傳統(tǒng)的停車場對于車位檢測普遍采用鋪設(shè)地磁以及傳感器方式進行檢測，由于這種方法比較施工復(fù)雜，要鋪線纜，還要定期的維護。還有一種是利用攝像頭對物體識別進行停車場車位的管理，這種方式施工也復(fù)雜，攝像頭管理范圍有限，很容易受光環(huán)境影響等缺點。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，可以實現(xiàn)一種施工簡單，易于維護的停車場車位智能管理，利用激光雷達進行停車場車位智能管理。

①掃描角有限，固態(tài)意味著激光雷達不能進行360度旋轉(zhuǎn)，只能探測前方。因此要實現(xiàn)整體掃描，需在不同方向布置多個(至少前后兩個)固態(tài)激光雷達。

②旁瓣問題，光柵衍射除了中央明紋外還會形成其他明紋，這一問題會讓激光在較大功率方向以外形成旁瓣，分散激光的能量。

③加工難度高，光學(xué)相控陣要求陣列單元尺寸必須不大于半個波長，一般目前激光雷達的工作波長均在1微米左右，故陣列單元的尺寸必須不大于500nm。而且陣列密度越高，能量也越集中，這都提高了對加工精度的要求，需要一定的技術(shù)突破。

近段時間以來，國內(nèi)車企關(guān)于無人駕駛汽車的研發(fā)和測試捷報頻傳。先是吉利汽車宣布將在2022年亞運舉辦期間，在特定區(qū)域內(nèi)使用完全無人駕駛的車輛。隨后再有報道稱，百度宣稱其新一代無人巴士車阿波龍二代將很快推出。而就在不久前，百度與中國一汽共同打造的國內(nèi)首批量產(chǎn)自動駕駛出租車在湖南長沙展開了上路測試。有消息稱，長沙市民有望在年底之前優(yōu)先體驗到中國首批自動駕駛出租車。無疑無人駕駛技術(shù)是一種解放人類雙手和提高生產(chǎn)力效率的科技創(chuàng)新。

光檢測和測距的簡稱，它使用激光器發(fā)射并接收回傳感器。在大多數(shù)用于測繪的LIDAR傳感器中，計算發(fā)射和接收之間的時間以確定飛行時間。知道波浪返回的光速和，我們可以計算出物體離光線有多遠的距離，從而使光線反射回來。該值是傳感器報告的范圍信息。通常使用近紅外光，可見光和紫外光譜。 有一些傳感器使用三角測量來計算位置。這些通常是精度較高，高分辨率的傳感器。這些傳感器非常適合驗證裝配線上的組件或檢查航天飛機上的熱瓦損壞。但是，這不是這篇文章的重點。 LIDAR數(shù)據(jù)。頂部顯示反射率數(shù)據(jù)。底部顯示距離數(shù)據(jù)的亮點越遠