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[爆卦]lidar缺點是什麼？優點缺點精華區懶人包

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在 lidar缺點產品中有6篇Facebook貼文，粉絲數超過1萬的網紅竹科大小事，也在其Facebook貼文中提到， 🤩大尺寸、高耐震度、全溫操作🏎 來達科技第一代微機電光學微鏡進軍市場💪💪💪 🏢位於新竹科學園區內專注於光學微鏡模組研發的新創公司-來達科技股份有限公司(Compertum Microsystems Inc.，下稱來達科技)，成功推出用於光達感測器（Light Detection and Rang...

　同時也有5部Youtube影片，追蹤數超過7萬的網紅Tech Dog，也在其Youtube影片中提到，▌建議開啟 4K 畫質 達到高品質觀影享受 💢 擊退愛偷窺的討厭朋友 💢 NT$50 折扣碼：『3cdogs』 ※ 僅適用 iPad、Macbook，無使用期限 大小寫需一致。 👀 iPad 防窺保護貼｜無痕。貼 ➥ https://bit.ly/3CBNspY 👀 MacBook 防窺保護貼...

「lidar缺點」的推薦目錄
  • 竹科大小事

    lidar缺點 在 竹科大小事 Facebook 的精選貼文

    2021-06-21 14:19:11
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    🤩大尺寸、高耐震度、全溫操作🏎
    來達科技第一代微機電光學微鏡進軍市場💪💪💪

    🏢位於新竹科學園區內專注於光學微鏡模組研發的新創公司-來達科技股份有限公司(Compertum Microsystems Inc.，下稱來達科技)，成功推出用於光達感測器（Light Detection and Ranging, LiDAR）的雙軸微機電（2D-MEMS）光學微鏡－M21K1👏👏👏。相較目前市場上的光學微鏡，這項產品具備👐大尺寸（短軸4mm*長軸5.6mm）、😇優秀耐震能力（衝擊試驗>200G）及可🕹全溫範圍操作（溫度範圍-40°C~85°C）等特性，可提升微機電微鏡車用光達感測器的穩定度，並廣泛應用於自駕車、無人機、工業用機器人及地圖製作等產業。

    ✨光達感測器一般可區分為傳統機械式、混合固態式及純固態式三種，市場上普遍認為混合固態式光達最有可能及時商用；而混合固態式光達所用的光束轉向元件，又分稜鏡式以及微機電微鏡式兩種，但實質應用上稜鏡式會有偵頻數不高的缺點，而微機電微鏡式則在尺寸、耐震度及全溫操作等方面為市場所詬病。

    ⚙️來達科技本次開發的雙軸微機電光學微鏡(M21K1)，則解決市場上的痛點，提供最佳解決方案👍👍👍。其具有在相同視場角要求下，尺寸遠大於美日大廠的競爭產品，且沒有X-Y軸互相干擾問題；在全溫操作下，共振頻飄移僅小於3%👏👏👏，在實際應用上即使有溫度和環境的變異，M21K1因具有特殊轉角回饋機制可及時監測及控制微鏡的轉軸角，可達到光束轉向的穩定輸出。再則，因生產的可製造性高，預期來達科技的M21K1在成本上會相當具有競爭力。🥰

    ⭐️來達科技自2020年1月進駐新竹科學園區後，有效組建包含光學、機械、電子、微機電等背景的工程團隊，利用科學園區充沛的半導體供應鏈及創辦人的人脈，快速推出可商用的微機電光學微鏡樣品。來達科技總經理劉建昌博士表示，竹科的創業環境以及臺灣豐沛的人才庫，得以讓來達科技在最短的時間裡，解決業界長期想發展低成本、高性價比光達感測器的技術難點，來達科技的M21K1產品可提供回饋信號，能明確知悉微鏡的及時位置，進而減低點雲的計算誤差，從而幫助光達系統商獲取所需的系統參數。

    🌈目前來達科技除可提供雙軸、單軸微鏡外，亦可協助客戶進行客製化，目前已在市場上提供微機電微鏡工程樣片及相關驅動程式予光達系統商，系統商將可利用來達科技所提供的元件整合到光達系統中，讓低成本、可靠性高的自駕技術快速普及。🤩

    (圖為來達科技微機電光學微鏡：M21K1)

  • Analog Devices台灣亞德諾半導體股份有限公司

    lidar缺點 在 Analog Devices台灣亞德諾半導體股份有限公司 Facebook 的最佳解答

    2020-09-26 23:27:46
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    技術文章: LIDAR感知挑戰

    作者：ADI公司 LIDAR行銷經理Sarven Ipek

    成功的自動駕駛汽車，必定將使用緊密整合的感測器系統來達到、甚至超越人類的駕駛能力。人類駕駛員一般利用雙眼、雙耳，以及車輛運動提供給予人的回饋來駕駛汽車。我們的大腦會即時處理所有這些資訊，並從人腦的駕駛經驗資料庫中直覺反應。複現人類駕駛能力所需的感測器包括雷達、LIDAR (光達)、攝影機、慣性測量單元(IMU)，以及超音波感測器。每種系統都有其優勢，也有其缺點。 目前的趨勢是，單一感測器的精度和性能不足以取代所有其他感測器相輔之多感測器融合。本文將介紹與LIDAR有關的主要設計考量，LIDAR是一種感測器，為各種自動駕駛解決方案提供大量資料。

    https://www.analog.com/cn/design-center/landing-pages/002/tech-articles-taiwan/lidar-perception-challenges.html

  • 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

    lidar缺點 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答

    2018-09-12 10:33:00
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    智慧車需具備PACCE五大特點 方能從Car 1.0進化至2.0版

    林芬卉 2018-09-12

    Semicon Taiwan 2018智慧汽車國際高峰論壇，從汽車產業鏈上、中、下游主要業者觀點，提出未來智能車由Car 1.0版進化至2.0版，需朝幾個方向發展，包括駕駛方式改變、車聯網的普及、新移動概念等，而汽車未來將具備「PACCE」五大特點。

    現在智慧汽車以搭載ADAS功能為主(又稱Car 1.0版)，未來5~10年具Level 2~3等級自駕車成長將顯著，最終目標為開發Level 4~5自動駕駛汽車(簡稱AD，又稱Car 2.0版)；ADAS與AD不同處在於，前者資料主要在Edge端處理，後者則由中央超級電腦處理所有匯集的資訊。

    從製造觀點來看，傳統汽車大廠先以ADAS為基礎，再以step-by-step方式向上做到AD等級，也就是由Car 1.1、Car 1.2、Car 1.n、再進化至Car 2.0版；相對的，科技大廠採取一步到位方式，直接開發Car 2.0版的全自駕車款。

    由上述可知，汽車產業在正進行極大變革，而未來汽車將具備「PACCE」五大特點，包括Perception(感知)、Assessment(評估)、Control(操控)、Communication(通訊)、Expectations(期望)。

    Perception方面，未來智慧車會使用多重感測器，其中，車用相機模組需求量顯著增加，以產值計2016~2020年複合成長率將達24%。現常與相機模組搭配的感測器為毫米波雷達，其優勢為即使在大雨中惡劣環境、物件辨識效果僅減損10%，也就是說可補足其他感測器易受外界環境影響的缺點；而超過75%車用毫米波雷達系統會結合軟體演算法，靜態物件主要以卷積神經網路(CNN)辨識，動態物件則主要採用循環神經網路(RNN)及遞歸神經網路(GNN)等技術。

    目前光達(LiDAR)價格雖然偏高，但車廠會優先採用成本較低的固態光達，預估大量生產下固態光達價格將可降至200~250美元，而光達好處是影像可作到無縫接合。

    汽車如同人類一般具有感知功能，接下來就需進行路況的評估(Assessment)，也就是車子需瞭解交通規則、知道可行駛的路徑、作到即時辨識及適應路況等。有了感知及評估能力後，汽車亦要能自動操控(Control)各種動作，如前進、煞停、轉向等。

    當汽車要作到良好的自我操控性，需經過不斷的深度學習及路測。據車廠統計，當100輛的自駕車隊以每小時25英哩速度行駛，並以1年365天、1天24小時進行路測，即可蒐集到足夠的數據量，信心度可達95%。

    為強化汽車信賴信及補足感測器無法全面偵測的缺點(如轉角處車輛被大樓檔住)，未來汽車亦需具備通訊(Communication)及聯網功能；又因車子會與車、路、人、基礎設施等連網，故每輛車每天蒐集到的資料量高達4,000GB，此時車聯網需導入共通標準，以確保各裝置間能以共通語言進行對話。

    值得注意是，現車聯網兩大技術DSRC及C-V2X正在推行，兩者各有其優缺點，晶片業者如以色列商Autotalks為解決車廠或Tier 1業者選邊站的難題，因此發展出雙模V2X晶片組。

    除自駕車技術不斷往前推進外，車廠亦需考量到消費者對於自駕車的期待(Expectations)及看法。據市調機構針對主要國家消費者調查，若是完全自駕功能的汽車(Full Autonomous Vehicles)，有6~8成的人認為安全上仍有疑慮；此時需要仰賴AI技術不斷對自駕車進行深度學習及訓練，以優化其自我駕車能力。

    目前已商用化、並在路上行駛的最高等級自駕車為奧迪(Audi)A8的Level 3車款，隨著AI將滲透到人類生活各層面(包含行動運輸工具)，預估2035年將有5,400萬輛自駕車上路。

    為因應完全自駕車時代來臨，未來汽車產業由「3S」所組成，包括Semiconductor(半導體)、Software(軟體)、System(系統)，而對3S掌握度愈高的業者，未來在汽車生態系中愈有勝出機會。

    附圖：Semicon Taiwan 2018智慧汽車國際高峰論壇提出智能車需具備PACCE五大特點。林芬卉

    資料來源：https://www.digitimes.com.tw/iot/article.asp…

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