激光雷达真的有用吗，戏说激光雷达无用论是真的吗

来源：网络浏览：118 2022-11-12 17:14:01

【EV视界技术分析】“笨蛋使用激光雷达！就像人的身体上长了一堆阑尾一样没用！ ”

有一天，“钢铁侠”面具说了这样的话。

当他公开说出这句话时，我们认知的自动驾驶领域分为视觉摄像机派和激光雷达派两大类。当然，马斯克的激光雷达无用论是否正确暂且不论，激光雷达已成为当前各大汽车企业发展的重点。不久前的2021广州车展就是一个很好的例子，大量的激光雷达搭载在几辆新车之上。所以，激光雷达似乎已成为各大车企实现高度自动驾驶的重要一环。那么，口罩“浪费”到嘴里吗？

初识激光雷达激光雷达英文为lidar(lightdetectionandranging )，是以激光为载体进行测距和探测的传感器。也是雷达的一种，但与我们常见的毫米波雷达和超声波雷达不同，激光雷达采用激光束进行探测。在激光雷达面世之前，主流汽车企业采用的是以毫米波雷达和摄像头为核心的感知机制。首先，毫米波雷达是天线辐射毫米波作为辐射波的雷达传感器，通过处理目标反射信号获取汽车与其他物体的相对距离、相对速度、角度及运动方向等物理环境信息。但是，毫米波雷达只能简单地掌握前方是否有障碍物，无法正确识别障碍物的类别，会产生“幽灵刹车”。

一般来说，传统的毫米波雷达由于系统算法问题会自动过滤静止物体，但不同的硬件和系统方案的滤波程度也不同，这也是“幽灵刹车”的来源。例如，过滤没有危险的障碍物太少，道路上的金属碎片反射会导致类似的紧急制动。因此，反射回波的物体，如道路路标、高速摄像机机架、两侧护栏，甚至道路上的金属瓶等，在毫米波雷达中被识别为障碍物，车辆开启自动驾驶时，系统会自动使车辆减速，或进行误制动

错把路标当成车辆的“幽灵刹车”(图片来自网络)，车载摄像头作为辅助驾驶的必备传感器之一，可以感知车辆周围情况，实现前方碰撞报警、车道偏离报警、行人检测、自动停车等自动驾驶功能，提高驾驶安全性另外，车载摄像头在不同的安装地点也具有一定的需求特性和应用场景，是一个非常系统的存在。其中，对于视距和后掠，一般采用135度以上的广角镜头，探测距离在10米以内，前置摄像头对视距要求更大，一般采用40-70度的视角范围，视距要求在120米以上，双目摄像头的视距为

但摄像机作为车载传感器还存在一些不足，如识别精度低，容易受到强光、雨幕、大雾等恶劣天气的影响等。现阶段光靠摄像机识别还不能满足自动驾驶的环境识别需求。所以，激光雷达的优势体现在对物体识别误差低上。开天辟地的激光雷达激光。最初的名称是“镭”、“雷泽”，是英文名LASER的音译，是从英语lightamplificationbystimulatedemissionofradiation各单词的首字母开始的缩写。意思是“通过被激发的辐射光进行放大”。后来，我国两弹一星的元勋钱学森院士将其改为现在我们所称的激光器(光受激发辐射)。

实际上，1916年，爱因斯坦发现了激光的原理，而44年后的1960年7月，美国休斯研究所的西奥多梅曼发明了人类历史上第一台激光。为了达到“燃烧”的必要条件，他用高强度频闪管激发红宝石，最终促进了真正意义上的激光。然后，在“出道”的第二年，即1961年，科学家们提出了激光雷达的构想。

西奥多梅曼的激光指向性非常强，融合了光的垂直物理特性，所以作为测距工具再好不过了。 1967年7月，美国人首次进行了载人登月飞行，在月球上安装了发射装置测量了地球和月球的距离。

据月球激光反射镜显示，1969年7月21日，乘坐“阿波罗11号”登月的宇航员尼尔阿姆斯特伦和巴兹奥尔德林登陆月球“宁静的海洋”后，将月球激光反射镜留在月球上，但上世纪69年代末70年代初，人类将它送上了月球其作用是地球上的天文学家可以发射激光，捕捉反射的光。但是，实际上使用激光雷达作为民用批量生产传感器的，是在清扫机器人之上。 2002年，美国军用机器人公司iRobot尝试将机器人技术与清洁功能相结合，最先量产的清洁机器人Roomba 400问世。一投放市场就很受欢迎，那一年卖了近10万台。但是，由于当时的机器人感知装置不齐全，在工作状态时会发生“位置偏移”。因此，2010年，另一家名为Neato的公司将激光雷达安装在清扫机器人上，推出了Neato XV-11。

它通过可360度旋转的激光发射装置，实时测距地面障碍物并完成地面建模，然后配合slam ( simultaneouslocalizationandmapping )算法，完成地面“全球定位系统” 这一革命性的配备，可以说真正引起了扫地机器人的普及。

其实，这个扫地机器人是低配版的自动驾驶，打扫机器人既然吃了“螃蟹”，自动驾驶汽车也能装上激光雷达，一看就知道了。 20世纪80年代末，美国卡内基梅隆大学( Carnegie Mellon University )从雪佛龙改装成世界上第一辆自动驾驶汽车Navlab 1，配备了激光雷达和GPS接收机。卡车内部看起来像电视台的监控车。监视道路状况、控制空调机组的计算机堆积如山。其中包括Warp超级计算机、三个SUN工作站和视频硬件等。

Navlab 1由于当时技术的限制，支配该车自动驾驶的设备非常庞大，有照相机、激光测距仪、20千瓦车载电源、Wrap超级计算机和几个Sun 3和4工作站、陀螺仪、惯性导航系统和卫星定位系统这辆车可以说是带着“电脑房”参加工作，几乎填满了车的空间。

在接下来的十几年里，随着技术的发展，Navlab 1内部将推出更接近实用的自动驾驶车辆，到2014年自动驾驶车辆将开始步入轨道，激光雷达也将迎来新的发展。认知激光雷达是什么呢？先从那个原理开始吧。一般家庭装修的情况下，设计师测量室内尺寸面积时，往往会拿着激光测距仪进行检测。例如，这个：

其实激光雷达的原理也与之相似，可以看作是带着多个激光测距仪工作。例如这个：

详细地说，激光雷达通过测量激光信号的时间差和相位差来确定距离，利用多光谱成像技术制作目标清晰的3D图像。激光雷达通过发射和接收激光束，分析激光与目标目标相遇后的混叠时间，计算出与目标的相对距离，利用该过程采集到的目标表面大量密集点的三维坐标、反射率和纹理等信息，计算出被测目标的三维模型和线由于光速可能非常快，飞行时间可能非常短，所以对测量设备要求非常高的精度。从效果上看，激光雷达维数(线束)越多，测量精度越高，安全性越高。

利用可以检测单光子的超高速照相机，科学家首次捕捉到了激光在空气中飞行的影像。 (图片来自互联网)系统结构上，激光雷达=激光发射激光接收信息处理扫描系统。这些单位各司其职，共同辅佐完成整个勘探工作。具体来说，首先激光照射系统的激励源周期性地驱动激光，照射激光脉冲，激光调制器通过光束控制器控制激光照射的方向和线数，最后通过照射光学系统将激光照射到目标物体上。这需要扫描系统的支持，以稳定的转速旋转实现对所在平面的扫描，生成实时的平面图信息。

之后，激光受光系统的光电探测器接收到目标物体反射的激光后，产生接收信号并传送到信息处理系统，进行信号放大处理和数模转换，由信息处理模块进行计算，得到目标表面的形态、物理特性等特性，最终得到物体模型

作为“非专业小白”的我们，面对市面上种类繁多的激光雷达产品，该如何认知性能的好坏呢？一般来说，激光雷达重视参数很多，包括激光的波长、探测距离、FOV (垂直水平)、测距精度、角分辨率、输出点数、线束、安全等级、输出参数、IP防护等级、功率、供电电压、激光发射方式(机械但是作为我们，只要集中精力数数就可以了。他们分别是什么？我们一个一个地说话吧。激光波长是指波在一个振动周期内传播的距离，激光波长越大，衍射能力越强，对远处不规则物体的识别越清晰。目前市售的激光雷达波长分为905nm和1550 nm。其中，波长905nm的激光雷达以硅基光电探测器为发射源，具有成本低、技术成熟的优点。但也有缺点。 905nm激光光源是指对人眼有一定的伤害。这是一种不可见光源，在一定能量下，这种波长的激光照射人的眼球会烧伤视网膜，用作激光雷达发射源时必须降低功率。因此，抗天气干扰能力弱，对雨云的穿透力不足。

而1550 nm激光雷达以砷化镓( InGaAs )近红外探测器为发射源，其激光远离人眼吸收的可见光光谱，与905 nm激光相比，输出功率相当的1550 nm激光对人眼的安全性因此，可以进行全功率运行，对极端的气象环境具有高透过性。 ( 1550nm的透射率为0.51，905 nm的透射率约为0.51 )。但其缺点也很明显，由于整体价格高于905nm激光雷达，系统体积尺寸也高于前者，无法安装在车头位置，只能安装在车顶上。探测距离激光雷达的测距与目标的反射率有关，反射率是击中目标的激光反射的比率，目标的反射率越高，雷达能检测到的有效回波越多，所以能测量的距离越远。因此，在激光雷达产品的参数表中，200m@10%的反射率是指激光束在200m的距离内能够识别光线反射率最低为10%的物体(白纸)。因此，如果一家激光雷达制造商在发布产品时只提到了最远的探测距离，而不是低于10%的反射率，那绝不是不负责任的行为。测距精度此处是指检测距离的精度。一般以厘米为单位，检测精度越高，3D景深描绘越准确。一般来说，激光雷达的距离检测原理有三角测距法和TOF测距法两种。

首先，三角测距法的原理是，从激光光源发射的激光信号以一定的入射角照射到物体表面后，会发生反射现象。反射后的光点通过光学透镜在CCD传感器上成像。测量对象物沿激光方向移动时，CCD上的光点移动，根据光点移动距离计算出被测量对象物与基线之间的距离值。因此，在整体测量中，需要由入射光、反射光构成三角形，计算出目标物体与雷达的距离值、相对方位角度值。另一方面，TOF测距法在激光发射一个激光脉冲的同时，定时记录发射的时间，返回光由接收机接收并隔开距离，减去两个时间得到“飞行时间”，根据光速计算距离。

两者都是基于光的传播来决定目标距离的，而三角雷达只有在近距离时精度最高，探测到远距离目标后，随着探测距离的远近，目标图像在CCD传感器上的位置差和角度也越来越小，当测量值超过一定距离时，CCD几乎分辨不出来另一方面，TOF采用脉冲激光采样，时间精度不随飞行时间的增加而变化，同时TOF可以严格控制视场，减少环境光的影响。与三角测距法相比，TOF雷达可以测量的距离远，可以在长距离范围内保持较高的精度。激光束在我们去了解激光雷达的时候，经常听到的最多的参数是这个激光雷达到底是多少光束，那么光束的数量及其关系到底是什么？一般来说，激光雷达分为单线和多线两种，但多线可以继续细分为4线、8线、16线、32线、64线、128线。实际上，这里的线束是指激光雷达发射的激光信号，而单线激光雷达只能进行平行扫射搜索，不能进行垂直扫射搜索。因此，虽然扫描速度和分辨率都很好，但由于无法测量物体的高度，使用上存在很大的局限性。因此，只能在伺服机器人上使用。也就是说，只能在清扫机器人上等地方使用。

几个品牌之间50米远的照射线束的比较(照片来自网络)多线激光雷达，顾名思义，可以发射多种激光信号，有效测量物体的高度轮廓等。此外，线束越多，测量的精度越高。当然，处理的数据量越大，对硬件的要求也就越高，价格也就越高。 FOV (垂直水平)这一指标，用一个大的词来说就是激光雷达搜索视野的大小，正如我们经常看到的那样，在车辆头顶上旋转360度的激光雷达的水平FOV是360度。固体激光雷达的水平FOV变小，其中120度已经是大视场角，因此水平FOV越大，能够检测的范围越广。垂直的FOV一般可以出现在多线雷达上，指的是最上面的激光和最下面的激光形成的角度。大部分激光雷达的垂直FOV的视野偏向地面，水平为0度时，上15度，下25度，垂直FOV为40度。这样做的最大原因是雷达可以检测到更多的地面车辆和行人目标，从而保证行驶中扫描的准确性。

角分辨激光雷达输出的图像，又称“点云”图像，相邻两点之间的夹角为角分辨，一般角分辨分为垂直分辨和水平分辨两种。其中，在水平方向上实现高分辨率其实并不难。因为在水平方向由电机驱动，所以可以提高水平分辨率。一般可以达到0.01度水平。垂直分辨率与发射器的几何大小有关，也与其放置有关。也就是说，两个相邻发射器之间的间隔越小，垂直分辨率也越小，垂直分辨率级别为0.1~1度。此外，由于激光雷达的采样率是恒定的，帧频越高，角分辨率越低；帧频越低，角分辨率越高。

例如，上图中该激光雷达的最小角分辨率0.08支持帧频10Hz，将帧频设定为20Hz后，角分辨率自动为0.16。采样率表示激光雷达每秒有效采集的次数，可直观理解为每秒产生的点云数量。采样率可以根据角分辨率和帧频计算。角分辨率为0.08时，每帧的点群数： 360/0.08=4500；每秒10帧，每秒的点群数： 450010=45000；所以PAVO的采样率是45kHz。打分数的话很容易理解。这是每秒激光雷达发射的激光点数。激光雷达的分数一般从数万点到数十万点每秒左右。例如，在一个性能为64线、水平FOV为120、水平分辨率为10Hz扫描频率下为0.2的情况下，该换算为激光一次扫描64点、一次扫描120时为64x120/0.2=38400,1、1、1秒10次

除了以上几点外，激光雷达还需要重视的是对暗物体的检测率和对环境光的干扰能力。深色物体的检出率在我们生活的世界里，万物的颜色五颜六色，但这里深色的东西吸收大部分光能。例如，被漆成黑色的自制太阳能热水器。因此，激光雷达激光信号击中白色物体和深色物体的检测率完全不同。何况，当今生活中绝大多数物体都以深色为主，所以激光雷达对深色物体的检测率非常重要。

目前，市面上的激光雷达均以反射率90%的白纸(漫反射物体)作为测试参考标准，而暗数据的高效检测也是重要的性能指标。据说至少通常在10米以上的激光雷达，必须能有效地检测至少6米以上的黑暗物体。抗干扰性不仅影响黑暗物体的检测，干扰光也会影响激光雷达的检测。其中包括太阳光和室内的灯光等，会对雷达传感器产生影响，产生干扰，雷达的有效测量距离会变短，或者完全不能进行距离测量。所以能否区分环境光，对激光雷达的调教和系统及算法有很高的要求。

激光雷达接收反射光形成的“重影”现象(图片来自网络)以上只是探测激光雷达的工作方式，按扫描方式可分为旋转机械激光雷达、混合半固态雷达、全固态雷达

机械激光雷达机械激光雷达一般采用360度旋转扫描方式，通过对周围环境的物理3D旋转扫描，可以形成全覆盖并形成点云。

但也有缺点。首先由于高频旋转和复杂的机械结构，平均故障时间只有1000-3000小时，难以满足车规级设备最低13000小时的要求。此外，机械激光雷达的安装位置必须放在车辆的最高点，不仅占地面积太高，还需要对车辆顶部进行加固改造，影响和制约车辆重心安全带的最重要的一点是——很高！八万起，果然必须是美刀。

纯固态激光雷达纯固态激光雷达与上述机械结构雷达相比，由于没有复杂的旋转机构，产品的耐久性得到了大幅提高，整体设备的体积也得到了有效的压缩。目前市面上的固态雷达分为OPA光相控阵和闪光灯两种。光学相控阵激光雷达在提到这种类型的激光雷达之前，请先了解一下相控阵控制是什么。我们生活中最常见的例子是水波。例如，在方形水池中，两个振动产生的两个水波在交汇处重合。既有两个波浪相互加强的方向，也有正好相互抵消的方向，很容易控制水波的方向。

因此，根据该现象，通过由多个光源构成阵列，控制各光源发光时间差，可以合成角度灵活且可精密控制的主光束。这就是相控阵的原理。在现实中，常用该原理的设备是军事上常用的相控雷达。通过控制相控阵雷达平面阵列各阵列元件的电流相位，利用相位差可以使不同位置的波源相互干涉，指向特定方向。通过对相位差进行往复控制，可以获得扫描的效果。

美国搭载在“阿利伯克级”驱逐舰上的AN/SPY-1D“宙斯盾”相控雷达，以及部署在我国052C导弹驱逐舰上的346“海洋之星”相控雷达等常见的军用相控雷达

“阿利伯克级”驱逐舰上搭载的AN/SPY-1D“宙斯盾”相控雷达

部署在我国052C导弹驱逐舰上的346“海洋之星”相控雷达在激光雷达中，同样利用相控干涉将激光“偏转”到特定角度，进行往复控制实现扫描效果，这被称为光波导阵列。

光波导阵列通过通电方式实现光束的扫描，利用光波导的电光效应，对波导芯层施加电压，使每个波导芯层具有不同的附加折射率，使光束在波导阵列器件的输出截面光场中具有不同的附加相位差，根据相位差一定的规则分布通过相位差按照一定的规则分布输出，实现光束的扫描。

但是，这种雷达在数据上很好，但在技术上要求非常高。首先，由于阵列单元的大小必须在半波长以下，一个器件的大小在500nm左右，材料和工艺要求极其苛刻，成本也相应较高，在再市场运用上并不高。

闪光激光雷达Flash闪光激光雷达Flash闪光激光雷达的原理是通过短时间内向前发射宽范围的激光，像连续点亮的手电筒一样，用高度灵敏的接收机实现环境周围图像的绘制闪存激光雷达的原理与拍照相似，但最终产生的数据包含深度等3D数据，也是目前纯固态激光雷达最主流的技术方案。

但由于它能在短时间内发射大面积激光，探测距离有限，基本上应该在低速无人车上。混合固体雷达稍微结合机械雷达和固体雷达的特点，混合固体雷达是一个不错的选择。因为这种雷达在成本、体积等方面很容易控制。目前市面上的混合固体雷达为MEMS检流计、反射镜、棱镜模式。微机电系统( MEMS )振镜激光雷达MEMS振镜激光雷达控制着微小的镜面角度进行扫描，使激光发射机不动，其具体原理是什么

MEMS是指微机电系统( Micro-Electro-Mechanical System )，可以看作是缩小的机械式旋转镜。根据驱动的分类，可分为电热驱动、静电驱动、电磁驱动和压电驱动四种方式。可以用平行移动和扭曲( x，y两个方向)两种机械运动方式进行扫描，可以实现非常高的扫描频率。目前，用于激光扫描投影的MEMS芯片的扫描频率达到40kHz，相当于1秒4万次扫描。另外，由于取消了电机和多面镜等重型机械运动设备，毫米级尺寸的显微镜大幅削减了激光雷达的尺寸。但MEMS检流计反射镜具有耐用、成本低的优点，但检流计反射镜受外界气温、振动环境的影响，谐振频率变化，线束紊乱，最终会引起图像失真等问题。另外，MEMS检流计反射镜还存在信噪比低、有效距离短等问题。增大镜面尺寸可以有效提高MEMS激光雷达的精度，但这也限制了最大偏转角度，进一步限制了FOV视角，对生产厂家的技术和设计能力有了更高的要求。反射镜激光雷达反射镜激光雷达依靠以中心为中心旋转的反射镜进行光的折射扫描，在功耗、散热等方面具有优势。

其缺点也与MEMS检流计反射镜一样，存在信噪比低、有效距离短、FOV视角受限等问题。棱镜激光雷达等激光雷达内部一般采用双楔形棱镜结构，其中激光经过第一楔形棱镜后偏转一次，再经过第二楔形棱镜后再次偏转。通过控制双面棱镜的相对转速，就可以控制激光束的扫描形态。

值得注意的是，棱镜激光雷达的扫描轨迹呈花瓣状，不是我们常见的平行扫描轨迹。这样的优点是，只要适当地控制了扫描的旋转速度，即使在相同位置长时间扫描为什么也能复盖整个区域，而且由于不像以往的旋转激光雷达那样收发模块旋转，因此能够实现以往的旋转激光雷达那样的多次载波

然而，棱镜激光雷达最大的不足在于FOV (视角)小，需要多种棱镜激光雷达组合来覆盖视场校正盲。由于其他领域的激光雷达激光具有高识别率、分辨率等优点，除了测距功能外，还发展了激光跟踪、激光测速、激光扫描图像等技术，广泛应用于我们生活的周边设施。例如，我们常见的3D打印包括激光雷达，主要是通过测量和监控印刷品来减少制作误差。在我们居住的城市，激光雷达应用于测速方面，其探测距离比传统测速雷达准确得多。

在海洋探索和渔业资源中，激光雷达主要用于渔业资源调查和海洋生态环境监测两方面。其中，行业资源调查以青绿脉冲光为激发光源，通过激光回波信号的识别提取得到鱼群分布区域和密度信息，结合偏振特性分析可以识别鱼群种类。海洋生态环境监测中常用海洋激光荧光雷达，通过对激光制导目标发射的荧光等光谱信号的检测分析获得海洋浮游生物和叶绿素等物质的种类和浓度分布信息。

此外，激光雷达还可应用于危险预报、医学扫描、军事检查等，应用十分广泛。编辑总结：以上只是基础性的科普，在笔者看来，车载激光雷达是自动驾驶领域提高感知力的一个增列项目，是为了弥补毫米波雷达、视觉相机和超声波雷达等自动驾驶感知系统的不足而产生的，因此被奉为神话现有技术中，有了激光雷达的支撑，可以大幅度提高自动驾驶的感知能力，对更高级的自动驾驶功能也起着重要的作用。当前，汽车新四化，即“电动化、智能化、互联网化、共享化”的发展趋势已成为业界共识。而具有自动驾驶功能的智能汽车必须具备“安全、高效、舒适、节能”行驶，最终实现可替代人操作的新一代汽车。因此，激光雷达的加入是必不可少的。另外，根据《中国自动驾驶发展报告2020》，2025年以后，激光雷达的应用将加速。届时，政策、技术、基础设施将比较完善，而L3级车型也将大规模上市。随着激光雷达价格随着技术的成熟而大幅下降，搭载激光雷达的车也不仅限于高端车，而是乘坐中档车。所以，我们可以等待“昔日王谢堂前燕跳进寻常百姓家”的时代的到来。