激光雷达行业痛点有哪些？

激光雷达行业痛点有哪些？很多朋友对这方面很关心，寻车网整理了相关文章，供大家参考，一起来看一下吧！

本文目录一览：

• 1、激光雷达行业痛点有哪些？
• 2、汽车上的毫米波雷达和激光雷达哪个好？
• 3、激光雷达和摄像头发挥什么作用

激光雷达行业痛点有哪些？

目前来说，机器人激光雷达主要存在这几个问题：
一、稳定性
由于国产激光雷达材料以及结构上存在的一定问题，目前产品的稳定性存在一定问题，大多应用于消费级产品上，搭载产品在运行一段时间后易产生各种问题；
二、成本
激光雷达因其技术的复杂性以及产品的精密性，在选材上比较慎重，因此产品的成本长期高居不下，不过EAI在控制成本这一块，通过自建工厂（规模经济）的形式成功实现了量产，不错。
三、寿命
由于激光雷达工作时间较长，磨损对雷达的寿命产生了重要影响，目前国产激光雷达寿命一般在一年半，寿命还蛮制约产品的多场景应用的
四、尺寸
机械式旋转激光雷达因其特殊的结构，当前市场主流结构都偏大，导致扫地机器人、服务机器人等必须预留扫描空间，较大的尺寸亦限制了雷达更好的发挥性能。
值得一提的是，EAI激光雷达正在向小尺寸、高性能、高性价比的产业化发展，未来，激光雷达产业酱油更广阔的场景。

汽车上的毫米波雷达和激光雷达哪个好？

激光雷达和毫米波雷达的区别在于，激光雷达是以激光作为探测手段，而毫米波雷达是以毫米波作为探测手段；毫米波的波长在毫米级，激光本质上也是电磁波，但是波长要小得多，在几百个纳米左右，大约是毫米波的千分之一到万分之一之间。

从实际效果来看，激光雷达获得的点云数据经过处理之后可以用AI识别，精确判定障碍物的类型，是人还是狗，是个汽车还是棵树，进而根据障碍物类型更智能地给自动驾驶系统作为判定依据。而毫米波的探测精度则低了很多，只能判定障碍物的大体形状和距离，无法用于获得比较精确的轮廓和三维形状信息。毫米波雷达在L1、L2级别的自动驾驶辅助系统中已经广泛装车了，比如自动跟车的功能，很多都用到毫米波雷达。

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激光雷达和摄像头发挥什么作用

在无人驾驶环境感知设备中，激光雷达和摄像头分别有各自的优缺点。
摄像头的优点是成本低廉，用摄像头做算法开发的人员也比较多，技术相对比较成熟。摄像头的劣势，第一，获取准确三维信息非常难（单目摄像头几乎不可能，也有人提出双目或三目摄像头去做）；另一个缺点是受环境光限制比较大。
激光雷达的优点在于，其探测距离较远，而且能够准确获取物体的三维信息；另外它的稳定性相当高，鲁棒性好。但目前激光雷达成本较高，而且产品的最终形态也还未确定。
就两种传感器应用特点来讲，摄像头和激光雷达摄像头都可用于进行车道线检测。除此之外，激光雷达还可用于路牙检测。对于车牌识别以及道路两边，比如限速牌和红绿灯的识别，主要还是用摄像头来完成。如果对障碍物的识别，摄像头可以很容易通过深度学习把障碍物进行细致分类。但对激光雷达而言，它对障碍物只能分一些大类，但对物体运动状态的判断主要靠激光雷达完成。 寻车网

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