單線激光雷達在自動駕駛中應用

激光雷達實際上是一種工作在光學波段（特殊波段）的雷達，它的優(yōu)點非常明顯：

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(shù)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?。é蘲ad量級）的激光束，多路徑效應?。ú粫纬啥ㄏ虬l(fā)射，與微波或者毫米波產生多路徑效應），可探測低空／超低空目標；

3、獲取的信息量豐富：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；

4、可全天時工作：激光主動探測，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——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。

激光雷達分類

激光雷達的分類，如果從體制上劃分，主要有直接探測激光雷達和相干探測激光雷達。實際上，目前我們提到的，包括自動駕駛、機器人、測繪用到的激光雷達，基本上屬于這種直接探測類型的激光雷達。有比較特殊的，比如測風、測速之類的雷達，一般會采用相干體制。激光雷達的分類，如果從體制上劃分，主要有直接探測激光雷達和相干探測激光雷達。實際上，目前我們提到的，包括自動駕駛、機器人、測繪用到的激光雷達，基本上屬于這種直接探測類型的激光雷達。有比較特殊的，比如測風、測速之類的雷達，一般會采用相干體制。

按應用分類，我們可以分得更多，比如：激光測距儀、激光三維成像雷達、激光測速雷達、激光大氣探測雷達，等等。

不管是單線激光雷達、多線激光雷達或測繪激光雷達，我們基本上可以將其劃分到激光三維成像雷達的范疇。

一個激光三維成像雷達，實際上它需要得到兩個核心信息：目標距離信息以及目標角度信息。

如果我們把它的三維坐標準確定下來，我們需要得到它的距離、方位角、俯仰角信息。然后我們根據(jù)距離、方位角度、俯仰角度三個信息，將目標的三維坐標點計算出來。

一般而言，通過對編碼器進行測量來獲取角度信息的技術很成熟。我們更關心的是，激光雷達的距離信息是怎么獲取的。

激光三維成像雷達可以通過直接測距、直接測角的技術得到目標的三維點云數(shù)據(jù)，并且獲得的數(shù)據(jù)本身就是三維數(shù)據(jù)，不需要通過大量運算和處理才生成目標三維圖像，而且激光測距有非常高的精度。

所以，激光三維成像雷達是目前能獲取大范圍三維場景圖像效率最高的傳感器，也是目前能獲取三維場景精度最高的傳感器。

激光測距方法

目前，我們通常能見到的測距方法，從大類上可以分為：激光飛行時間（TIme of Fly，TOF）法以及三角法。

激光飛行時間法可以分為兩類，一類是脈沖調制（脈沖測距技術），一類是對激光連續(xù)波進行強度的調制，通過相位差來測量距離信息的相位測距。

我們能在市面上見到的測距儀，或者說單線、多線激光雷達，基本上都是采用這三類測距方法。

激光脈沖測距技術

激光脈沖測距技術的原理非常簡單：通過測量激光脈沖在雷達和目標之間來回飛行時間獲取目標距離的信息。這里用了一個基準，就是光的速度。所有的測量都必須有一個基準，對于一束激光來說有兩個基準：速度和頻率（兩個最準的基準），因為 TOF 用的基準就是激光的飛行速度。

上述提到的三種測距方式，我認為技術難點最大的是脈沖測距的方式。但它帶來的優(yōu)點非常明顯：測量速度非常快。由于通過高峰值的激光來進行測量，其抗強光的干擾能力非常強。

缺點是測距分辨率提升難度高，探測電路難度大。舉個例子，如果要做到相位測距 1．5 個毫米的分辨率，我們就需要把計時時鐘分辨率做到 10 個皮秒，也就相當于 100G 帶寬，這是一個非常難的技術。

激光相位測距

激光相位測距，比如說常見的手持式激光測距儀，采用的就是相位測距的方式來實現(xiàn)。它主要通過測量被強度調制的連續(xù)波激光信號在雷達與目標之間來回飛行產生的相位差獲得距離信息。

這種技術最大的優(yōu)點：測距分辨率非常高，目前一般市面上的相位測距儀都可以達到毫米量級分辨率。

缺點是測量速度比脈沖測距慢，畢竟我們把一個相位差測準，至少要做上幾十甚至上百個周期，實際上就相當于把它的測量時間變相拉長，那么它的測量速度相對來說比較低。此外，它的測量精度比較容易受到目標形狀運動影響。如果在測量的光斑里，兩個目標一前一后，實際上它測出來的具體信息，是這兩個目標距離的一個平均值，而不是前一個目標信息或后一個目標信息。

但在脈沖測距里，就很容易將這樣的信息分開。比如，一個激光脈沖，如果我們能夠把脈沖寬度做到 10 個納秒，那么我們就可以把一個目標前后相距三十厘米的目標，通過多次回波的方法將其區(qū)分出來。

這種方式在相位測距里就很難把它區(qū)分出來。因為在測量過程中，它的時間會比較長，目標運動帶進來的距離信息，把它引入到測量值里，實際上它測的是一個平均距離信息，而不是實時信息。但是激光脈沖測距，實際上是當前位置實時的信息。

這也是為什么車用或機器人用的激光雷達往往會采用激光脈沖的測距技術，而不采用相位測距技術。

三角法測距

三角法測距就是通過測量激光照射點在相機中的成像位置獲得距離信息。三角法測距最大的有優(yōu)點就是技術難度低，成本也很低，在近距離測距精度也很高。比如工業(yè)用可以做到百微米測距精度。

但缺點是，它的精度會隨著距離的增加逐漸變差，基本上沒法與脈沖測距以及相位測距相比。

另外一點，因為 CMOS 相機必須要用一個連續(xù)的激光同步進行照明，它的平均功率相對來說比較低，抗干擾能力會非常強，這種測距方式一般適合室內近距離工作，而不適合在戶外強光背景或者室內強光背景下工作。

三角法測距比較適合用于機器人等對性能要求不高的場景。脈沖測距除了成本和技術難度比較大以外，它在其他各方面的性能都比較優(yōu)秀。當然，它的測距精度會比相位測距精度略低一些。但是這種精度，按目前的技術，我們基本上可以達到厘米量級，甚至是幾個毫米量級的測距精度，基本上能滿足我們多場合的使用要求。

我們主要的方向就是用脈沖測距的方式來做單線雷達，包括多線雷達。

什么是單線激光雷達

  單線激光雷達，實際上是一個高同頻脈沖激光測距儀，加上一個一維旋轉掃描。單線激光雷達的特點：

　　1、只有一路發(fā)射和一路接收，結構相對簡單，使用方便；

　　2、掃描速度高、角度分辨率高；

　　3、體積、重量和功耗低；

　　4、可靠性更高；

　　5、成本低；

單線激光雷達能干什么？

  在自動駕駛領域，我們基本上看到的都是多線激光雷達，單線激光雷達到底能干什么？

美國 DARPA 自動駕駛挑戰(zhàn)賽里的參賽車，第一個是 2005 年斯坦福大學名字叫做 Stanly 的參賽車，這是當年獲得冠軍的參賽車。另一個是卡耐基梅隆大學的參賽車。

  當時他們用的基本上是單線激光雷達。特別是斯坦福大學的參賽車，光是上方就裝了五個激光雷達，我們可以認為它是多線激光雷達的“鼻祖”，只不過它是用了五個單線激光雷達來實現(xiàn)多線激光雷達的功能。

2007 年 Velodyne 推出 64 線激光雷達以后，很多自動駕駛車輛基本上采用了 Velodyne 的產品。但這是不是就是說明，單線激光雷達在輔助或者自動駕駛里沒有市場？我認為不是。因為單線激光雷達有它的特點，比如說，在高重復頻率、高角度分辨率上，多線激光雷達很難達到同樣的技術指標。在行人探測、障礙物探測（小目標探測）以及前方障礙物探測等方面上，單線激光比多線激光雷達有優(yōu)勢得多，因為單線激光雷達的角分辨率可以做得比多線激光雷達高，這一點在探測小物體或者行人里非常有用。這個技術在現(xiàn)在智能機器人、服務機器人上非常有用，而且目前這一塊也是比較熱的領域。

可能很多人會問一個問題，為什么要用激光雷達來做車道檢測而不用相機，ADAS 算法不是非常成熟嗎，為什么非得用激光雷達？

這是因為相機特別容易受到背景光或者強光的干擾。比如，我們在林蔭大道行走的時候，如果樹蔭落下斑斑點點的陽光，再結合白色車道線，我們非常難把車道線識別出來，而且識別概率在復雜的光照或者在強光照射條件下，它的識別概率非常非常低，算法也非常復雜。

那么，用激光雷達來做車道檢測有什么好處？第一，我們用的是紅外激光，這種激光本身在紅外波段的輻射比可見光要低得多。第二，我們會加一個非常窄的濾光片，把強背景光直接濾除。然后我們再用紅外光對它進行探測。這樣我們就能獲得一張非常高質量的車道線圖像，通過圖像的灰度，就能非常容易把車道線檢測出來。換句話說，用激光雷達來做車道線檢測，它的性能會比相機要高。