特斯拉又遇車禍，一輛開啟了Autopilot 輔助駕駛模式的特斯拉Model S在洛杉磯405號高速公路撞上一輛消防車。當前特斯拉的輔助駕駛系統都只能檢測到移動的車輛，遇到靜止的物體時必須由人類接管。完全自動駕駛路漫漫，結合使用鐳射雷達不失為一個解決辦法，但馬斯克堅持不用
如上特斯拉問題引起了大家的探討，最近略微研究了下無人駕駛感測器方面知識，從下面三點做下分享：
1.百度、谷歌、Uber、特斯拉在感測器方面的選用
2.各感測器優劣對比
3.未來可能的趨勢方向
一、首先我們來看下：百度、谷歌、Uber、特斯拉在感測器方面的選用
從產業鏈來看，自動駕駛的ADAS和無人駕駛系統如果要做到能夠決策、執行駕駛動作，首先得具備環境感知的能力。現階段，產業的發展仍處於基礎設施的發展完善階段，創業機會存在於更低成本、更高效率、更高精度感知硬體供應商和軟體方案提供商上。
環境感知層利用透過整合視覺、鐳射雷達、超聲感測器、微波雷達、GPS、里程計、磁羅盤等多種車載感測器來收集資料，透過演算法軟體來辨識汽車所處的環境和狀態，並根據所獲得的道路資訊、交通訊號的資訊、車輛位置和障礙物資訊做出分析和判斷，控制車輛轉向和速度，從而實現ADAS和無人駕駛。
二、接著我們來看下：各型別感測器對比
綜合從效能來說，鐳射雷達和毫米波雷達都是必不可少的，未來一定是多型別感測器融合使用的情況。目前所遇到的困難主要是成本高、量產困難、使用壽命短、車規級難以達到等問題，國內外幾十家鐳射雷達廠商共同角逐。
特斯拉又遇車禍，一輛開啟了Autopilot 輔助駕駛模式的特斯拉Model S在洛杉磯405號高速公路撞上一輛消防車。當前特斯拉的輔助駕駛系統都只能檢測到移動的車輛，遇到靜止的物體時必須由人類接管。完全自動駕駛路漫漫，結合使用鐳射雷達不失為一個解決辦法，但馬斯克堅持不用
如上特斯拉問題引起了大家的探討，最近略微研究了下無人駕駛感測器方面知識，從下面三點做下分享：
1.百度、谷歌、Uber、特斯拉在感測器方面的選用
2.各感測器優劣對比
3.未來可能的趨勢方向
一、首先我們來看下：百度、谷歌、Uber、特斯拉在感測器方面的選用
從產業鏈來看，自動駕駛的ADAS和無人駕駛系統如果要做到能夠決策、執行駕駛動作，首先得具備環境感知的能力。現階段，產業的發展仍處於基礎設施的發展完善階段，創業機會存在於更低成本、更高效率、更高精度感知硬體供應商和軟體方案提供商上。
環境感知層利用透過整合視覺、鐳射雷達、超聲感測器、微波雷達、GPS、里程計、磁羅盤等多種車載感測器來收集資料，透過演算法軟體來辨識汽車所處的環境和狀態，並根據所獲得的道路資訊、交通訊號的資訊、車輛位置和障礙物資訊做出分析和判斷，控制車輛轉向和速度，從而實現ADAS和無人駕駛。
二、接著我們來看下：各型別感測器對比
綜合從效能來說，鐳射雷達和毫米波雷達都是必不可少的，未來一定是多型別感測器融合使用的情況。目前所遇到的困難主要是成本高、量產困難、使用壽命短、車規級難以達到等問題，國內外幾十家鐳射雷達廠商共同角逐。