前言

写作背景

智能驾驶是辅助驾驶和自动驾驶的统称，通常指汽车通过搭载先进的传感器、控制器等设备，结合人工智能算法以辅助驾驶员对车辆的操控甚至实现无人驾驶。随着近年来智能驾驶热潮的兴起，大批的整车厂、零部件供应商、互联网科技公司、高校、科研院所等均积极开展了智能驾驶技术的研究，大力推动智能驾驶技术的商业化落地。

目前，智能驾驶的感知技术路线则主要分为以相机和激光雷达为主导的多传感器融合方案两个方向。以相机为主的感知方案虽具有成本优势，但其在感知精度、稳定性、场景适应性方面都有局限性，且对非标准静态物体识别困难。得益于成像原理的优势，激光雷达能够精确地提供环境、目标的深度信息，且对外界光照变化不敏感。因此，业界普遍认为激光雷达主导的感知方案具有实现更高级别智能驾驶的潜力。然而，硬件成本一直是制约以激光雷达为主导的多传感器融合方案商业落地的重要因素。

但就目前而言，我们可以看到激光雷达的硬件成本正在快速下降。在这种背景下，一些车企明显加速了激光雷达应用的进度。例如，在2021年，市场上仅有少数车型的旗舰款搭载了高线束激光雷达，而在2023年，市场上已有几十余款车型宣布搭载了高线束激光雷达。

由此，汽车行业对激光雷达算法工程师的需求量也逐步增大。但是相比图像算法而言，国内关于激光雷达算法的研究起步较晚，该领域的从业人员相对较少。此外，由于目前市面上并没有系统介绍车载激光雷达相关应用的图书，使得许多工程人员转入激光领域的研究和工作时上手困难。因此，我结合工作中的经验编著了本书。在本书中，我系统地收集和整理了部分优秀的算法并对这些算法进行原理分析，希望能够帮助读者快速地了解激光雷达的基础知识和算法。