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在各種導航方式中，目前最受歡迎的是激光、視覺等不依賴人工環境的自然導航方式。應用的多樣性決定了技術發展方向的多元化,衡量技術優劣的標準依應用需求不同而不同，很難用統一的標準來衡量各種不同的技術。

（2）激光雷達LDS激光雷達有兩種原理：三角測距離法和TOF激光法。其中三角測距法主要適用于短距離（20m以內）測量，成本低，目前主流通常采用TOF脈沖激光法，距離可達到 200-300m。目前阻礙LDS大規模推廣的主要還是價格因素，通常線束越高，價格越高。隨著終端用戶的產品放量，激光雷達的產業化將會帶動價格打破瓶頸區域。

目前熟知的有光纖陀螺儀、激光陀螺儀和MEMS陀螺儀。MEMS陀螺儀雖然精度不如光纖和激光陀螺儀，但其體積小、功耗低、成本低、易于批量生產等特點，使其成為自動駕駛領域非常重要的一塊拼圖。 MEMS陀螺儀的角速度測量原理便是基于一種非真實存在的力—科里奧利力。這是一種非慣性參考系下引入的慣性力，引入之后便可以應用牛頓經典力學定律。

除此之外，由于激光雷達的加持，毫末采用了SLAM跟蹤以及光流算法，可以快速的完成自身定位和場景感知，更好的保證時序上的連貫性。 認知模塊 除了感知模塊以外，毫末在認知模塊，也就是路徑規劃部分也有一些特別的設計。

此次參展的北斗數孿相機是一款擁有國產自主知識產權，集北斗高精度定位能力、slam與全景算法、魚眼鏡頭和激光雷達等于一體的地面厘米級三維空間采集設備，能夠在不降低點云質量的情況下，更好、更快、更安全完成三維數據的獲取，更可廣泛應用于工業數字化、數字消費等產業升級領域。

技術，雖然目前也有用毫米波雷達做SLAM的，不過視覺SLAM技術更加成熟，也更有應用前景； 2）在自動駕駛系統中，激光雷達與攝像頭感知作用比較類似，但相比激光雷達，其優勢為： 紅綠燈識別及交通標示識別 成本優勢，且算法及技術成熟度比較高 物體識別率高 車載攝像頭分布情況:

除此之外，由于激光雷達的加持，毫末采用了 SLAM 跟蹤以及光流算法，可以快速的完成自身定位和場景感知，更好的保證時序上的連貫性。認知模塊除了感知模塊以外，毫末在認知模塊，也就是路徑規劃部分也有一些特別的設計。

該模塊旨在提供對場景的更高層次的理解，通過融合異構傳感器源（如激光雷達、相機、雷達、超聲波），抽象和概括場景信息，為決策制定提供簡化的信息。2.3 定位和建圖（Localization and Mapping）定位和建圖技術，又稱 SLAM 是自動駕駛的關鍵技術之一。由于問題的規模，傳統的 SLAM 技術通過語義對象檢測得到增強，以實現可靠的消歧。

傳統的自動駕駛方法主要依靠具有分析表達式和二進制編碼交通規則的算法來感知環境、規劃軌跡和控制車輛；有關詳細信息，請參閱2010年代初至中期的綜述文章，例如，城市場景、運動規劃和控制以及同步定位和地圖繪制（SLAM）任務的方法。然而，這些傳統方法在處理復雜的現實世界場景時往往面臨挑戰，例如動態目標、遮擋和不確定的環境。

Oakland 3-D Point Cloud Dataset（奧克蘭 ） 這個數據庫的采集地點是在美國卡耐基梅隆大學周圍，數據采集使用Navlab11，配備側視SICK LMS激光掃描儀，用于推掃。其中包含了完整數據集、測試集、訓練集和驗證集。