(3) 激光雷达
激光雷达的原理与超声波雷达相似，根据激光遇到障碍后的折返时间，计算与目标的相对距离。激光雷达的激光光束与超声波雷达的声波和毫米波雷达的电磁波相比更加聚拢，声波和电磁波在传播路径上遇到尺寸比波长小的物体时，将会发生衍射现象，因此，无法探测大量存在的小型目标，而激光雷达可以准确测量视场中物体轮廓边沿与设备间的相对距离，精度可达到厘米级别。而用于雷达系统的激光波长一般只有微米的量级，因而它能够探测非常微小的目标，测量精度也远远高于毫米波雷达及其他车载标准雷达。
激光雷达的劣势在于价格昂贵。激光雷达的测量精度与其雷达线束的多少有关，线束越多，测量精度越高，ADAS自动驾驶系统的安全性也越高。同时线束越多，其价格也越贵。
激光雷达按有无机械旋转部件分为机械激光雷达和固态激光雷达。固态激光雷达无须旋转部件，尺寸较小，性价比较高，测量精度相对低一些。低成本化是激光雷达的一大趋势，目前行业有三种方式来降低整个激光雷达的成本与价格：（1）降维，即使用低线束、低成本激光雷达配合其他传感器；（2）采全固态激光雷达代替机械激光雷达；（3）通过规模效益降低激光雷达的单个成本。
(4) 毫米波雷达
毫米波雷达指工作在毫米波波段的雷达。采用雷达向周围发射无线电，波长在1mm\~10mm，频率在30GHz\~300GHz，比较常见的汽车毫米波雷达工作频率在24GHz、77GHz、79GHz三个频率附近。毫米波雷达通过测定和分析反射波以计算障碍物的距离、方向、角度、相对速度和大小。毫米波雷达可以做到让车辆自适应巡航及跟随前车。当汽车与周围的物体可能有碰撞发生时，通过警告提醒装置告知驾驶员或车辆采取自动紧急制动避免碰撞。当碰撞不可避免时，通过对刹车、头靠、安全带等进行控制，减轻因碰撞而带来的危害。
- 识别与决策
(1) 识别芯片
芯片在自动驾驶系统中的行业集中度高，主要有Mobileye、ADI等公司，比如Mobileye/ST—EyeQ5。作为ADAS界的大佬，Mobileye占领了全球汽车安全驾驶系统70%以上的市场份额。在这个领域深耕细作十几年，有相当深厚的历史背景，这些经验并不是其他公司短时间可以超越的。
(2) 决策算法
决策部分的算法和芯片主要由一些大公司以及由大公司出来的科学家成立的创业公司研发。由于决策算法需要花费巨大的财力，且短期内商业化的可能性比较小，因此相关联的小型创业公司寥寥无几。
表2-6列出了国内外自动驾驶的“大脑”公司。
人工智能与大数据技术导论
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