测,激光雷达车端市场规模在2023年已达到百亿。

车用领域所应对的场景复杂度更高,激光雷达的性能要求则会相对较高,其演进路径是从L4级测试车辆到高端乘用车前装搭载,待成本足够合理时向平价汽车过渡。目前激光雷达正处于高端乘用车前装搭载,这一时期重点比拼车企端交付和工程化落地,同时逐步开启价格竞争。激光雷达在机器人端的应用主要是一些应用场景相对简单的封闭园区。

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3、激光雷达的优势

激光雷达的主要优点在于探测精度高、探测范围广。摄像头方案商用普及较早,能够获取到丰富的色彩和细节信息,但成像受制于环境光线。而超声波方案虽然成本较低,但由于感知距离较近且易受环境影响,因此主要用于停车辅助。而毫米波雷达虽有更强的抗干扰能力,但感知精度并不理想,不具备图像级的成像能力。综合来看,激光雷达探测精度高、范围广、稳定性强,并能够对周围环境进行实时3D建模,因此成为当前重要的感知方案。

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4、激光雷达发展历程

国产激光雷达厂商于2016年开始入局。激光雷达诞生初期主要应用于科研及测绘项目,并随着技术发展逐步在工业探测和无人驾驶项目上试点。激光雷达的技术架构持续更新,从单点激光扫描到多线激光,从复杂的机械式逐步向半固态、固态式演进。目前主流新能源车企与激光雷达厂加速推进激光雷达的商业化落地,激光雷达技术也在持续向芯片化、阵列化发展。

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免责声明:观点仅供参考学习,不构成投资建议,操作风险自担。(亚商投顾曾宪瑞团队编辑,资质编号A0240622030007)