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自动驾驶中与lidar有关
成功的自动驾驶汽车必定将使用紧密集成的传感器系统来达到甚至---人类的驾驶能力。
人类驾驶员一般利用双眼、双耳，以及车辆运动给人的反馈来驾驶汽车。我们的大脑会实时处理所有这些信息，并从人脑的驾驶经验数据库中直觉反应。
复现人类驾驶能力所需的传感器包括雷达、激光雷达(lidar)、---头、惯性测量单元(imu)，以及超声波传感器。
每种系统都有其优势，也有其缺点。
单一传感器的精度和性性能不---取代所有其他传感器相辅相成的多传感器融合是大趋势。
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标定板
相机标定原理参考
相机标定技术需要准确的相机内参数和外参数作为重构算法的输入和先决条件，目前为流行的相机标定算法是tsai在1987年提出的[tsai1987]，tsai方法使用一个带有非共面标定标识的三维标定物来提供图像点和其对应的三维空间点的对应并计算标定参数。
zhang在1999年提出了另一个实用方法 [bouguet2007]，该方法需要对一个平面标定图案的至少两幅不同视图来进行标定。加州理工学院的相机标定工具对以上两个方法均作了有效实现，并且已经被集成到intel的视觉算法库opencv中[opencv2004]。
通过标定算法，红外漫反射板价格，可以计算相机的投影矩阵，并提供场景的三维测度信息。在不给定真实场景的平移、旋转和放缩参数的情况下，可以达到相似变换级别的测度重构。
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负折射率
德国的一个研究小组赢得了构造一种对可见光具有负折射率的奇异材料的竞争。这项验证可能为研制能够了解比可见光波长更多细节的新一代光学设备如---透镜开启了一扇门。它可能还会为人眼所不能见的“---斗篷”的研究带来进一步的突破。
光波由交互的电磁场组成，当他们在行进或传播时，这种交互电磁场可以与材料相互作用。这种交互作用决定着材料被称之为它的折射率的特性，折射率是对光经过这一材料时行为的一种量度标准。折射率主要描述当他们进入和离开材料时，光波弯曲的方式以及他们传播的速度。
普通材料的折射率始终是正值，在空气中为1.0003，在普通玻璃中为1.5，在锆石中为2.1，漯河漫反射板价格，在钻石中为2.4。
然而，在20世纪90年代，英国伦敦帝国理工学院的约翰?彼德利认为建造折射率为负值的人造材料是可能的。
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