智能驾驶新宠：车载激光雷达大揭秘

智能驾驶新宠：车载激光雷达大揭秘

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新浪网

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来源

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随着智能驾驶技术的快速发展，车载激光雷达已成为实现高级别自动驾驶的关键传感器。它通过发射激光脉冲并测量反射时间，能够获取高精度的三维环境信息，为车辆提供可靠的环境感知能力。本文将深入探讨车载激光雷达的工作原理、不同类型的技术特点，以及其在智能驾驶中的具体应用。

激光雷达（LiDAR）是一种通过发射激光脉冲来探测目标位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理基于光的发射、传播和接收，最终通过测量光脉冲从发射到接收的时间来确定距离。具体步骤如下：

1. 光的传播：激光脉冲以光速传播，向目标物体移动。
2. 光的反射：当激光脉冲遇到目标物体时，部分光会被反射回来。
3. 接收反射光：激光雷达设备中的接收器捕捉反射回来的激光。
4. 时间测量：设备内部的计时器记录激光脉冲发射和接收的时间间隔。
5. 计算距离：距离的计算公式是，距离=光速×时间/2，其中时间是光脉冲往返的时间。

激光雷达在短时间内可以获取大量的位置点信息（或者称为激光点云），这些点云可以进一步处理，生成三维模型或地形图。

根据扫描方式的不同，激光雷达可以分为机械式、半固态和全固态三种类型。

机械式激光雷达

机械式激光雷达通常使用旋转部件来实现360度的扫描。这些旋转部件包括电机和转台，激光发射器和接收器通常安装在这些旋转部件上。通过旋转激光发射器和接收器，机械式激光雷达能够覆盖周围环境的全景视角。它发射激光脉冲，并测量脉冲返回的时间（飞行时间）来计算距离。

机械式激光雷达具有较高的角分辨率和距离精度，因为它能够精确地控制旋转速度和激光发射频率。然而，其扫描频率受限于机械部件的旋转速度，通常在10-20Hz左右。此外，机械式激光雷达体积较大，成本较高，且易受振动影响，难以适应车载应用需求。

半固态激光雷达

半固态激光雷达通常使用固态激光器和部分移动的光学元件（如MEMS镜片）来实现扫描。这种设计减少了大部分机械运动，但仍保留部分运动组件。半固态激光雷达由于既有固定部件又有运动部件，因此也被称为混合固态激光雷达。根据运动部件类型不同，半固态激光雷达又可以细分为转镜类半固态激光雷达、MEMS半固态激光雷达和棱镜类半固态激光雷达。

半固态激光雷达在分辨率和精度方面有所提升，但与机械式激光雷达相比，可能存在一定的限制。然而，其体积和成本较机械式激光雷达有所降低，更适合车载应用。

全固态激光雷达

全固态激光雷达完全没有机械运动部件，通常采用相控阵（OPA）技术或Flash激光雷达技术来实现扫描。相控阵技术通过控制激光束的相位来改变扫描方向，而Flash激光雷达一次性发射一个激光脉冲，覆盖整个视野。

全固态激光雷达由于没有机械部件的限制，扫描频率可以非常高，通常超过100Hz。此外，其体积小、成本低，适合用于消费电子产品，如手机和无人机。在工业自动化和机器人领域，全固态激光雷达由于其可靠性和耐用性，广泛应用于工业机器人和自动化生产线。

激光雷达在智能驾驶中主要用于环境感知和障碍物检测。它能够提供高精度的三维点云数据，帮助车辆实现：

1. 障碍物检测与识别：激光雷达能够准确识别前方的行人、车辆、路标等障碍物，为自动驾驶系统提供实时的环境信息。
2. 路径规划与决策：基于获取的三维点云数据，自动驾驶系统可以进行路径规划，避开障碍物，实现安全行驶。
3. 高精度地图构建：激光雷达数据可以用于构建高精度的三维地图，为车辆提供精确的定位信息。

在L3级及以上的自动驾驶系统中，激光雷达已成为不可或缺的传感器。其高精度、远探测能力和实时3D建模特性，极大地提高了自动驾驶系统的可靠性和安全性。

尽管激光雷达技术已经取得了显著进展，但仍面临一些技术挑战：

1. 成本问题：虽然固态激光雷达的成本较机械式有所降低，但整体成本仍相对较高，限制了其大规模应用。
2. 可靠性与耐用性：车载环境下，激光雷达需要在各种恶劣条件下保持稳定工作，这对设备的可靠性和耐用性提出了高要求。
3. 数据处理能力：激光雷达产生的数据量巨大，如何高效处理这些数据并实时反馈给控制系统是一个挑战。

未来，激光雷达技术将朝着以下几个方向发展：

1. 固态化与芯片化：减少机械部件，提高集成度，降低成本和体积。
2. 探测器升级：从APD向SPAD/SiPM演进，提高灵敏度和抗干扰能力。
3. 波长优化：从905nm向1550nm发展，提升探测性能和安全性。
4. 算法优化：开发更高效的信号处理算法，提高数据处理速度和精度。

激光雷达作为智能驾驶系统中的“眼睛”，其重要性不言而喻。随着技术的不断进步，激光雷达将变得更加小巧、可靠且成本更低，为实现更高级别的自动驾驶提供坚实的技术支撑。未来，我们有望看到更多搭载激光雷达的智能汽车上路，为人们带来更安全、便捷的出行体验。