当我们谈到3D捕猎时，总是再行想起光学传感器。当我们辩论在第四维度（时间）辩论视觉数据时，偏向于考虑到场景数据调度。这些是我们多年来注目激光雷达（LiDAR）和摄影测量，以及用户针对较慢移动的大型项目，在时间尺度上将这些技术应用于静态物体所导致的种族主义。

时间回到2018年，当自动驾驶汽车细分市场早已茁壮为超过甚至多达这个市场规模时，我被迫开始新的检视3D。对自动驾驶汽车不可思议的市场需求推展了多种传感器的发展，因为，我们无法随意将从某个应用于中提供的传感技术，从不改动地投放其它应用于。就像4D光学雷达这样的新型传感器，该技术用于Echo定位（如海豚、蝙蝠、或某些人可以确认物体方位的方法）和飞行中时间（ToF）测量原理来捕猎3D空间信息。此外，它们还被用作在较慢移动的汽车或较慢飞行中的无人机上，构建时间尺度的光学。

当前雷达与4D光学雷达测量距离对比图雷达vs.激光雷达据麦姆斯咨询报导，最近SensorsOnline的一篇文章明确提出了一个非常有说服力的论点：这些4D传感器对于构建Level4和Level5级自动驾驶来说至关重要。在这篇文章中，ArbeRobotics的首席执行官兼任牵头创始人KobiMarenko说明了“如果没4D光学雷达的协助，光学传感器并无法超过Level4和Level5级自动驾驶”的原因。

在更进一步辩论该问题之前，再行非常简单讲解一下自动驾驶分级：-Level0意味著无自动化，就像现在的手动汽车一样：司机必须自己掌控一切，而汽车本身无法作出任何辨别和掌控。-Level1~3即减少了有所不同程度的自动化，目前特斯拉的自动驾驶级别介于Level2到Level3之间，其自动驾驶系统可实现引领、加快、制动器，有时还能掌控驾驶员本身（尽管这是不应当不存在的）。-Level4意味著汽车可在没驾驶员掌控的情况下运营，但仅限于特定条件下用于。

例如，大学校园里运营的自动驾驶汽车。-Level5意味著汽车可几乎构建自动驾驶，你在车中睡觉或小睡，你的汽车就能将你安全性送来回家。从以上汽车自动化级别可以显现出雷达的重要性。与摄像头和激光雷达比起，4D光学雷达能在任何条件下工作，可获取“在还包括雾、暴雨、漆黑及空气污染等各种险恶天气和环境条件下最低可靠性的观测”。

4D光学雷达的感官范围还可超过300米，并能捕猎可表明物体比较汽车是附近还是靠近的多普勒频移，这需要符合更高汽车自动化级别的拒绝。如果Marenko声称的产品性能有误，那么在白茫茫的暴风雪中，其4D光学雷达可以辨别出有：距离900英尺，与你的车辆维持完全相同速度行经的车辆。并且在对方车辆滑行或忽然暂停时，也能感应器到并采取相应行动。

Marenko还明确提出，4D光学雷达还擅长于通过高度区分物体，这可以协助汽车辨别前方惯性物体是树枝还是人。自动驾驶汽车的激光雷达测量图4D光学雷达：“压箱底”技术？值得注意的是，Marenko毫无疑问4D光学雷达需要独自一人处置自律任务。他指出4D光学雷达只是还包括光学传感器在内的汽车自动驾驶传感器系统的一部分。

这是自动驾驶汽车中关于3D捕猎的旧观念——即“每种技术都是工具箱中的一种分开工具”，目前这个概念依然限于。Marenko指出：“4D光学雷达是所有传感器中观测范围更远的，这使得它有可能年所辨识危险性。

然后，4D光学雷达可将摄像头和激光雷达传感器的观测引领到涉及区域，这将大大提高自动驾驶的安全性。”但这种目的的远距离观测，传感器的精度有可能比较较低。Marenko最后最有说服力的论据就是成本。

整套汽车自动驾驶传感器的成本须要降至1000美元以下，才能构建商业化。以这种方式用于3D光学传感器可以协助我们超过Level3或是更加高级别的自动驾驶，且需要考虑到单个车辆激光雷达的校验市场需求。另外Marenko还有较为偏执的观点：4D光学雷达可让自动驾驶汽车几乎挣脱对激光雷达的必须。但该论点的真实性，仅靠时间来证明了！。

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