自动驾驶如何区分人和车？
通过激光雷达，阿尔法巴能看到三维世界，但是它还不知道看到的是什么！
所以自动驾驶还需要感知算法，通过算法，告诉阿尔法巴道路方向、前方是否有障碍物，障碍物是什么、位置、距离、速度。
RS-LiDAR-Algorithms 感知算法当中就包含这样的六大感知模块，通过雷达点云数据感知周围环境信息。
1.障碍物检测
障碍物检测，是自动驾驶汽车与其它周边道路共享者进行互动的前提，也是保障自动驾驶安全的基本需求。
RS-LiDAR-Algorithms 可以实时检测并输出周边多个障碍物的精确位置、距离、姿态、大小、形状等信息，让自动驾驶汽车“看清”周围的环境，以便决定下一步行动。
2.障碍物分类识别
检查到障碍物之后，就要对物体进行分析识别。
RS-LiDAR-Algorithms 可以将障碍物区分为行人、自行车、小汽车、卡车等不同的类别。障碍物的分类更精准的估计物体的行动意图，从而制定出更准确的路径规划和控制策略。
3.物体动态跟踪
动态物体跟踪，检查到物体之后，自动驾驶汽车需要“集中精力“看着物体的运动。
RS-LiDAR-Algorithms 可以实时估计并输出周边多个动态物体的运动参数，包括速度大小、方向、加速度、角速度等信息，帮助自动驾驶汽车分析和预测其它运动物体的驾驶/行动意图。
4.高精度定位
高精度定位，是自动驾驶环境感知的基础。
RS-LiDAR-Algorithms 的定位精度能达到 20cm以下 ，远高于GPS的0.3m，足以满足自动驾驶的需求。
5.路沿/可行驶区域检测
可行驶区域检测，是自动驾驶系统进行路径规划的前提。
RS-LiDAR-Algorithms包含路沿/可行驶区域检测模块，包括路沿检测、可行驶区域检测，为自动驾驶汽车提供“探路”功能。
6.车道标识线检测
车道标识线，是除路沿之外另一个自动驾驶系统进行精确路径规划所必须的重要信息。
RS-LiDAR-Algorithms可以通过车道线和路面反射回波的信号差异，精准识别车道标识线。可以识别包括车道分隔线、行车方向标识、人行斑马线、减速标线等交通标识。
阿尔法巴中的自动驾驶系统就是使用这样的感知算法理解和知晓激光雷达看见的世界。
