半固态激光雷达在智能驾驶汽车中对障碍物检测与避障的原理主要基于其能力来捕捉周围环境的精确三维信息。具体来说，这一过程可以分为以下几个步骤：
数据采集：
半固态激光雷达通过发射激光束并接收反射回来的激光来采集数据。这些激光束可以覆盖车辆周围的一定区域，形成所谓的“点云”数据。
点云数据包含了环境中各个物体的距离信息，即每个点与雷达之间的距离。这些点云数据可以用来构建周围环境的三维地图。
数据处理：
智能驾驶系统会处理这些点云数据，识别出其中的障碍物。处理方法包括直接计算点云数据、将点云数据转化为其他形式的数据后再计算，或者两者结合使用。
通过对点云的分析，系统能够判断障碍物的大小、形状和距离等信息，这对于避免碰撞至关重要。
环境建模：
激光雷达的数据还可以用于建立周围环境的三维模型，这对于路径规划和避障策略的制定非常有用。
避障策略：
基于上述信息，智能驾驶系统能够制定避障策略。例如，如果检测到前方有障碍物，系统可能会决定减速或改变行驶路线以避免碰撞。
此外，半固态激光雷达相比于传统的机械式激光雷达，虽然在水平视场扫描范围和测距能力的均匀性上可能有所不足，但它们通常具有更紧凑的结构、更高的可靠性和更低的成本，这使得它们非常适合用于智能驾驶汽车中的障碍物检测与避障。
总的来说，半固态激光雷达在智能驾驶汽车中的应用是通过精确的三维环境感知来实现障碍物检测和避障的，其高精度和高可靠性使得它成为智能驾驶系统中不可或缺的一部分。