视频显示,M7经过时车顶激光雷达闪烁数次,随后摄像头画面现雪花点,传感器受损明显。
网友担忧车载激光雷达能烧坏摄像头,进而忧虑其照射眼睛会致盲。
【一、车载激光雷达技术的发展迅速。】
车载激光雷达发射激光束测量目标物距离、速度等信息,为自动驾驶车辆提供精准环境感知,现已成为自动驾驶领域的重要研究热点。
车载激光雷达技术历经机械扫描至固态、混合扫描阶段,性能与可靠性显著提升。制造工艺优化降低了成本,促使更多自动驾驶车辆采用此技术。
自动驾驶技术进步推动激光雷达发展,固态技术使其体积缩小、成本降低、可靠性提升,适用于车载。AI技术提升激光雷达数据处理与识别能力,适应复杂环境。
【二、车载激光雷达技术带来的问题】
激光雷达有潜在风险损害摄像头,如导致地库摄像头烧坏的事件,需注意防护。
激光雷达在某些情况下可能损害摄像头,因其激光束易损伤摄像头光学元件。若直射摄像头敏感区,将致图像失真、模糊乃至完全损坏。
然而,这种情况仅在特定条件下发生。如激光雷达与摄像头距离极近或激光束功率极高时,才可能损害摄像头。距离远或功率低,损害可能性则降低。
此外,摄像头类型决定其受激光雷达损害程度。高端摄像头抗激光能力强,不易受损;而低端摄像头则相对较弱,更易受损。
激光雷达存在安全性隐患,尤其是可能对人体眼睛造成潜在伤害,需引起关注。
激光雷达波长位于近红外光区,人眼无法察觉。若被照射且能量累积足够,虽无即时感知,但红外线可能直接对视网膜造成热损伤。
为确保激光雷达安全使用,需严控其输出能量以防伤人,同时向接触人员提供必要培训及保护措施,避免潜在健康危害。
此外,激光雷达系统的设计与运用需遵守国内外相关安全标准与规范,以保障其安全性能及可靠性。
【三、怎样应用激光雷达技术才安全?】
安装红外滤光片于摄像头上,可保护其免受红外线损害,确保摄像头正常运行。
红外滤光片能过滤红外线,防止其损害光学器件和图像传感器,减少因红外导致的器件发热,保障机器视觉等应用的成像质量和清晰度。
其次,安装红外滤光片于摄像头能提升图像质量及清晰度。未装时,摄像头会感应可见光与红外线,导致图像失真。而滤光片能过滤红外线,仅让可见光进入,从而提高成像质量。
激光雷达主要有两种波长:905纳米和1550纳米。这两种波长在激光雷达技术中占据重要地位。
905nm激光雷达为市场主流车载波长,优势在于高功率、低成本、小尺寸及轻重量,且恶劣天气下性能佳。但其远距离探测能力受限,因信号随距离增加而减弱。
1550nm激光雷达常用于高速路长距离测量,具高带宽、强抗干扰力,适合远程通信,且脉冲能量大,能穿透恶劣天气。但比905nm激光雷达昂贵,目标检测分辨率较低。
905nm波长激光雷达对人眼存潜在风险,而1550nm波长激光雷达对人眼则近乎无害。
1550nm波长激光雷达对人眼安全,因其远离可见光光谱,大部分光能被眼球晶状体与角膜吸收,在到达视网膜前已减弱,降低了潜在风险。
905nm激光雷达近可见光,不易被吸收,易聚焦视网膜,功率限制严以保人眼安全。1550nm激光人眼安全功率为905nm的10倍,瞬发更高,故多激光雷达用1550nm可降低伤害风险。
需注意,1550nm波长激光雷达人眼安全性高,但使用时仍需谨慎,防止直射眼睛,确保安全。
成本考量:相较于905nm激光雷达,1550nm激光雷达的成本更高。
1550nm激光雷达制造成本高于905nm雷达,因其采用的光学组件、探测器及信号处理电路等成本较高,且制造工艺和生产难度可能更大,导致整体成本上升。
【四、未来发展趋势和挑战】
多颗激光雷达组合能减少探测盲区,提升识别精度,获取更全面的环境感知,提供更精确的物体距离与形状信息。
提升识别精度时,多颗激光雷达能提供更丰富数据点。数据融合后生成精确点云,准确识别物体。同时,它们通过交叉验证和过滤数据,增强测距与形状识别的准确性。
然而,使用多颗激光雷达可能会增加安全风险。
激光雷达对人体伤害尚无定论,但多颗叠加使用时,可能增加对人体造成伤害的风险。
多激光雷达系统因扫描原理易产生重叠区域,若人眼处于此区域且被多个雷达同时聚焦,其累积功率可能对眼睛造成伤害。
车载激光雷达或损坏摄像设备,但通过安装红外滤光片,能有效防止此类影响,确保设备正常运行。
【五、总的来说】
自动辅助驾驶是未来趋势,选安全可靠的雷达系统至关重要。我国已有激光雷达安全规范。随着智能驾驶普及,安全问题必将得到解决。
3B
别洗了,电焊见过吧,没有谁敢直视电焊产生的光,眼睛分分钟受不了,但是手机,摄像机等拍摄电焊产生的光没有事,这个激光雷达产生的激光能损坏摄像头,你认为照着你的眼睛,你的眼睛还能好受吗?
垃圾ai文案
狗屎!你有本事去把红绿灯🚥的摄像头全部弄瞎啊!!![吃瓜]
雷达工作时产生的危害很强。
激光雷达会不会烧坏纯视觉智驾摄像头而造成事故?[呲牙笑]
那么是不是打战时直接可以用高功率雷达直接照敌人就可以了,武器都不用了[笑着哭]