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　　無人駕駛技術現如今其實非常成熟了，就以現在的技術水平看，如果把大城市復雜的交通狀況變成實驗室特定的格局，場景內有制式統一的車輛以及符合規矩的行人正常通行，那么不用方向盤，全程自動行駛的汽車當下就可以面世了。

　　問題就出在了汽車如何能對現實中復雜的交通狀況了如指掌，如何可以像人的眼睛和大腦一樣靈活應變。

　　關鍵就在需要各種各樣的傳感器合作來解決，它們最終將監測到的數據傳給高精密的處理器，識別道路、標示和行人，做出加速、轉向、制動等決策。

　　在智能感知識別的部分，車載光學系統和車載雷達系統是保證行車安全最為重要的，目前，主流的用于周圍環境感測的傳感器有激光雷達（LiDAR）、毫米波雷達（millimeter wave）、視覺傳感器三種。

　　激光雷達（LiDAR）

　　通過掃描從一個物體上反射回來的激光來確定物體的距離，可以形成精度高達厘米級的3D環境地圖，因此它在ADAS（先進駕駛輔助系統）及無人駕駛系統中起重要作用。從當前車載激光雷達來看，機械式的多線束激光雷達是主流方案，但受制于價格高昂的因素尚未普及開來。

　　在去年12月10日路測成功的百度無人駕駛汽車車身上，除了部署了毫米波雷達、視頻等感應器，其車頂就安置了一個體積較大、價值70萬余人民幣的64位激光雷達

　　（VelodyneHDL64-E），谷歌同樣也是采用的相同高端配置激光雷達。車載激光雷達系統的優劣主要取決于2D激光掃描儀的性能。激光發射器線束的越多，每秒采集的云點就越多。然而線束越多也就代表著激光雷達的造價就更加昂貴。

　　就以Velodyne的產品為例，64線束的激光雷達價格是16線束的10倍。激光雷達除了成本高昂，遇到煙霧介質以及雨雪天氣中表現一般，將掣肘它的發揮。