自动驾驶汽车传感器技术解析——激光雷达
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智能驾驶技术的快速发展，推动了环境感知传感器研究的深入。车载激光雷达（LiDAR）因其精准获取三维信息、高分辨率、抗干扰强、探测范围广、全天候工作等优点，在智能驾驶领域占据关键地位。
激光雷达通过发射激光，测量反射或散射信号的时间、强度和频率变化，确定目标的距离、运动速度和方位，还能检测大气中的微粒动态。其主要优点在于生成高清三维图像，便于计算机快速识别和决策。然而，激光雷达在恶劣天气下的精度降低，且难以辨别物体属性。
激光雷达技术主要分为机械式、混合式和全固态三种。机械式车载激光雷达利用旋转实现激光扫描，技术成熟，应用广泛，但成本高昂，寿命较短。混合式车载激光雷达采用MEMS振镜，可低成本、高精度实现扫描，但存在寿命问题。全固态车载激光雷达则取消机械结构，使用电子方式实现扫描，体积缩小，可靠性高，但存在阵列单元尺寸和扫描角度。
典型企业如Velodyne、LeddarTech、innoluce、Innoviz、Fujitsu、Toyota等均在激光雷达技术领域有所贡献。短期以MEMS激光雷达为主流，成本低，技术成熟。中长期OPA和3D Flash方案有望突破，成为真正无机械部件的固态激光雷达。
车载激光雷达算法包括点云分割、目标跟踪与识别、即时定位与地图构建（SLAM）。算法选择将解决不同场景下的智能驾驶问题。面对挑战，激光雷达需降低成本、实现车规级量产，适应气候环境，提升算法自适应性。
未来激光雷达将实现固态化、小型化、智能化、网络化，采用多传感器数据融合，优化算法封装。对自动驾驶感兴趣的读者可关注WX公号：AI汽车人。
