原標題：自動駕駛系統設計中的LIDAR：用于目標分類？還是目標檢測？

在自動駕駛系統設計中，LIDAR（激光雷達）既用于目標分類也用于目標檢測。

LIDAR在自動駕駛中的作用

LIDAR通過發射激光脈沖并接收其反射回來的信號，構建出周圍環境的三維點云數據。這些數據對于自動駕駛車輛至關重要，因為它們提供了高精度的距離和深度信息，幫助車輛感知和理解周圍環境。

目標分類與目標檢測

1. 目標分類：

• 定義：目標分類是指識別出點云數據中的不同物體類別，如車輛、行人、樹木、建筑物等。

• 作用：在自動駕駛中，目標分類有助于車輛識別出周圍的障礙物，并理解它們的性質。例如，車輛需要知道前方是一個行人還是一個靜止的物體，以便做出合適的避障決策。

• 實現方式：基于深度學習的方法被廣泛應用于目標分類。通過訓練神經網絡模型，可以識別出點云數據中的不同物體類別。

2. 目標檢測：

• 定義：目標檢測是指在點云數據中定位出物體的具體位置，并給出其形狀和大小等信息。

• 作用：目標檢測對于自動駕駛車輛來說至關重要，因為它提供了周圍物體的精確位置信息。車輛需要知道障礙物的具體位置，以便進行路徑規劃和避障操作。

• 實現方式：目標檢測通常通過3D邊界框（3D bounding box）來實現。3D邊界框可以緊密地包圍住點云數據中的物體，從而給出其精確的位置、形狀和大小等信息。

LIDAR在目標分類與目標檢測中的應用

在自動駕駛系統中，LIDAR同時用于目標分類和目標檢測。通過構建出周圍環境的三維點云數據，LIDAR為車輛提供了豐富的信息，這些信息可以被用于識別和定位周圍的物體。

• 目標分類：車輛可以使用LIDAR數據來訓練神經網絡模型，從而識別出點云數據中的不同物體類別。

• 目標檢測：同時，車輛還可以利用LIDAR數據來檢測周圍物體的具體位置，并給出其形狀和大小等信息。這些信息對于路徑規劃和避障操作至關重要。

綜合考慮

因此，在自動駕駛系統設計中，LIDAR既用于目標分類也用于目標檢測。這兩種功能相輔相成，共同幫助車輛感知和理解周圍環境，從而實現安全、高效的自動駕駛。