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Q开发环境复杂吗？
A您好，我想您说的开发环境是指我们的原始级前融合算法吧？我们对PC的硬件环境基本要求为GPU : 2080 Ti或3080 CPU：I7-9代，操作系统：Ubuntu 18.04 当然，如果您们的传感器的数量很多，传感器的规格都很高，那么算力平台就需要做相应的提高，否则满足不了实时性要求，谢谢
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Q挺不错的
A谢谢您的聆听与肯定，期待与您交流， 谢谢
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Q对新手来说上手容易么？
A 主要取决于新手的水平，新手中有小白也有高手。。。。 哈哈，欢迎进一步来交流。
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Q传感器可靠性高不高？
A 在汽车上使用的传感器, 一般需要通过非常严格的汽车可靠性测试还有政府法规
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Q算法软件是客户自己开发，还是有免费的demo？
A 您好，我们的感知算法跟硬件是解耦的，也就是LiDAR，Camera，mmRadar, GPS, IMU以及算力平台等我们都可以做适配，没有关联性。原始级前融合感知算法是我们开发，客户提供硬件配置（传感器，算力平台等）。后面的路径规划，决策控制等需要客户自己开发。我们有算法DEMO展示,需要我们的技术人员现场安装校准，谢谢
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Q过了哪些认证？
APIxell过了这些认证，你可以直接下载数据手册参考：https://leddartech.com/solutions/leddar-pixell/ Shock IEC 60068-2-27:2008 (up to 100 G) ISO 16750-3:2003 Vibration IEC 60068-2-64:2008 (up to 2.2 Grms) ISO 16750-3:2003 Dust SAE J1455:2017 Ingress protection IP67; IEC 60529:2013 Eye safety IEC EN 60825-1 Class 1 US 21CFR1040 CE Compliant EMC IEC/EN 61000-4-2, 3, 4, 6, 8 IEC/EN 61000-6-2, 3 RoHS 2011/65/EU amended 2015/863
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Q市场前景怎么样？
A 不论是Lidar还是融合感知方案目前最大的应用场景是自动驾驶汽车，尚处于起步阶段，所以前景无限啊。。。 谢谢您的提问！
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Q我一直在考虑的问题就是这么多传感器，长时间使用起来，会不会有误判，比如判断错误，会不会打开不必要的操作呢？
A 你的想法没错, 最初使用会发生许多类型的误判, 因此必须进行大量的路试才能收集不同的情况的数据，然后用于分析和AI学习, 从而提高检测精度.
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Q激光观感器的功耗是多少啊
A 目前Pixell是20W
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Q关键性的难度难点主要都有哪些？
A 挑战包括平台上所有传感器的时钟同步, 如何根据所有这些原始传感器数据做出最终决定取舍, 辨认并且产生精确稳定移动物体图像....
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QLiDAR技术最小测量距离和最大测量距离是多少分别？
A 您好，我想您问的是我们纯flash短距离的LiDAR吧？我们最小距离是0，最大距离看不同的FOV，但总体上我们纯Flash的都是近距离，10%反射率从几米到三十多米不等。 如果您是说车规级的话，那个最大探测距离要去到2百米以上，不过，这个我们是提供整套解决方案给到OEM， Tier1 或激光雷达供应商，他们产品化，谢谢
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Q具体实施是否须有哪些重大的注意事项？1
A For example, sensor set, use case (e.g. High Way, Urban, Port, etc), safety level consideration, what to be detected, detection KPIs, etc.
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Q对于较差的路况，比如沙尘暴、大雾天气，LiDAR是否会影响检测？
A 如前面回复： 是的，TOF Lidar都会对极端恶劣天气雨雪大雾敏感。也是目前大多数lidar厂家攻克的课题。 一方面，我们LeddarTech有独特的LeddarCore(SoC)+Leddar SP,可以通过算法补偿来降低此类检测误差。 另一方面，我们的融合感知算法，可以结合摄像头等其他传感器协同Lidar,来降低系统误差。 谢谢您的提问！
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QLeddarTech的激光雷达方案是否会受到雾霾或大雨的干扰，出现检测误差？
A 是的，TOF Lidar都会对极端恶劣天气雨雪大雾敏感。也是目前大多数lidar厂家攻克的课题。 一方面，我们LeddarTech有独特的LeddarCore(SoC)+Leddar SP,可以通过算法补偿来降低此类检测误差。 另一方面，我们的融合感知算法，可以结合摄像头等其他传感器协同Lidar,来降低系统误差。 谢谢您的提问！
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QLeddarTech的激光雷达检测算法是集成在专用芯片内还是提供算法库？
A 算法是在公开平台上跑的
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Q不同的车型需要不同的感知算法吗？执行功能前需要进行机器学习吗？
A 分类处理都是要学习培训的
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QLeddarTech的激光雷达检测需要怎样的MCU和他配合？
A 您好， 如果您是用我们的纯Flash短距离的LiDAR，不需要特别的MCU配合，我们输出点云，由于是纯Flash, 产生的数据很小，您们就基于您们现有的处理器就够了。 如果是说用我们的激光雷达解决方案来开发您们自己车规级的LiDAR的话，目前适配是Renesas的R-Car V3H，V3M,以及FPGA，您们自己适配其他的MCU也行，不过工作量就大些，谢谢
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QLeddarTech的激光雷达检测算法对于检测目标的材质是否有要求？
A TOF Lidar是通过计算激光遇到目标物反射后飞行时间来测距的传感器，所以对反射率有一定要求，目前行业测距主要以10%反射率为基准。
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Q开源的平台去哪里寻找资源？
A 目前还没有完全开源。 开放式lidar生态系统可以支持各式激光雷达的技术，并可以适配各种激光器等器件； 开放式感知融合平台支持多种不同传感器前融合的感知方案； 谢谢！
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Q激光雷达有没有危险性，有没有保护措施？
A 您好，激光雷达是通过光的特性来检测物体的速度，距离，方位等，所以都要求光的发射做到人眼安全（eye safe， class1),所以不用特别做保护措施，当然，仍然不建议裸眼长时间近距离盯着激光雷达看，谢谢
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