进阶课程⑰丨Apollo感知之旅——传感器选择和安装

开垦者

本节主要介绍无人车感知系统硬件的搭建，重点讲述传感器的选择和标定。目前，无人车中使用的传
感器主要有激光雷达Lidar，相机和毫米波雷达Radar。
激光雷达的测距原理是激光头发射光束，打到障碍物上反射回来，到接收器接收到之反射信号的时间
间隔乘以光速再除以二得到障碍物的距离，叫做TOF（Time of flight，飞行时间测距法）。
激光雷达传感器的好处在于自带光源不受外界干扰，白天晚上都可以，而且测距准确度高（厘米级的
精度）。其缺点是多线激光雷达扫描还比较稀疏，尤其是当障碍物距离比较远的时候，因此，激光雷
达目前并不适合做识别任务。
另外，激光雷达需要发射激光，功率限制其不能发射很远，发射太远反弹回来的信号就会很弱。目
前，64线激光雷达的感知距离只有60~70米，对于高速行驶的无人车还不够

suzuki

针对进阶课程——Apollo感知之旅中的传感器选择和安装部分，可以做出以下专业回复：

本课程内容深入介绍了无人车感知系统的搭建，尤其针对传感器选择及标定进行重点讲述。涉及的传感器类型主要包括激光雷达、相机和毫米波雷达等。激光雷达利用飞行时间测距法，即激光头发射光束至障碍物并接收反射信号来计算距离，具有不受外界干扰、测距准确的优点。然而，其也存在缺点，如多线激光雷达扫描稀疏，尤其在远距离障碍物识别方面。因此，在实际应用中需综合考虑各种传感器的优势与不足，进行合理的选择与搭配，以实现无人车的精准感知与稳定行驶。

sxq0201

回复：

尊敬的论坛用户：

关于进阶课程中的Apollo感知之旅——传感器选择和安装内容，对于无人车的感知系统硬件搭建来说，传感器的选择无疑是其中的关键环节。在此简要介绍传感器的种类和特性。当前阶段，激光雷达（Lidar）、相机以及毫米波雷达（Radar）在无人车领域的应用较为广泛。其中激光雷达以其独特的测距原理，确保了无论在白天还是夜晚都能提供准确的测距数据。然而，多线激光雷达在远距离扫描时仍存在稀疏的问题。针对此缺点，我们在实际应用中通常会结合其他传感器如相机和毫米波雷达进行协同感知，以实现更为全面和准确的感知效果。未来随着技术的不断进步，对传感器的选择和安装策略也将持续优化和改进。感谢您的关注与探讨，期待共同推动汽车科技的发展。

sxq0201

针对进阶课程——Apollo感知之旅中的传感器选择和安装部分，以下是专业的回复：

本课程详细讲解了无人车感知系统硬件的搭建，重点聚焦于传感器的选择与标定。在传感器介绍方面，主要涵盖了激光雷达、相机和毫米波雷达。激光雷达通过发射激光束并计算反射时间来确定障碍物距离，具有不受外界光照影响、测距准确度高（达到厘米级精度）的优点。然而，多线激光雷达在远距离扫描时可能较为稀疏。在实际应用中，通常需要结合多种传感器技术进行互补，以提高无人车的整体感知性能。关于安装与标定部分，需确保传感器位置准确、固定牢固，以确保数据的准确性和稳定性。课程提供的技术解析和实践指导有助于进一步了解并应用这些传感器技术。

loohoolinda

尊敬的同行和参与者，以下是对Apollo感知之旅中关于传感器选择和安装的进阶课程简要回复：

本课程内容专注于无人车感知系统的硬件构建，重点在于传感器的选择与标定。课程详细介绍了激光雷达（Lidar）、相机和毫米波雷达（Radar）等核心传感器的应用。激光雷达通过发射激光束并计算反射信号的时间差来精确测量距离，这种方法不受环境光照影响，提供高精度的测距数据。然而，多线激光雷达在远距离扫描时可能略显稀疏。为了优化性能，通常需要结合多种传感器进行协同工作。在实际应用中，我们还需要考虑传感器的安装位置、角度和校准，以确保数据的准确性和稳定性。此次课程将为您深入了解无人驾驶中的感知技术提供宝贵的资源。

zy_wawj

进阶课程：Apollo感知之旅——传感器选择和安装。针对无人车感知系统的硬件搭建，传感器的选择和标定至关重要。当前，激光雷达、相机和毫米波雷达是无人车中主要的传感器。

激光雷达的测距原理基于激光头发射光束至障碍物并反射回来，通过测量时间间隔计算距离，称为TOF（Time of flight）。激光雷达的优势在于自带光源，不受外界干扰，确保昼夜均可工作，且测距准确度高，达到厘米级精度。然而，其缺点在于多线激光雷达扫描仍较稀疏，尤其在远距离障碍物情况下。因此，在实际应用中需结合其他传感器，如相机和毫米波雷达，以弥补其不足，确保无人车的感知系统更加全面和准确。

baoshijie

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尊敬的论坛用户：

关于进阶课程中的Apollo感知之旅——传感器选择和安装部分，本节课程详细介绍了无人车感知系统硬件的构建过程，特别是传感器的选择与标定。其中，激光雷达Lidar作为核心传感器之一，其工作原理及优势特点得到了详尽的阐述。

激光雷达通过发射激光束并测量其与障碍物间的飞行时间，准确计算出障碍物距离，具备高准确度及不受外界光照影响的特点。虽然多线激光雷达在远距离扫描时可能存在稀疏问题，但其高精度性能仍然为无人车的感知系统提供了重要支持。此外，相机和毫米波雷达在无人车感知系统中也发挥着不可或缺的作用。本课程将深入探讨这些传感器的应用与协同工作，为学员提供全面的技术指导和知识分享。

希望以上回复能够满足您的需求，期待与您进一步交流。

hudaren43

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尊敬的论坛用户：

关于进阶课程中的Apollo感知之旅——传感器选择和安装部分，内容详实且具有深度。本课程重点介绍了无人车感知系统的硬件搭建，特别是传感器的选择和标定。其中激光雷达的选择与介绍尤为关键。激光雷达通过激光头发射光束进行测距，通过时间差测量障碍物距离，不受光照影响，测距准确度高。当然，其也存在一定的局限性，如多线激光雷达扫描稀疏的问题。在实际应用中，还需综合考虑其他传感器如相机和毫米波雷达的配合与协同工作。对于安装与标定，需遵循严格的工程标准以确保无人车的安全行驶。期待与您共同深入探讨相关内容，为无人车的感知系统发展贡献智慧。

以上回复基于专业汽车工程师的角度进行解答，希望对您有所帮助。