无人驾驶-感知层-传感器（一）——激光雷达
无人驾驶-感知层-传感器（一）——激光雷达
1、简介
2021年最火爆的技术毫无疑问是无人驾驶技术，而无人驾驶技术里面竞争最激烈的便是激光雷达，蔚来1个、小鹏2个、北汽极狐αS2个、威马3个…智能汽车“军备竞赛”正在上演。那我们来看看激光雷达它为什么这么备受青睐。
激光雷达：LiDAR（Light Detection and Ranging），是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。近年来在机器人、无人驾驶领域得到了广泛的应用。
2、原理
工作原理是向目标发射探测信号(激光束）,然后将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对车辆、行人等目标进行探测、跟踪和识别。可以通过三角法测距或者TOF测距计算出激光雷达与物体的距离。因此对应有三角测距激光雷达和TOF测距激光雷达。
2.1、三角测距激光雷达
基本原理如上图所示。雷达测距模块向外发射红外激光，入射到被测物体上之后，部分散射光经接收透镜汇聚到线阵图像传感器（CCD/CMOS）上成像。
由图中的几何关系可知，位于不同距离的物体，出射激光形成的光斑在线阵上成像的位置亦不相同；另一方面，测距模块的内部结构固定不变，接收透镜的焦距f，以及发射光路光轴与接收透镜主光轴之间的偏移（即基线距离）L这两项参数都是已知的。根据三角形的相似关系，即可计算出物体的距离D如下：
以上原理介绍为最简化的情况。但在实际应用中，为了提高距离分辨率，以及充分利用线阵图像传感器的像素资源，通常将发射光路光轴与接收透镜主光轴布置为呈一定斜角（而非图示中的平行关系），但相似三角形的基本原理并无变化。
影响三角测距激光雷达精度的参数：距离分辨率和测量速率。
距离分辨率：就是对不同距离目标的区分能力，相当于用尺子量长度时，使用的尺子的最小刻度是多少，三角测距的一大特点是这把“尺子”的刻度是不均匀的。对于比较近的距离区间，目标距离的变化会引起成像点位置的显著变化；而当目标位于远处时，即便距离发生很大的变化，体现到成像点上只会产生一点点移动，也就是说，三角测距的距离分辨率会随着距离的变远而急速下降。
测量速率：机械式单线激光雷达在旋转扫描的同时对不同方向上的目标进行测距，因此测量速率直接决定了雷达能否以更快的速率扫描（对应更高的帧率），以及在完成一周扫描时能否输出更多的测量点（对应更高的角度分辨率）。为了达到一定的距离分辨率，三角测距激光雷达往往都会使用较高分辨率的线阵图像传感器，通常具有数千个像素点，每次测距时需要将这些像素点的灰度值读出并交给 DSP 处理，整个读出和处理的过程需要耗费一定时间，从而限制了三角测距激光雷达的数据速率。
2.1、TOF测距激光雷达
原理：①、开始测距时，脉冲驱动电路驱动激光器发射一个持续时间极短但瞬时功率非常高的光脉冲，同时计时单元启动计时；
②、光脉冲经发射光路出射后，到达被测物体的表面并向各方向散射。测距模块的接收光路收到部分散射光能量，通过光电器件转化为光电流，输送给回波信号处理电路；
③、回波信号处理电路将光电流转化为电压信号，经过一级或数级放大并调理后，得到一个回波信号对应的电脉冲，用于触发计时单元停止计时；
④、此时，计时单元记录的时间间隔就代表了激光脉冲从发射到返回的全程所用的时间，使用这个时间值乘以光速并除以2，即可得到测距单元与被测目标之间的距离值。
ToF测距的原理很容易理解，但具体工程实现时有不少技术难点需要解决，这主要是由于ToF测距的工作条件比较极端，非常大（脉冲发射峰值）、非常弱（脉冲回波）和非常快（纳秒/皮秒级别）的信号，这就对整个电路的驱动能力、带宽和噪声抑制水平提出了很高的要求。但它的优势在于，只要解决了上述这些问题，整个测距系统可以实现非常高的性能。
3、优点
①、具有极高的分辨率：激光雷达工作于光学波段，频率比微波高2~3个数量级以上，与微波雷达相比，激光雷达具有极高的分辨率、角分辨率和速度分辨率；
②、抗干扰能力强:激光波长短，可发散角非常小的激光束，多路径效应小（不会形成定向发射于微波或毫米波产生多路径效应），可探测低空/超低空目标；
③、获取的信息量丰富：可直接获取目标的距离、角度、反射强度、速度等信息，生成目标对位图像；
④、可全天候工作：激光主动探测，不依赖于外界光照条件或目标本身的辐射特性。它只需发射自己的激光束，通过探测发射激光束的回波信号来获取目标信息。
4、缺点
①、成本：激光雷达的成本是限定无人驾驶落地的原因之一；
②、应用坏境：易受天气影响（如大雾、雨天、烟尘会影响激光雷达精度）；
③、属性识别能力较弱：激光雷达的点云数据是物体的几何外形呈现，无法如同人眼视觉一样分辨物体的物理特性，如颜色、纹理等。
5、分类
①、根据线束多少，激光雷达可分为单线束和多线束（2线、4线、8线、16线、32线、64线、128线，2的倍速）。
单线束激光雷达扫描一次只能产生一条扫描线，所获得的数据为2D数据，无法区别有关物体的3D信息；多线束激光雷达可将多个横向扫描结果纵向叠加，从而获取3D数据，线束越多，纵向的垂直视角越大，价格越贵。
②、按照扫描方式，激光雷达主要分为三类：
一是光机结构整体旋转的机械式激光雷达（以Velydone公司为代表），在此基础上衍生出了收发模块不动的棱镜或转镜的激光雷达（如Livox览沃）；
二是半固态激光雷达，主要采用MEMS微振镜（Luminar/Innoviz等品牌）；
三是固态激光雷达，又分为了电子扫描或者整体曝光Flash面阵（Leddar/Ibeo/Ouster），以及基于光学相控的OPA方式（Quanergy/Lumotive），当前市场主流正朝着MEMS方向发展。
6、公司
速腾聚创、华为、Livox、图达通 Innovusion、禾赛科技、镭神智能
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