一、引言

        激光雷達，英文全稱為Light Detection And Ranging，簡稱LiDAR，即光探測與測量，是一種集激光、全球定位系統(tǒng)（GPS）和IMU（InertialMeasurement Unit，慣性測量設備）三種技術于一身的系統(tǒng)，用于獲得數據并生成精確的DEM（數字高程模型）。這三種技術的結合，可以高度準確地定位激光束打在物體上的光斑，測距精度可達厘米級，激光雷達最大的優(yōu)勢就是“精準”和“快速、高效作業(yè)”。它是一種用于精確獲得3D位置信息的傳感器，其在機器中的作用相當于人類的眼睛，能夠確定物體的位置、大小、外部形貌甚至材質。
        無人駕駛是當前激光雷達最熱門的應用之一，將LiDAR應用于自動駕駛，要追溯到美國的DARPA （美國國防高等研究計劃署），它舉辦了多次無人駕駛汽車挑戰(zhàn)賽，在2007年的DARPA挑戰(zhàn)賽上，7支參賽隊伍中的6支都采用了Velodyne公司設計的LiDAR，最終的第一二名就出自這六只參賽隊。這引起了準備研發(fā)無人駕駛車的谷歌的注意，之后谷歌組建了隊伍，最初的人員就來自這些參賽隊員。谷歌于2009年推出無人駕駛汽車項目，在其無人車原型中使用的就是Velodyne公司的LiDAR。
        近幾年，無人駕駛汽車市場發(fā)展火熱，谷歌之后，百度、Uber等主流無人駕駛汽車研發(fā)團隊都在使用激光雷達作為傳感器之一，與圖像識別等技術搭配使用，使汽車實現(xiàn)對路況的判斷。傳統(tǒng)的汽車廠商也紛紛開始研發(fā)無人駕駛汽車，包括大眾、日產、豐田等公司都在研發(fā)和測試無人駕駛汽車技術，他們也都采用了激光雷達。
LiDAR系統(tǒng)測量3D空間中每個像素到發(fā)射器間的距離和方向，通過傳感器創(chuàng)造出真實世界完整的3D模型。操作LiDAR系統(tǒng)的基本方法是發(fā)射一束激光，然后測量光在物體表面反射而返回來的信號。LiDAR模塊接收到反射回來的信號所需的時間提供了一種直接測量LiDAR系統(tǒng)與物體之間的距離的手段。關于物體的額外的信息，比如它的速率或材料成分，也可以通過測量反射回來的信號中的某些特性而得以確定，這些特性包括誘導多普勒頻移（induced Doppler shift）。最后，通過操控發(fā)射出去的光，可以測量出環(huán)境中許多不同的點，從而創(chuàng)建出完整的3D模型。

        
        激光雷達（LiDAR）類似于微波雷達（Radar），但是分辨率更高，因為光的波長大約比無線電的波長小10萬倍。它可以區(qū)分真實移動中的行人和人物海報、在3D立體的空間中建模、檢測靜態(tài)物體、精確測距。
LiDAR是通過發(fā)射激光束來探測目標位置、速度等特征量的雷達系統(tǒng)，具有測量精度高、方向性好等優(yōu)點，具體如下：
        1.具有極高的分辨率：
       激光雷達工作于光學波段，頻率比微波高2～3個數量級以上，因此，與微波雷達相比，激光雷達具有極高的距離分辨率、角分辨率和速度分辨率；
        2. 抗干擾能力強：
       激光波長短，可發(fā)射發(fā)散角非常小的激光束，多路徑效應小，可探測低空/超低空目標；
        3. 獲取的信息量豐富：
       激光雷達可直接獲取目標的距離、角度、反射強度、速度等信息，生成目標多維度圖像，易于理解；
        4. 可全天時工作：
       激光雷達采用主動探測方式，不依賴于外界光照條件或目標本身的輻射特性。它只需發(fā)射自己的激光束，通過探測發(fā)射激光束的回波信號來獲取目標信息。但是激光雷達最大的缺點是容易受到大氣條件以及工作環(huán)境的煙塵的影響，要實現(xiàn)全天候的工作環(huán)境是非常困難的事情。

二、基本原理

       與微波雷達原理相似，激光雷達使用的技術是飛行時間（TOF， Time of Flight）。具體而言，就是根據激光遇到障礙物后的折返時間（round-trip delay），計算目標與自己的相對距離。激光光束可以準確測量視場中物體輪廓邊沿與設備間的相對距離，這些輪廓信息組成所謂的點云并繪制出3D環(huán)境地圖，精度可達到厘米級別，從而提高測量精度。        
       為了構建3D圖像，需要光能達到可視范圍內的所有測量點，在發(fā)射端，相機將通過光束控制單元調整光束的發(fā)射，來掃描對應測試區(qū)域。在接收端，來自目標反射的光線被收集起來，并且這些光對應發(fā)射源的傳輸時間將被進行計算，從而得到對應測量距離。

三、性能度量

       對激光雷達來說，最重要的性能度量包括軸向測距精度，橫向測量分辨率，視角范圍，幀率，發(fā)射功率，最大測量距離，功耗，成本等。下面將針對相關性能度量作簡單說明。
      1.軸向測距精度：
      軸向測距精度一般是指針對固定距離多次測量后的標準偏差，它與測距分辨率不同，測距分辨率主要是指激光雷達對軸向上的多個目標的區(qū)分能力。激光雷達獲取的的數據可以進行障礙物識別、動態(tài)物體檢測及定位，如果精度太差就無法達到以上目的；不過，精度太好也有問題，高精度對激光雷達的硬件提出很大的要求，計算量會非常大，成本也會非常高。所以精度應該是適中就好。
      2.視場角及橫向測量分辨率：
      視場角是指LiDAR在水平和垂直方向上的視野范圍，而橫向或角分辨率是LiDAR區(qū)分在視角范圍內相鄰兩點的能力。
      3.發(fā)射功率及人眼安全：
      對無人駕駛激光雷達的應用來說，具有較長的探測距離是非常重要的，對應則需要有較大的發(fā)射功率。然而，最大的發(fā)射功率會受到人眼安全規(guī)則的限制，這也是激光雷達相對微波雷達最大的設計影響因素，因為僅僅毫瓦級的激光束就可以對人眼產生嚴重的傷害。
      4.最大測量距離：
      激光雷達最大的測量距離一般受限于發(fā)射功率和接收機的靈敏度。在無人駕駛汽車這個應用領域，對激光雷達的探測距離是有要求的。比如說高速公路上要能夠檢測到前方車輛，還有在十字路口上，要能夠觀測馬路對面的汽車。

四、典型LiDAR

      從實現(xiàn)原理上來對LiDAR作個分類，比較典型的設計方案有脈沖調制（Pulsed），調幅連續(xù)波（AMCW）和調頻連續(xù)波（FMCW）。這對應了兩種測距的方法，脈沖法和相位法。脈沖法測距的優(yōu)點是測量距離遠，系統(tǒng)體積小，抗干擾能力強，但精度較低；相位法測距的優(yōu)點是精度高，但測量距離受到一定限制，且系統(tǒng)造價高。下面分別介紹一下這三種類型方案的原理及對比。
   
      1.脈沖調制LiDAR

     
      如圖3所示，脈沖調制型LiDAR通過測量脈沖光到目標的往返時間來計算目標的距離。雖然脈沖調制型LiDAR是以調制方式來命名，但是它同樣影響了接收機的設計，單光子雪崩檢測器（SPADs）的采用就是為了改善脈沖調制LiDAR的靈敏度和增強探測距離。
        （a）提供了一幅簡明的脈沖調制LiDAR原理架構；
        （b）說明了LiDAR工作的時序圖；
        （c）是芯片的顯微圖；
        （d）是使用LiDAR構建的人臉3D圖像。
   
      2.調幅連續(xù)波LiDAR      
      類似脈沖調制LiDAR，調幅連續(xù)波LiDAR基于調制光的強度，不過調制的波不再包含尖銳的脈沖，技術的實現(xiàn)上有一定成本優(yōu)勢。調幅連續(xù)波LiDAR通過改變激光二極管中的極電流來調整發(fā)射光強度，從而實現(xiàn)調制。圖5中展示了一種像素級圖像獲取設計的基本電路和時序圖，并展示了其3D圖像的效果。
     
      3.調頻連續(xù)波LiDAR      
      調頻連續(xù)波LiDAR從根本上不同于脈沖調制LiDAR和調幅連續(xù)波LiDAR，調頻連續(xù)波LiDAR依靠光波特性，對光的頻率進行調制，在接收端采用相干檢測方案，因此擁有大的頻率帶寬來提升激光雷達的性能。圖6中展示了基本的調頻連續(xù)波LiDAR的原理架構和調制方法，光頻被針對時間軸進行線性調制，然后從發(fā)射機發(fā)出，返回光中包含了相位差，延遲，多普勒頻移等信息，從而就可以得到需求的測量距離，速度等。
     
      4.三種類型激光雷達的對比
      從圖6中可以看到三種激光雷達的測距精度及探測距離和使用范圍。脈沖調制LiDAR主要用于中長距范圍，精度在1米以內；調幅連續(xù)波LiDAR則主要用于中距范圍，精度和脈沖調制LiDAR差不多；調頻連續(xù)波LiDAR則主要用于近距離測量，精度要高于其他兩種LiDAR，在1毫米以內。從對比結果可知，用于無人駕駛系統(tǒng)的激光雷達一般會采用脈沖調制方式進行設計。

五、不利天氣條件下的性能驗證

      無人駕駛車輛不僅需要在天氣晴朗的白天行駛，同樣需要在具有挑戰(zhàn)的天氣條件下行駛。兩種激光雷達在惡劣天氣條件下（霧天和雨天）的性能。雷達在幾乎所有天氣條件下都具有良好的性能，但分辨率存在問題，而激光雷達具有良好的分辨率和遠距離（>70米）探測能力。但激光雷達的性能受到了不利天氣的很大影響，在測試中，激光雷達對目標的檢測性能出現(xiàn)了約50%的下降。其測試結果如表1所示：      
       從表中可以看到，毫米波雷達幾乎能適應全部雨霧天氣，性能不受影響，但是激光雷達出現(xiàn)了性能下降。

六、結束語

      激光雷達作為無人駕駛系統(tǒng)提供物理環(huán)境數據的眾多傳感器之一，生成的數據是最容易理解的，并且它也將變得更便宜，激光雷達的成本在過去7年里下降了10倍。但是激光雷達在自動駕駛中也存在短板。
      針對無人駕駛系統(tǒng)的需求，我們要充分發(fā)揮激光雷達的優(yōu)勢的同時，也要盡量補償它的弱項，那么該如何來解決呢？目前最主要的方案，是選擇搭配毫米波雷達，毫米波雷達作為自動駕駛系統(tǒng)的核心傳感器類型，從上世紀起就已在高檔汽車中使用，技術相對成熟。毫米波的波長介于厘米波和光波之間，因此毫米波兼有微波制導和光電制導的優(yōu)點，且其引導頭具有體積小、質量輕和空間分辨率高的特點。此外，毫米波導引頭穿透霧、煙、灰塵的能力強，相比于激光雷達是一大優(yōu)勢?？梢娢磥淼臒o人駕駛系統(tǒng)必然是多感知設備融合的系統(tǒng)。
   （點此查看中為檢驗技術激光實驗室）
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