漫谈自动驾驶激光雷达和新型探测技术

说到"雷达"，小伙伴们的脑海里大概立马能蹦出战争片中"报告长官，雷达上发现敌舰靠近！"这样的对白。这里所谓的"雷达"（Radar）一般是指利用电磁波探测目标的电子设备，全称是Radio DetecTIon and Ranging，无线电探测和测距，很多人也叫它"无线电定位"。

不过，接下来我们要介绍的并不知道我们熟悉的这个"雷达"概念，而是利用光来进行探测和定位的手段——"激光雷达"。

什么是激光雷达？

如今，"激光雷达"已不是什么陌生的概念了，特别是随着自动驾驶的热潮，它也备受瞩目。

自动驾驶

激光雷达实际上是一种工作在光学波段（近红外）的雷达，最早对它的定义是LIDAR，即 Light DetecTIon and Ranging。不过，更准确的应该是"LADAR"这种叫法，即Laser DetecTIon and Ranging，激光探测和测距。

特点

与同样在汽车中有着一定应用的微波雷达相比，工作在光学波段的激光雷达其频率比微波高2-3个数量级以上，有着更高的距离分辨率、角分辨率和速度分辨率。因此，激光雷达在测量过程中可带来距离、角度、反射强度、速度等更丰富的信息，凭借这些数据便可生成目标多维度的图像，协助我们或系统对探测目标拥有更详细的认知。

另外，由于激光波长短，能发射发散角非常小（μrad量级）的激光束，多路径效应小，即不会形成定向发射，与微波或者毫米波产生多路径效应，抗干扰能力强，可实现低空、超低空目标的探测。而激光主动探测拥有不依赖于外界光照条件或目标本身辐射的特性，只需通过探测自身发射的激光束的回波信号来获取目标信息，所以还可实现全天候的工作。不过，激光雷达易受大气条件以及工作环境的烟尘影响，要实现全天候的工作环境在目前来讲还是最困难的事情。

原理

实际上，激光雷达技术的前提是激光测距技术。我们通常能见到的测距方法，从大类上可以分为：激光飞行时间（TIme of Flight，TOF）法和三角法。简单来讲，它们分别适用于长距离测距和短距离测距。

TOF测距原理示意

而TOF法又可分为：

a）脉冲调制（脉冲测距技术），利用被测目标对光信号的漫反射来测距；

b）相位调制，对激光连续波进行强度的调制，通过相位差来测量距离信息。

而激光雷达对不同方法的选择主要取决于它的种类和实际应用。

分类

激光雷达也分很多类别。从调制出发，目前主要有直接探测激光雷达和相干探测激光雷达。现在常见的，包括自动驾驶、机器人、测绘所用的，基本上属于直接探测激光雷达。比较特殊的，比如测风、测速之类的雷达，则一般采用的是相干调制。

直接探测类型的激光雷达应用

中国海洋大学研发的车载多普勒测风激光雷达

图片来源：qingdaonews.com

如果从应用出发，那分类就较多了，比如激光测距仪、激光三维成像雷达、激光测速雷达、激光大气探测雷达等等。其中，激光三维成像雷达就包含了我们熟知的激光测绘，以及自动驾驶中的单线激光雷达和多线激光雷达。

自动驾驶中激光雷达是什么样子？

正如上文提到的，在目前的自动驾驶中，有单线激光雷达和多线激光雷达之分。由于在应用中需要很高的采样频率，在近距离和远距离测量中则分别用到三角测距法和脉冲测距法。

其中，单线激光雷达主要通过一个高重频脉冲激光测距仪，加上一个一维旋转扫描来实现测量。而它的角分辨率可高于多线激光雷达，所以在行人探测、障碍物探测（小目标探测）以及前方障碍物探测等方面上，比多线激光雷达具有更多优势。多线方案目前也主要为多路单线集合而成，因而还受到体积和光路的限制。

"长"在自动驾驶汽车头上的激光雷达系统

图片来源：souhu.com

这里可能有人会问了："除了避障，为什么还要用激光雷达来做车道检测，而不直接使用相机？ADAS 算法不已非常成熟了吗？"

原因很简单，相机特别容易受到背景光或者强光的干扰。比如，行驶在林荫大道时，树荫落下斑斑点点的阳光，再结合白色车道线，相机就很难辨识，而识别概率的低下则将造成算法的复杂化。

相机：哪位小仙女阔以告诉我，车道线在WHERE？！

ADAS算法：……

那么，用激光雷达来做车道检测又有什么好处呢？

首先，激光雷达用的是红外激光，这种激光本身在红外波段的辐射比可见光要低得多。再者，应用中会利用一个非常窄的滤光片，直接将强背景光滤除，然后再用红外光进行探测。这样我们就能获得一张超高质量的车道线图像，通过图像的灰度，就能轻松的把车道线检测出来。总体来说，用激光雷达做车道线检测，性