当我们谈论3D捕捉时，我们总是首先想到光学传感器。当我们在第四维度（时间）上讨论视觉数据时，我们倾向于考虑场景数据调度。这些是我们多年来一直专注于LiDAR和摄影测量学的偏见，以及将这些技术按时标应用于大型缓慢移动项目的静态对象的用户。当到2018年时，无人驾驶汽车市场已经达到或超过了这个市场规模，我必须开始重新审查3D。对自动驾驶汽车的惊人需求促进了多种传感器的发展，因为我们不能仅使用从一种应用程序中获得的传感技术，而无需修改就将其应用于其他应用程序中。新型传感器（例如4D成像雷达）使用回声定位（例如海豚，蝙蝠或某些人可以用来确定物体位置的方法）和飞行时间（ToF）测量原理来捕获3D空间信息。此外，它们还用于在快速行驶的汽车或快速飞行的无人机上实现时标成像。当前雷达与4D成像雷达的测量距离比较图雷达与激光雷达根据Mymes Consulting的报告，最近的《传感器在线》文章提出了一个非常令人信服的论点：这些4D传感器对于实现4级和5级非常有用。用于自动驾驶。在本文中，Arbe Robotics首席执行官兼联合创始人Kobi Marenko解释了“没有4D成像雷达的帮助，光学传感器就无法实现4级和5级自动驾驶”的原因。在进一步讨论这个问题之前，让我简单介绍一下自动驾驶的分类：0级意味着没有自动化，就像当前的手动汽车一样：驾驶员需要自己控制一切，而汽车本身无法做出任何判断或控制。 -1〜3级增加了不同程度的自动化程度。目前，特斯拉的自动驾驶仪级别介于2级和3级之间。其自动驾驶仪系统可以实现制导，加速，制动，有时还可以控制驾驶本身。 （尽管这不应该存在）。 -Level 4表示汽车可以在没有驾驶员控制的情况下行驶，但只能在特定条件下行驶。例如，在大学校园内行驶的自动驾驶汽车。 -Level 5表示汽车可以完全实现自动驾驶。如果您在汽车上休息一下或小睡片刻，您的汽车可以安全地送您回家。从以上汽车自动化水平可以看出雷达的重要性。与照相机和激光雷达相比，4D成像雷达可以在任何条件下工作，并且可以提供“在包括雾，大雨，黑暗和空气污染在内的各种恶劣天气和环境条件下的最高可靠性检测”。 4D成像雷达的感应范围可以达到300米，并且可以捕获多普勒频移，从而显示物体是否靠近或远离汽车，可以满足更高的汽车自动化水平的要求。如果Marenko要求保护的产品的性能是真实的，则在白色暴风雪中，其4D成像雷达可以区分：车辆相距900英尺，并保持与您的车辆相同的速度。并且当对手的车辆突然减速或停止时，它也可以感知并采取相应的动作。 Marenko还提出4D成像雷达还擅长按高度区分物体，这可以帮助汽车确定其前方的静止物体是树枝还是人。自动驾驶汽车的激光雷达测量图4D成像雷达：“压力箱底部”技术？值得注意的是，Marenko不相信4D成像雷达可以单独处理自主任务。他认为4D成像雷达只是自动驾驶仪传感器系统（包括光学传感器）的一部分。这是自动驾驶汽车中3D捕捉的旧概念-即“每种技术都是工具箱中的单独工具”，并且该概念仍然适用。马连科认为：“ 4D成像雷达具有所有传感器中最远的检测范围，这使得首先识别危险成为可能。然后，4D成像雷达可以将摄像机和激光雷达传感器的检测引导到相关区域，这将大大提高自动驾驶的安全性。”但是对于为此目的的远距离检测，传感器的精度可能相对较低。马连科最后一个令人信服的论点是成本。整套汽车自动驾驶传感器的成本必须降低至不到1,000美元，才能实现商业化。以这种方式使用3D图像传感器可以帮助我们实现3级或更高级别的自动驾驶，而不必考虑单个车辆激光雷达的冗余要求。此外，Marenko拥有更极端的视角：4D成像雷达可以完全消除自动驾驶汽车对激光雷达的需求。但事实是