（2-1）LiDAR激光雷达传感器感知：LiDAR激光雷达传感器介绍
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在自动驾驶系统中，环境感知模块是实现车辆自主理解外部环境及作出决策的关键参数。这类感知技术通过多源传感器（包括摄像头、雷达、激光雷达以及GPS设备）采集实时监测数据，并利用机器学习算法与计算机视觉模型相结合的方式对这些信息进行深度解析与整合。本章将深入探讨自动驾驶系统中激光雷达传感器在信息采集与处理方面的核心作用及其应用机制。
2.1 LiDAR激光雷达传感器介绍
激光雷达（LiDAR）传感器在智能驾驶系统中发挥着核心作用，并提供精确且详细的环境信息。它能够实现对周围环境的高精度和高分辨率的三维数据采集。以下列举了LiDAR传感器在智能驾驶系统中的主要功能：
- 障碍物探测与避障：通过LiDAR技术获取高精度的环境深度数据。
- 环境感知与建模：利用生成密集三维点云的数据源，
为智能驾驶系统构建精准的车辆周围环境模型。 - 道路特征识别与地标解析：LiDAR能够解析道路表面的几何特征，
并识别道路上的关键地标元素，
包括交叉口、路标和交通标志等。 - 自主导航定位：将多传感器数据整合，
通过LiDAR提供的精确定位信息，
实现车辆在复杂交通环境中的自主导航。 - 同时定位与地图构建（SLAM）：基于LiDAR感知的数据源，
实现未知环境中车辆自身的实时定位和动态地图构建。 - 交叉口管理和车道居中控制：通过解析道路拓扑结构的信息源，
包括车道线标示和交叉口标识等关键要素，
保障车辆在不同场景中的安全通行。
LiDAR传感器的工作原理如下所示：
- 发射激光光束：LiDAR传感器通过光源模块发送激光光束。
- 激光光束照射目标：激光器发出的光线照射至地面、建筑以及移动车辆等。
- 测量返回时间：接收器检测反射回波所需的时间。
- 计算距离：基于光速与回波时间计算目标至LiDAR的距离。
- 旋转扫描：LiDAR系统采用全息扫描技术实现对空间区域的全方位覆盖。
- 生成点云：连续扫描周期中积累的数据集合被构建为三维空间模型。
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