自动驾驶汽车中的激光雷达是实现环境感知的核心传感器之一，其通过发射激光并接收反射信号来构建周围环境的三维模型，为车辆决策提供关键数据支撑。以下从技术原理、核心优势、关键技术及发展趋势等方面详细解析：
一、技术原理：从激光发射到三维建模
激光发射与扫描
通过激光发射器（如半导体激光器）发出高功率脉冲激光，波长多为 905nm 或 1550nm（1550nm 对人眼更安全，探测距离更远）。
利用机械旋转部件（如旋转棱镜、振镜）或电子扫描技术（如相控阵、MEMS 微振镜）控制激光束方向，实现 360° 扫描。
回波接收与处理
接收器（如 APD、SPAD）捕捉激光反射信号，通过测量光的飞行时间（ToF）或相位差计算目标距离。
每秒可生成数百万个三维点（点云），构建环境的距离、形状、材质等信息。
二、关键技术：突破性能与成本瓶颈
1. 扫描技术：从机械到固态
机械旋转式：通过物理旋转实现 360° 扫描，技术成熟但体积大、寿命短（约 1 万小时），成本高（早期单价超 1 万美元）。
半固态（MEMS 振镜、棱镜扫描）：仅部分部件微动，体积缩小，成本降至数千美元，如禾赛 AT128、Livox Horizon。
全固态（相控阵、Flash 激光雷达）：无物理移动部件，可靠性高，适合车规级集成（如 Innovusion、华为 96 线雷达），但远距离分辨率待提升。
2. 激光发射与接收优化
高功率激光源：采用光纤激光器（1550nm）提升探测距离，同时避免人眼损伤（安全 Class 1 等级）。
阵列化接收：多通道接收器（如 128 通道）并行处理信号，提升点云密度和帧率（如 10Hz 以上）。
3. 点云算法与数据融合
降噪与聚类：通过滤波算法（如体素滤波、统计滤波）剔除环境噪点，识别目标（如车辆、行人）。
多传感器融合：与摄像头、毫米波雷达数据互补（如激光雷达补全摄像头黑夜盲区，毫米波雷达穿透雨雾），提升决策可靠性。
三、车规级挑战与发展趋势
1. 核心挑战
成本控制：机械激光雷达曾占自动驾驶硬件成本的 40%，需通过固态化、量产（如芯片化集成）将成本降至 500 美元以下。
可靠性：需通过 - 40℃~85℃温度测试、振动测试（如 ISO 16750 标准），适应车载环境。
体积与集成：需嵌入车顶、保险杠等位置，要求厚度＜10cm（如大疆 Livox Avia）。
2. 技术趋势
固态化普及：2025 年全固态激光雷达市场占比预计超 30%，华为、Innovusion 等厂商已推出车规级方案。
波长升级：1550nm 激光雷达因更远探测距离，在高速场景（如高速公路自动驾驶）中渗透率提升。
芯片化集成：将发射、接收、信号处理集成到 ASIC 芯片（如 Velodyne Vella 系列），缩小体积并降低功耗。
四、典型应用场景
高速自动驾驶：长距离探测（＞200 米）提前规避前车急刹、路面障碍物，如特斯拉 FSD、小鹏 XNGP。
城市复杂路况：高分辨率点云识别行人、自行车、交通锥等不规则目标，支持自动泊车、路口通行。
恶劣环境辅助：黑夜、隧道、暴雨等场景下补充视觉传感器能力，如 Waymo 无人车标配激光雷达。
激光雷达凭借高精度、长距离的三维感知能力，成为 L3 及以上自动驾驶的关键传感器。随着固态化、芯片化技术突破，其成本与可靠性逐渐满足车规需求，未来将与多传感器融合方案共同推动自动驾驶商业化落地。
网站导航
-
欧洲办事处:
linia centura nr 20 afumati jud ilfov ROMA.NIA COD POST 077010 -
东南亚办事处:
Thailand：48/14 Soi Roong Ruang, Ratchapisek Road,Samsen Nok Sub-district, Huai Khwang DistrictBangkok 10310 新加坡：18 Boon Lay Way,TradeHub 2l#07-132,Singapore 609966 -
公司地址:
江苏省南京市江宁区科建路777号
