1、激光雷達基礎解析
1.1 基本概念
1）激光雷達是一種向被測目標發射探測信號（激光束），然後測量反射或散射信號的到達時間、強弱程度等參數，以確定目標的距離、方位、 運動狀態及表面光學特性的雷達系統。
2）激光雷達因為激光波長短，準直性高，使得激光雷達性能優異：角分辨率和距離分辨率高、抗干擾能力強、能獲得目標多種圖像信息(深度、反射率等)、體積小、質量輕。
1.2 基本組件構成
激光雷達一般有發射模塊、接收模塊、掃描模塊和控制模塊四大部分購成；
1）發射模塊：激光器、發射光學系統
2）接收模塊：接收光學系統、光學濾光裝置、光電探測器
3）掃描模塊：改變激光束的空間投射方向，由電機、微型諧振鏡、相控陣等形式實現；（Flash方案中不包含掃描模塊）
4）控制模塊：完成對激光發射模塊、接收模塊和掃描模塊的控制，以及激光雷達數據的處理和外界系統的數據傳輸；
2、激光雷達分類
2.1 根據激光線束數量的多少進行分類
根據激光雷達線束數量的多少，激光雷達可分為單線束激光雷達和多線束激光雷達；單線束激光雷達即2D激光雷達；多線束激光雷達分為2.5D和3D激光雷達；
1）2D激光雷達
單線束激光雷達掃描一次只產生一條掃描線，其獲得的數據為2D數據，只在平面上掃描，結構簡單、測距速度快、系統穩定可靠。但二維激光雷達無法完成複雜路面地形環境，重建行駛環境時容易出現數據失真和虛報等現象。
2）2.5D激光雷達
2.5D激光雷達和3D激光雷達最大的區別在於激光雷達垂直視野的範圍，前者垂直視野範圍一般不超過10°，後者可達到30°甚至40°以上；
3）3D激光雷達
可以獲得環境的深度信息，準確發現障礙物，構建可行駛區域，在豐富的點雲數據上可獲得包括車道、路沿等道路要素，還可獲得非結構化道路的障礙物和可行駛區域，行駛環境中行人和車輛，交通信號燈和交通標誌等其他豐富信息。
單線束和多線束激光雷達特點對比
2.2 按激光雷達內部有無旋轉部件進行分類
按內部有無旋轉部件，激光雷達可分為機械旋轉式激光雷達、混合式車載激光雷達和固態激光雷達；
2.2.1 機械旋轉式激光雷達
通過機械旋轉實現激光掃描的車載激光雷達；激光發射部件在豎直方向上排布成激光光源線陣，並可通過透鏡在豎直面內產生不同指向的激光光束；在步進電機的驅動下持續旋轉，豎直面內的激光光束由“線”變成“面”，經旋轉掃描形成多個激光“面”，從而實現探測區域內的3D掃描；
供應商代表：威力登（美國）
優點：擁有360°視場角，相對測量精度較高；
缺點：線束越高，體積越大；價格昂貴，旋轉部件可靠性較低；
2.2.2 混合式激光雷達（MEMS）
將微機電系統（MEMS）與振鏡結合形成MEMS振鏡，通過振鏡旋轉完成激光掃描，其發射系統結構如下圖所示，驅動電路驅動激光器產生激光脈衝同時驅動MEMS振鏡旋轉，激光在旋轉振鏡的反射下實現掃描，經發射光學單元準直後射出；
MEMS激光雷達工作原理示意圖
供應商代表：
國外供應商：Luminar 、 Innoviz 以及Infineon；國內：速騰聚創
優點：
1）MEMS微振鏡相對成熟，可以以較低的成本和較高的準確度實現固態激光掃描（只有微小的微振鏡振動），並且可以針對需要重點識別的物體進行重點掃描，落地快；
2）傳感器可以動態調整自己的掃描模式，以此來聚焦特殊物體，採集更遠更小物體的細節信息並對其進行識別；
缺點：
1）沒有解決接收端問題，光路較複雜，依然存在微振鏡的振動，此結構會影響整個激光雷達部件的壽命，並且激光掃描受微振鏡面積限制，與其他技術路線在掃描範圍上有一定的差距；
2）存在激光的反射，反射過程中激光會有較大損失，導致回波信噪比偏低。
2.2.3 固態激光雷達（OPA和Flash）
全固態車載激光雷達，完全取消了機械掃描結構，水平和垂直方向的激光掃描均通過電子方式實現；相比於仍保留有“微動”機械結構的MEMS激光來說，電子化更加徹底；
全固態激光雷達目前主要包括光學相控陣（OPA）車載激光雷達和麵陣閃光型（Flash）車載激光雷達；
供應商代表：Quanergy ，ouster，Innoviz
相控陣（OPA）激光雷達：
1）相控激光發射器由若干發射接收單元組成的一個矩形陣列，通過改變陣列中不同單元發射光線的相位差，可以達到調節 射出波角度和方向的目的；
2）激光光源經過光分束器後進入光波導陣列，在波導上通過外加控制的方式改變光波的相位，利用波導間的光波相位差來實現光束掃描，其原理類似於多縫干涉。
3）光波導陣列中的每根波導都相當於一個光發射源，每個光發射源都相當於多縫干涉中的狹縫。光在空間中傳播並干涉，其結果是光在某一方向上因干涉加強而集中，在其他方向上因干涉相消而減弱，從而改變光束的傳播方向，實現掃描。
優點：
1）結構簡單，尺寸小；
2）標定簡單 - 機械式激光雷達光學結構固定，適配不用車輛往往需要精密調節其位置和角度；固態激光雷達可以通過軟件進行調節，降低了標定難度；
3）掃描速度快，掃描精度高 - 掃描速度取決於所有材料的電子光學特性；掃描精度取決於控制電信號的精度；
4）可控性好 - 光束指向完全由電信號控制，在允許角度範圍內可以做到任意指向；
5）多目標監控 - 一個相控陣面可以分割為多個小模塊，每個模塊分開控制即可同時鎖定監控多個目標；
缺點：
1）掃描角度有限
2）旁瓣問題 - 光柵衍射除了中央明紋外還會形成其他明紋，這會造成激光雷達在最大功率以外形成旁瓣，分散激光能量。
3）加工難度高 - 光學相控陣要求陣列單元尺寸必須不大於半個波長，一般目前激光雷達的工作波長均在1微米左右，故陣列單元的尺寸必須大於500nm
4）接收面大、信噪比差 - 固態激光雷達需要一整個接收面，因此會引入較多的環境光噪聲，增加了掃描解析的難度；
Flash激光雷達
1）採用類似相機的工作模式，感光元件與普通相機不同，每個像素點可以記錄光子飛行時間信息；
2）Flash型屬於非掃描式激光雷達，運行時直接發射出一大片覆蓋探測區域的激光，隨後由高靈敏度接收器陣列計算每個像素對應的距離信息，從而完成對周圍環境的繪製；
優點：
Flash型激光束直接向各個方向漫射，只要一次快閃便能照亮整個場景，因此快速記錄環境信息，避免了掃描過程中目標或激光雷達移動帶來的運動畸變。
缺點：
1）Flash 技術已有商用，但是視場角受限，掃描速率較低；
2）其探測距離小，當探測目標距離過大時返回的光子數有限，導致探測精度降低，無法準確感知目標方位。
3、車載激光雷達關鍵參數
1） 視場角，包括水平視野和垂直視野
2）分辨率，包括水平分辨率和垂直分辨率
a、水平方向上做到高分辨率其實不難，因為水平方向上是由電機帶動的，所以水平分辨率可以做得很高。目前國內外激光雷達廠商的產品，水平分辨率為 0.1 度。
b、垂直分辨率是與發射器幾何大小相關，也與其排布有關係，就是相鄰兩個發射器間隔做得越小，垂直分辨率也就會越小。
增大垂直分辨率的方法（針對機械式激光雷達）：
a、改變激光發射器和接收器的排布方式來實現：排得越密，垂直分辨率就可以做得很小。
b、通過多個 16 線激光雷達耦合的方式，在不增加單個激光雷達垂直分辨率的情況下同樣可以達到整體減小垂直分辨率的效果。
3）測距範圍
4）距離精度
5）刷新頻率
6）掃描頻率 - 1s內雷達進行了多少次掃描
7）激光波長 - 目前比較常見的是905nm和1550nm
4、車載激光雷達目標特性解讀
激光雷達和攝像頭在自動駕駛中的作用比較相似，從某種角度來說，激光雷達也可算是一種視覺傳感器；但相比攝像頭，其也具有其獨特的優勢：
1）完全排除光線的干擾
無論白天還是黑夜，無論是樹影斑駁的林蔭道，還是光線急劇變化的隧道出口，都不會對激光雷達產生干擾；
2）激光雷達可以輕易獲取三維信息，而攝像頭相對來說較為困難；
3）激光雷達的有效距離要遠於攝像頭
例子：目前的LKA功能一般要求在車速在60~70km/h以上才能正常工作，為什麼？因為視覺在低速的時候取樣點不足，擬合車道線準確度較低，而激光雷達的有效距離一般是視覺系統的4-5倍，有效的採樣點比較多，車速較低時，車道線的檢測準確度遠高於視覺系統；
4）激光雷達可以解決近距離的橫向視覺盲區問題；
5）車輛低速狀態下，在目標物的識別和分類方面，激光雷達要優於攝像頭；
6）點雲轉化需求算力較低；直接通過點雲可進行密度較高的繪製，輸出可以通行的空間，無需再進行二次轉化；
5、車載激光雷應用面臨的挑戰及發展趨勢
5.1 面臨的挑戰
1）高昂的成本幾乎是車載激光雷達被大規模推廣使用的最大障礙。
2）車規級量產困難 - 激光雷達要實現車規級量產，需滿足性能、環境適應性、可靠性、產品一致性等多方面要求，且供應商需建立規範化、自動化的裝配生產線。此外，車載激光雷達車規級的有效驗證方式也尚未有定論。
3）氣候環境影響車載激光雷達的探測光束，受大氣吸收、散射、折射效應的影響。
a、智能駕駛汽車中的激光雷達一般安裝在汽車頂部或嵌於車身四周，較低的安裝高度使得大氣中某些氣體分子和懸浮粒子引起的回波縮減效應較大，從而造成激光雷達探測器的接收效果變差。
b、在雨、霧、冰雪等惡劣天氣下，空中的懸浮物會對激光發射、反射以及檢測等過程產生不良影響，造成激光雷達探測範圍減小、檢測精度降低。
5.2 發展趨勢
1）固態激光雷達是應用趨勢，既可降成本又符合車載需求。
2）車載激光雷達將日趨智能化
車載激光雷達可能將作為整個網絡中的節點，不僅僅專屬於智能車，還能合理應答網絡終端命令調整自身工作模式，從而實現軟硬件解耦，更加高效靈活地完成感知任務；
3）多傳感器數據融合
多傳感器冗餘配置和信息融合將突破單一傳感器的侷限性，發揮多傳感器的聯合優勢，提高系統可靠性和魯棒性，擴展系統的時間和空間覆蓋率，更加準確和全面地感知環境。
4）車載激光雷達算法優化和封裝
智能駕駛場景的複雜化和多樣性造成了激光雷達應用算法的多元性和特異性，為了便於移植、提高開發效率，對典型算法進行優化和封裝，將其作為成熟的模塊提供給研發者調用是當下亟待解決的問題。
