自动驾驶激光雷达为何如此重要？(下)

发布时间：

2024-07-11

激光雷达技术通过利用不同类型的工作介质，可以根据不同的特性进行分类。其中，半导体激光雷达利用了半导体的特性，实现了高频率的连续工作，具有较长的使用寿命、小巧的体积、低成本以及较小的人眼伤害风险。这些优势使其在Mie散射信号较强的后向散射测量中得到了广泛应…

激光雷达技术通过利用不同类型的工作介质，可以根据不同的特性进行分类。其中，半导体激光雷达利用了半导体的特性，实现了高频率的连续工作，具有较长的使用寿命、小巧的体积、低成本以及较小的人眼伤害风险。这些优势使其在Mie散射信号较强的后向散射测量中得到了广泛应用，例如用于测量云底高度。此外，半导体激光雷达在测量能见度、获取大气边界层中的气溶胶消光廓线以及识别降水等方面也显示出了巨大的潜力，非常适合用于机载设备。芬兰Vaisala公司开发的CT25K激光测云仪就是这种雷达的一个典型例子，其测量云底高度的能力可达7500米。

气体激光雷达，以CO2激光雷达为代表，工作在红外波段，由于大气传输衰减小，因此探测距离较远，已经在大气风场和环境监测领域发挥了重要作用。然而，其体积较大，且需要在中红外HgCdTe探测器在77K温度下工作，这些因素限制了其进一步的发展。

固体激光雷达则以其高峰值功率和与现有光学元件相匹配的输出波长范围而受到青睐，易于实现主振荡器-功率放大器（MOPA）结构，具有高效率、小体积、轻重量、高可靠性和稳定性等优点，因此在机载和天基系统中得到了优先应用。近年来，二极管泵浦固体激光雷达的发展成为了研究的热点。

激光雷达按照线束数量可以分为单线和多线两种类型。单线激光雷达擅长于避障，具有快速扫描、高分辨率和可靠性的特点，由于其角频率和灵敏度的反应速度较快，因此在测量障碍物距离和精度方面具有优势。然而，单线激光雷达的扫描方式仅为平面式，无法获取物体的高度信息，因此存在一定的局限性，目前主要应用于服务机器人领域。相比之下，多线激光雷达则能够提供更为丰富的维度信息，主要用于汽车雷达成像，能够识别物体的高度信息，目前市场上推出的多线激光雷达有4线、8线、16线、32线和64线版本，但由于价格较高，多数车企尚未普及。

激光雷达的扫描方式也有多种，包括Flash型、相控阵型、MEMS型和机械旋转式等。Flash型激光雷达能够快速记录整个场景，避免扫描过程中目标或激光雷达移动带来的问题，其工作原理类似于摄像头，通过一次快闪照亮整个场景，然后利用微型传感器阵列采集不同方向反射回来的激光束。相控阵激光雷达则通过调整发射器的信号相位来改变激光束的发射方向。MEMS型激光雷达能够动态调整扫描模式，聚焦特殊物体，并采集更远、更小物体的细节信息。机械旋转式激光雷达虽然发展较早，技术较为成熟，但由于结构复杂、成本高昂，稳定性有待提升，因此固态激光雷达成为了许多公司的发展方向。

激光雷达的分类方式之一是根据其发射波形的不同，可以将激光雷达分为脉冲型和连续型两种。

连续激光雷达的工作原理是持续不断地发射光束，类似于手电筒一直亮着的状态。这种雷达通过连续的光束照射到特定高度，并在该高度进行数据采集。然而，由于连续激光雷达的工作特性，它在任何时刻只能获取一个点的数据。这对于风速等数据的不确定性来说，用一个点的数据来代表某个高度的风况显然是不够全面的。因此，一些制造商采取了旋转雷达360度的方式，在虚拟平面上采集多个点并进行平均评估，以此来获取更准确的数据。

脉冲激光雷达则不同，它输出的激光是一系列短暂的脉冲。脉冲激光雷达通过发射数万个激光脉冲粒子，并利用国际通用的多普勒原理，从这些激光脉冲的反射情况综合评估某个高度的风况。这种方法是一个立体的概念，因此可以测量更长的距离。与连续激光雷达相比，脉冲激光雷达能够提供更多点的数据，从而更精确地反映某个高度的风况。

激光雷达技术根据搭载平台的不同，可以分为机载、星载、地基和车载四种类型。

机载激光雷达系统是将激光测距设备、全球导航卫星系统（GNSS）和惯性导航系统（INS）等紧密集成，利用飞行平台作为载体对地面进行扫描，记录目标的位置、姿态和反射强度等信息，以获取地表的三维图像。这一技术在军事和民用领域都具有巨大的应用潜力。然而，由于激光在大气中传输时会受到衰减影响，机载激光雷达的有效作用距离通常在20千米以内，尤其在恶劣气候条件下，如浓雾、大雨和烟尘，其作用距离会进一步缩短，影响其有效性。此外，大气湍流也可能降低其测量精度。

星载激光雷达采用卫星平台，具有高运行轨道和广阔的观测视野，能够覆盖全球各地。它为获取境外地区的三维控制点和数字地面模型提供了新途径，对国防和科学研究具有重要意义。星载激光雷达还具备观测整个天体的能力，例如在美国的月球和火星探测计划中，星载激光雷达提供了关键数据，用于制作天体的综合三维地形图。此外，它在植被垂直分布测量、海面高度测量、云层和气溶胶垂直分布测量以及特殊气候现象监测等方面也发挥着重要作用。

地基激光雷达能够获取林区的三维点云信息，通过分析这些点云，可以提取出单个树木的位置和树高，这种方法节省了人力和物力，并提高了测量精度，具有其他遥感技术无法比拟的优势。通过对国内外该技术在林业应用的分析和对研究成果的验证，未来有望在更大研究区域利用该技术提取各种森林参数。

车载激光雷达，也称为车载三维激光扫描仪，是一种移动型三维激光扫描系统。它通过发射和接收激光束，分析激光遇到目标对象后的反射时间，计算出目标对象与车辆的相对距离，并利用收集到的目标对象表面的大量密集点的三维坐标和反射率等信息，快速重建目标的三维模型和各种图件数据，建立三维点云图，绘制环境地图，实现环境感知。在自动驾驶技术迅速发展的今天，车载激光雷达扮演着越来越重要的角色，谷歌、百度、宝马、博世、德尔福等企业都在其自动驾驶系统中采用了激光雷达技术，推动了车载激光雷达产业的快速发展。

在自动驾驶技术的发展中，激光雷达扮演着至关重要的角色，其技术进步将直接影响自动驾驶技术的普及和应用。尽管激光雷达技术已经存在多年，但普及程度并不高，主要原因包括：

1）激光雷达的波束非常狭窄，这使得在广阔的空间中搜索和定位目标变得困难，从而降低了非合作目标的截获概率和探测效率。因此，激光雷达通常不单独用于战场目标探测和搜索，而是局限于较小的搜索范围。

2）在晴朗的天气条件下，激光的衰减较小，传播距离较远。然而，在大雨、浓烟、浓雾等恶劣天气中，激光的衰减急剧增加，严重影响其传播距离。

3）激光雷达的成本较高，体积较大，这也是特斯拉选择纯视觉方案而非激光雷达的一个重要原因。

目前，激光雷达技术仍有很大的提升空间。无论是新兴的造车企业，还是传统的汽车制造商，甚至是互联网公司，都在积极布局自动驾驶技术。据统计，已有至少20家车企和自动驾驶公司宣布将激光雷达纳入其感知套件，以实现L3级以上的自动驾驶技术量产。激光雷达已成为实现高级别自动驾驶的标准配置。

在自动驾驶领域，摄像头、毫米波雷达、超声波雷达和激光雷达是最常用的四种传感器方案。它们在探测距离、分辨率、角分辨率等参数上各有优势，对应于不同的物体探测能力、识别分类能力、三维建模和抗恶劣天气能力。随着技术的进步，激光雷达技术也将得到提升，自动驾驶技术有望更快实现商业化。

自动驾驶激光雷达为何如此重要？(上)

车载摄像头、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达的对比

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