走进自动驾驶传感器(一)——激光雷达

发布网友发布时间：2024-04-17 08:50

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热心网友时间：2024-07-27 11:27

探索自动驾驶的视觉先驱：激光雷达详解

激光雷达，被誉为自动驾驶的"眼睛"，通过发射激光束并接收反射信号来构建三维世界。早期的LiDAR技术主要使用905nm和1550nm激光，其中1550nm激光虽然功率强大，但成本高昂。测距方法中，飞行时间和相干法（FMCW）尤为突出，它具备无盲区和实时测速的优势，尽管技术挑战重重，但FMCW在系列文章中也有所探讨。

广泛应用的领域

激光雷达在测绘、自动驾驶和无人机领域大放异彩。其内部结构包括发射和接收组件，如VCSEL，它以小巧、低功耗著称，但探测距离相对较短。激光雷达类型众多，各有特色：

机械式LiDAR（如Velodyne 64线）

混合固态式（如MEMS）

光学相控阵式（OPA）

相控阵激光雷达利用微小的相控单元进行干涉，形成高强度定向扫描，但加工精度和材料选择对性能至关重要。例如， Livox Horizon的多回波技术能通过编码判断数据质量，对障碍物识别如行人、车辆和车道线具有重要意义。

技术挑战与优势

LiDAR测量通过极坐标角度和回波时间计算距离，输出便于处理的笛卡尔坐标。MEMS LiDAR需应对高速运动带来的运动畸变。数据包含丰富的信息，如反射强度、时间戳和编码，如IEEE 1588的精密时间同步，为三维点云的解析提供了关键数据。然而，识别三维自由形态目标，尤其是复杂场景下的目标检测与分割，仍面临挑战，如背景干扰和遮挡等问题。

固态激光雷达作为未来趋势，虽然成本高且探测距离有限，但它在低速应用场景中表现出色。目前，64线、32线和16线激光雷达的价格分别为8万美元、4万美元和8千美元，大规模生产后有望降低成本，例如VLP-32预计降至400美元。

在2021上海车展上，激光雷达与其他传感器如超声波、摄像头和毫米波雷达的融合成为热点，每种传感器都有其独特的优势，如超声波在短距离监测中的高效性，激光雷达在高级驾驶辅助系统（ADAS）中的广泛应用。多传感器融合策略旨在互补各自的局限，提供更全面的驾驶环境感知。