激光雷達在自動駕駛中為何不可替代？

據(jù)速騰聚創(chuàng)財報顯示，2024年速騰聚創(chuàng)全年總收入約16.5億元，以同比47.2%的增速，實現(xiàn)連續(xù)三年高速增長；激光雷達（LiDAR）總銷量約54.4萬臺，同比大增約109.6%。在很多車企不斷追求純視覺的當下，為何激光雷達的銷量反而“逆勢”增長？激光雷達在自動駕駛中為何不可替代？

其實環(huán)境感知作為自動駕駛的“元感官”，在保證車輛安全、提高決策效率方面發(fā)揮著至關重要的作用。而在眾多感知手段中，LiDAR以其精準的距離測量和三維點云構(gòu)建能力，成為自動駕駛系統(tǒng)中不可或缺的核心傳感器。在自動駕駛系統(tǒng)的感知模塊中，激光雷達首當其沖地承擔起環(huán)境建模與障礙物識別的重任。與攝像頭只能捕捉二維圖像信息不同，LiDAR能夠發(fā)射數(shù)萬至數(shù)十萬次激光脈沖，并通過測量激光往返時間得到精確距離，從而構(gòu)建出高密度的三維點云。這些點云不僅能準確還原道路、行人、車輛及各類設施的三維形態(tài)，而且具有毫米級的測距精度和較寬的探測范圍，使得自動駕駛系統(tǒng)能夠直觀、細膩地“看見”周圍環(huán)境，并為后續(xù)的路徑規(guī)劃與避障提供堅實基礎。

在高速公路場景下，激光雷達的長距離探測優(yōu)勢就非常明顯。車輛以高速行駛時，對前方障礙物的提前預警需求極為迫切，LiDAR能夠在數(shù)百米之外捕捉到來車、障礙物和路面坑洼，并將這些信息實時反饋給決策模塊，從而為制動或變道留出足夠的時間窗口。此外，在夜間或弱光環(huán)境中，由于激光脈沖不依賴自然光照，LiDAR依舊能保持穩(wěn)定的測距性能，彌補攝像頭在光照不足時表現(xiàn)不佳的短板，從而進一步提升整車在復雜場景下的行駛安全性。

城市道路場景則更為復雜多變，交叉路口、行人、自行車及動態(tài)障礙物交織，使得環(huán)境感知任務更具挑戰(zhàn)。激光雷達所獲取的密集點云，能幫助算法精確分割地面點與非地面點，在去除路面反射噪聲的同時還可以識別行人與車輛輪廓，結(jié)合深度學習模型實現(xiàn)目標檢測與追蹤。LiDAR點云與高精地圖結(jié)合后，還能輔助實現(xiàn)精確定位——當車輛駛過一段道路時，LiDAR會將實時點云與預存的環(huán)境三維模型進行匹配，從而在厘米級精度范圍內(nèi)矯正車輛位姿，為穩(wěn)定行駛和路徑規(guī)劃提供可靠依據(jù)。

相比之下，毫米波雷達雖然在惡劣天氣環(huán)境下具有一定的穿透能力，但其分辨率和測距精度遠不及LiDAR，難以區(qū)分形狀相近的小目標。而攝像頭雖然在顏色和紋理識別方面表現(xiàn)出色，卻無法直接獲取深度信息，且易受光照變化和強逆光影響。因此，激光雷達憑借其高分辨率、高精度和強魯棒性的特點，不僅能彌補攝像頭和毫米波雷達的不足，還可與二者形成互補，為自動駕駛系統(tǒng)提供更全面、更準確的環(huán)境認知能力。

LiDAR本身也在經(jīng)歷從機械旋轉(zhuǎn)式到固態(tài)化的快速轉(zhuǎn)變。早期的機械式LiDAR通過旋轉(zhuǎn)鏡頭或旋轉(zhuǎn)機頭實現(xiàn)全方位掃描，雖然探測范圍和視角覆蓋度較高，但由于機械部件的磨損與慣性限制，存在成本高、尺寸大、可靠性下降等問題。近年來，固態(tài)LiDAR技術(shù)逐漸崛起，采用MEMS微鏡、光學相控陣（OPA）等方案，摒棄了傳統(tǒng)旋轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)，顯著降低了體積和成本，提升了抗振動能力，為大規(guī)模量產(chǎn)和商業(yè)化部署奠定了基礎。

深入分析激光雷達的核心組件，我們可以將其劃分為激光發(fā)射源、光學掃描系統(tǒng)、接收探測器以及數(shù)據(jù)處理單元。激光發(fā)射源通常工作在905納米或1550納米波段。前者價格較低、轉(zhuǎn)換效率高，但安全等級相對較低；后者安全性更高、抗環(huán)境干擾能力更強，但成本更高。接收探測器常見包括雪崩光電二極管（APD）和單光子雪崩二極管（SPAD），它們決定了系統(tǒng)在弱光或遠距離探測時的靈敏度與信噪比。光學掃描系統(tǒng)的選擇則關系到視場角及掃描速度，而最終的數(shù)據(jù)處理單元需要具備強大的點云處理與實時傳輸能力，以滿足自動駕駛對時效性的嚴苛要求。

具體到點云數(shù)據(jù)的處理與算法支持，自動駕駛系統(tǒng)通常需要經(jīng)過去噪、地面分割、目標檢測、語義分割、多幀融合與定位匹配等多個環(huán)節(jié)。去噪模塊利用統(tǒng)計分析和環(huán)境模型，濾除由雨雪、灰塵和激光散射帶來的虛假點；地面分割則通過模型擬合或深度學習的方法，將道路與障礙物分離；目標檢測與語義分割依賴于PointNet、VoxelNet等神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，將點云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為各類物體的語義標簽和三維包圍框；多幀融合技術(shù)結(jié)合慣性測量單元（IMU）和里程計信息，將不同時刻的點云對齊，以提升環(huán)境感知的完整性和連續(xù)性；最后，基于LOAM、FAST-LIO等SLAM算法，系統(tǒng)可在行駛過程中動態(tài)構(gòu)建地圖并實現(xiàn)實時定位。

在自動駕駛感知系統(tǒng)的實際工作過程中，LiDAR往往與攝像頭、毫米波雷達、IMU以及高精地圖等形成多層次的感知體系。通過相機獲取豐富的顏色與紋理信息，并與LiDAR點云進行投影融合，可進一步提升場景的語義理解與障礙物分類精度；毫米波雷達則在雨雪、霧霾等惡劣天氣條件下對金屬質(zhì)地目標的探測更為可靠，與LiDAR形成有效互補；IMU為系統(tǒng)提供高頻率的姿態(tài)變化信息，可在LiDAR幀率較低時填補短時定位空白；而高精地圖則為LiDAR定位與決策提供先驗環(huán)境信息，實現(xiàn)更高層次的車路協(xié)同。

在系統(tǒng)集成與標定層面，LiDAR與其它傳感器的外參數(shù)標定、時間同步以及熱擴散與振動補償至關重要。標定準確度直接影響多傳感器融合的精度，通常采用標定板、標定靶和自動標定算法來求解LiDAR與相機、IMU之間的空間變換矩陣；時間同步則需通過硬件觸發(fā)或IEEE 1588 PTP協(xié)議，使各傳感器在微秒級別內(nèi)保持采集一致性，以免因時延差異造成數(shù)據(jù)融合誤差；針對車輛行駛過程中振動和溫度變化引發(fā)的測量誤差，需要在硬件結(jié)構(gòu)設計和軟件算法中加入補償機制，確保長時間運行的測量穩(wěn)定性。

LiDAR并非毫無問題，在很多交通場景下也存在弊端，如在惡劣天氣環(huán)境中水滴、冰雪顆粒會對激光傳播造成散射與折射，從而引入測量誤差，需要在激光罩設計與點云濾波算法上下功夫；復雜城市道路場景中，遮擋與多反射面會導致點云密度不均或局部盲區(qū)，對實時算法提出更高的計算效率與魯棒性要求；LiDAR的成本也很高，如何通過規(guī)模效應、模塊化設計和產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同，將固態(tài)LiDAR單價降低至千元量級，實現(xiàn)百萬量產(chǎn)，是產(chǎn)業(yè)化進程中亟需突破的瓶頸。

LiDAR作為自動駕駛系統(tǒng)的“立體之眼”，憑借其在距離測量、三維環(huán)境建模與高精度定位方面的獨特優(yōu)勢，已然成為自動駕駛感知層的基石。雖然在成本、可靠性和算法復雜度等方面仍需不斷優(yōu)化，但隨著固態(tài)化、規(guī)?；c智能化的發(fā)展，LiDAR必將在自動駕駛乃至更廣泛的智能交通系統(tǒng)中發(fā)揮更為重要的作用，為未來的出行方式帶來更高的安全性與效率。