激光雷达强在哪？

激光雷达强在哪？

在智能驾驶的技术路线中，感知系统主要分为纯视觉方案和融合感知方案。纯视觉方案依赖高分辨率摄像头，而融合感知方案则结合了摄像头与激光雷达等多类型传感器。激光雷达凭借其独特的优势，在复杂路况下的感知能力尤为突出。本文将深入解析激光雷达的工作原理、分类及其在智能驾驶中的优势。

什么是激光雷达？

激光雷达（LiDAR，Light Detection and Ranging）是一种通过发射激光脉冲来探测和测距的设备。其工作原理与超声波雷达类似，但使用激光代替声波。激光雷达通过计算发射光脉冲与接收反射信号之间的时间差，结合光速，来计算目标距离。通过多角度发射光脉冲并分析反射信号，可以构建出目标物的三维结构信息。

激光雷达可以根据不同的标准进行分类：

• 按测量方式：可分为直接飞行时间（dToF）和间接飞行时间（iToF）。dToF通过直接测量时间差来获取距离信息，而iToF则通过调制激光频率或相位来间接计算时间差。
• 按波长：常见的有905nm、1550nm等不同波长的激光雷达。
• 按扫描方式：可分为机械式、半固态和全固态激光雷达。

在汽车应用中，主要关注激光雷达的测距能力、全局分辨率和点云数量等指标。测距能力反映单点测远距离，全局分辨率反映全视场范围内的感知密度，点云数量则综合反映了系统的刷新率和分辨率。

激光雷达的优势

高精度测距

激光雷达具有极高的测距精度，可达厘米级别。激光的高方向性减少了散射误差，使得激光雷达能够精确描绘物体的形状、大小和位置。在复杂道路场景中，激光雷达能提供更准确的识别信息。

相比摄像头，激光雷达在测距精度上具有明显优势。摄像头虽然能提供丰富的视觉信息，但在不同光照条件和物体材质下，测距精度和识别能力会显著下降。毫米波雷达虽然在速度测量上有优势，但在垂直方向上的分辨率有限，对于低矮或复杂形状物体的检测效果不如激光雷达。

不受光照影响

激光雷达自身发射激光进行探测，因此不受外部光照条件的影响。在夜间、低光照环境或强光直射等情况下，激光雷达仍能保持稳定的性能，准确感知周围环境。

相比摄像头，激光雷达在恶劣天气或低光照条件下的表现更为稳定。摄像头的成像质量容易受到光照和天气条件的影响，在这些条件下，图像可能会变得模糊，导致目标检测和识别的准确率下降。

实时三维建模

激光雷达能够实时获取周围环境的三维点云数据，并快速构建出环境的三维模型。这种能力让车辆能够全面了解周围的道路、障碍物和其他车辆的位置和运动状态，为决策系统提供丰富的信息。

相比摄像头，激光雷达的三维建模能力更为直接和准确。摄像头需要通过复杂的算法和多摄像头组合才能实现三维建模，且在某些情况下可能存在建模不准确或不完整的问题。毫米波雷达主要侧重于距离和速度测量，三维建模能力相对较弱。

总体来看，激光雷达在智能驾驶中的优势明显。其优异的方位分辨率、对低反射率物体的检测能力，以及在复杂环境下的稳定表现，使其成为提升智能驾驶安全性和可靠性的关键传感器。特别是在国内复杂的交通环境中，激光雷达能够显著提升AEB（自动紧急制动）等安全系统的可靠性。