技术链条渐渐完备：令人期待的无人机未来

技术性传动链条逐渐完善：让人希望的无人机将来

自动驾驶，看上去很近，实际上太远，许多 技术性难题在当今标准下基本上难解。例如达到10万美金的小车激光雷达，就要小车工程造价没办法被广泛商用。

而激光雷达无人机，则是看上去很近，事实上也确实很近。由于束缚它的技术性锁链，已经被一一拆卸：

1、成本费难题。精密度规定越高，激光雷达的成本费就会越大。但上空检测并不一定和路面交通出行一样的高精密，并且很多的小型激光雷达感应开关生产商，已经想尽办法处理这些方面的不够。

例如DARPA发布的致力于无人驾驶而设计方案的中小型激光雷达SWEEPER，就能超过实用化、成本低、高靠谱的规定。

2、续航力难题。无人机的可靠性决策了它的合理应用時间和工作效能，特别是在是工业生产上应用的功率机器设备，芝加哥无人机生产商CyPhyWorks新公布了一款无人机，在实行巡航每日任务时，由一条“微丝”联接，既能够 传送数据也可从外界发电机组、车子或别的机器设备得到电力工程，基础理论上说能够 绝不降落电池充电，长续航力工作中已经变成将会。

3、算力难题。无人机的比较有限算力，造成独立实行和进行繁杂每日任务在现实状况下出现异常艰难。例如利用激光雷达的即时检测保持循迹，现阶段还并不是十分顺畅和完善。而根据路面通信通信基站和云主机的协作工作，就要无人机拥有一个强劲的测算外挂软件，也就减少了繁杂每日任务的难度系数。

4、多模态难题。现阶段全自动无人机还遭遇的一大病症就是说硬件配置“大摆盘”产生的数据信息不相通。

激光雷达的3D数据信息，与监控摄像头、声纳、感应开关等零件的多模态混和功效，要投影到云cpu来开展分辨解决。利用多模态AI优化算法，就能够 载入、比照和解析二维、三维等繁杂自然环境中的多种数据信息，来合拼转化成更精确的高维地形图。

这也许是个喜讯，成本低、高续航力、多模态优化算法的激光雷达无人机，现阶段来看规模性商用乃至民用型，只是時间难题。