激光雷达主流扫描模式原理概述 目前激光雷达主要采用6种扫描模式：1）机械旋转式，通过多激光器垂直堆叠和整体旋转实现360°扫描，但可靠性差；2）棱镜式（如大疆Livox），采用双楔形棱镜折射实现玫瑰花结扫描；3）转镜式（如禾赛AT128），利用多面体转镜反射实现等速扫描；4）MEMS振镜式（如速腾），通过微机电镜片谐振偏转扫描；5）混合式（如图达通猎鹰），结合转镜水平扫描和振镜垂直扫描；6）Fla

摘要： Lidar技术是自动驾驶的核心传感器，通过激光测距生成高精度3D点云，实现环境感知、障碍物检测及定位。其分为机械式、固态等类型，部署位置包括车顶（360°覆盖）、前保（主探测）和车身侧面（补盲）。技术原理基于飞行时间（ToF）测距，具有高精度、三维感知及恶劣天气适应性等优势，但面临高反干扰、阳光噪声、盲区吸点等工程挑战。当前技术迭代方向聚焦固态化（如转镜/振镜式）、低成本化（速腾MX单模组

车载摄像头可靠性验证是确保自动驾驶和ADAS系统安全的关键环节。验证包括硬件测试（结构、防水、耐温等）、软件测试（录像、夜视、动态捕捉）、环境耐候性测试（高低温、盐雾、振动等）、电磁兼容性测试及功能测试（碰撞检测、停车监控等）。可靠性保障方法涵盖：采用高质量材料与IP68防水设计，优化图像处理算法，进行严格的环境适应性测试，规范安装维护流程，以及满足ISO26262功能安全和网络安全标准。通过多维

激光雷达测速方法主要分为直接法和间接法。直接法通过FMCW回波FFT变换直接测量目标径向速度；间接法则通过多帧点云位移与时间比值计算速度，需先进行目标识别与跟踪。FMCW激光雷达利用多普勒效应测量相对速度，通过发射调频连续波信号（Chirp）并分析回波信号的频率变化实现测距和测速。混频后的中频信号相位变化可反映目标速度，而距离分辨率取决于扫频带宽。间接测速常结合卡尔曼滤波算法，通过点云识别运动目标

文章详细列举了各等级典型功能对应的传感器配置，为理解自动驾驶技术发展提供了清晰的框架。

本文系统介绍了自动驾驶摄像头的图像评测方法，重点分析了分辨率、解像力等关键性能指标的测试方案。文章指出，自动驾驶对图像质量评估提出了特殊要求，需要引入OD50、DQI等新型评价标准。详细阐述了静态测试（视场角、畸变率等）和动态测试（帧率、光照适应性等）的具体实施方法，并提供了分辨率测试的标准化流程与影响因素分析。最后探讨了当前图像质量评估面临的挑战，包括传统指标适用性不足等问题，提出未来应开发专用

激光雷达（LiDAR）测角方案主要分为扫描式和非扫描式两类。扫描式包括机械式（如Velodyne的360°旋转扫描）、转镜式（如禾赛AT128的120°水平扫描）、MEMS振镜（如速腾M1的二维摆动扫描）以及转镜+振镜混合方案（如图达通猎鹰）。非扫描式主要为Flash LiDAR（如FT120），通过泛光照明实现瞬时全场景探测，但受限于功率和分辨率。此外，光学相控阵（OPA）利用相位控制实现固态扫

车载摄像头产业链主要由光学镜头组、CMOS传感器、ISP处理器和串行器等核心部件构成，其中图像传感器占成本50%。全球市场中，索尼、三星等传统CIS厂商仍占主导，但豪威科技、思特威等国内企业正加速崛起。镜头领域，舜宇光学以32%市占率全球领先，联创电子、欧菲光等国内厂商快速成长。串行器市场由Maxim、TI主导，华为HSMT等国产方案也在推进。技术方面，车载摄像头需应对复杂环境，玻塑混合镜头因兼具

GNSS技术在自动驾驶中的关键作用摘要：全球导航卫星系统（GNSS）为自动驾驶提供厘米级高精度定位，结合RTK、双频接收等技术克服城市环境干扰。通过与IMU、LiDAR等多传感器融合，GNSS实现车辆精准定位与环境感知，支撑路径规划与决策控制。技术迭代方向包括多星座融合、5G辅助定位及AI预测算法，持续提升复杂场景下的定位可靠性。当前主流方案如RTK定位精度达±4cm，PPP技术则通过双频校正实现

摘要 自动驾驶摄像头技术通过光学镜头和图像传感器实现环境感知，主要包括前视、环视、侧视等13个摄像头类型，部分系统采用双目摄像头提升深度感知。摄像头核心组件包括光学透镜、图像传感器（CIS）和图像处理器（ISP），后者通过算法优化画质（如降噪、HDR）。技术特点上，单目、立体、鱼眼和红外摄像头分别适用于不同场景，车载摄像头需满足耐高温、抗震等严苛要求。CIS采用RGGB、RCCB等滤光阵列以平衡灵