激光雷达能在哪些场景下发挥优势
如今，激光雷达上车已成为一个大趋势。比如 9 月交付量超过 10000 辆的理想 l9，就标配了禾赛 128 线激光雷达。
有人问，很多智能汽车已经有了摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等传感器，为什么还需要激光雷达？激光雷达到底能为智能汽车带来什么？
答案很简单，其实就是更安全。
谷歌无人驾驶项目顾问 brad templeton 曾提出了一个著名的言论：摄像头和毫米波雷达能保证 99% 的自动驾驶系统安全性，但 99% 的准确度对于车辆驾驶而言并不够，因为这 1% 背后可能就意味着上万起事故。我们需要的是 99.9999% 的准确，而激光雷达就是小数点后几位的最强保障。
从下图可以看出，摄像头、毫米波雷达、激光雷达各有其不同的特性，但很明显，有了激光雷达的加持，智能汽车将成为一个“九边形”战士，拥有更高的安全冗余，实现更安全、更智能的行驶体验。
那么，具体来说，激光雷达究竟能在哪些场景下发挥优势呢？
强光或夜晚场景
由于摄像头是被动获取可见光，因此其感知性能受外界光线变化的影响很大。在出隧道口遇到强光时，摄像头的性能会受到较大影响，难以识别前方路况，给智能汽车提供的感知信息也十分有限。
激光雷达在强光下也能清晰感知（真实点云)
另外，像在这样的黑暗小路上，摄像头能够捕捉到的暗处细节也远少于白天。这时，如果侧面暗处出现行人或车辆，摄像头不一定能够很远就看到，而看到的时候有可能已经晚了。
激光雷达在夜间也能“明察秋毫”（真实点云）
有了激光雷达后，这些问题就得到了很好的解决。激光雷达因会主动发射红外光，不会被外界光线的变化或物体颜色所影响，即使在强光或是一片漆黑中都可以“明察秋毫”，能为车辆提供丰富的三维环境感知信息，以避免事故的发生。
非常规物体的识别
摄像头的学习方式就像人类孩童一样，只有“学过了”，才能“识别”，而对于那些没有“学过”的东西就很可能会认不出来。
像在高速上遇到静止的异形作业车，如果摄像头之前没有“学习”过，那么即使看见了，也无法通过特征对比识别出这个非常规物体，从而导致判断错误，甚至引发安全事故。
激光雷达能精准识别异形车（模拟点云）
但激光雷达能够通过强大的三维空间感知来定位物体的位置和形状，即使在面对可能和周围环境视觉上“融为一体”的异形车或物体时也能稳定发挥感知性能。
真实用户案例
前不久，有位理想 l9 的车主在社区帖子上分享了 noa 制动案例，搭载激光雷达的l9准确识别到了路上的静态白色箱子，随后及时向车辆发出预警并参与制动，时速从 82.8km/h 刹到 64.8 km/h，从而避免了碰撞事故。
还有位理想 l9 的车主发布了一段在高速路上行驶的视频，可以看到，理想 l9 的 noa 智能驾驶系统准确识别出了高速路上的静止车辆，并及时刹停避免追尾。该车主还感叹“前车四连撞，后车三连撞，夹在中间能及时刹住真是幸运”。
总之，激光雷达能够赋能更好、更安全的智能驾驶体验。你会希望自己的汽车拥有 99.9999% 的更高安全性吗？
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那么，具体来说，激光雷达究竟能在哪些场景下发挥优势呢？
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由于摄像头是被动获取可见光，因此其感知性能受外界光线变化的影响很大。在出隧道口遇到强光时，摄像头的性能会受到较大影响，难以识别前方路况，给智能汽车提供的感知信息也十分有限。
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摄像头的学习方式就像人类孩童一样，只有“学过了”，才能“识别”，而对于那些没有“学过”的东西就很可能会认不出来。
像在高速上遇到静止的异形作业车，如果摄像头之前没有“学习”过，那么即使看见了，也无法通过特征对比识别出这个非常规物体，从而导致判断错误，甚至引发安全事故。
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但激光雷达能够通过强大的三维空间感知来定位物体的位置和形状，即使在面对可能和周围环境视觉上“融为一体”的异形车或物体时也能稳定发挥感知性能。
真实用户案例
前不久，有位理想 l9 的车主在社区帖子上分享了 noa 制动案例，搭载激光雷达的l9准确识别到了路上的静态白色箱子，随后及时向车辆发出预警并参与制动，时速从 82.8km/h 刹到 64.8 km/h，从而避免了碰撞事故。
还有位理想 l9 的车主发布了一段在高速路上行驶的视频，可以看到，理想 l9 的 noa 智能驾驶系统准确识别出了高速路上的静止车辆，并及时刹停避免追尾。该车主还感叹“前车四连撞，后车三连撞，夹在中间能及时刹住真是幸运”。
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