随着汽车智能化、数字化、网络化等相关技术的飞速发展，自动驾驶成为了各厂商重点研发技术之一。作为L3{1}以上自动驾驶核心传感器的激光雷达，成为了目前各品牌汽车的主要卖点之一。2022年以来，众多车企多款搭载激光雷达的乘用车，如小鹏P5、蔚来ET5、智己L7等也已纷纷投入市场。

那么车载激光雷达拥有哪些优劣势？本文将从激光雷达的工作原理、类别以及优缺点等展开进行讨论。

激光雷达

激光雷达（英文：Laser Radar ），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。其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，从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。它由激光发射机、光学接收机和信息处理系统等组成，激光器将电脉冲变成光脉冲发射出去，光接收机再把从目标反射回来的光脉冲还原成电脉冲，送到显示器。

传统的雷达是微波和毫米波波段的电磁波为载波的雷达。激光雷达则是以激光作为载波，可以用振幅、频率和相位来搭载信息作为载体。因此，激光雷达有优于微波及毫米波的一些特点。

激光雷达拥有分辨率高、隐蔽性好和抗有源干扰能力强等优点。其中，距离和速度分辨率高，意味着可以利用距离——多谱勒成像技术来获得目标的清晰图像，这也是激光雷达最显著的优点，多数应用都是基于此。另外，激光直线传播、方向性好、光束非常窄，只有在其传播路径上才能接收到，因此他人截获非常困难，且激光雷达的发射系统（发射望远镜）口径很小，可接收区域窄，有意发射的激光干扰信号进入接收机的概率极低；另外，自然界中能对激光雷达起干扰作用的信号源不多，因此激光雷达抗有源干扰的能力很强。

ULTRA Puck VLP-32C是Velodyne最新推出的长距离LiDAR传感器，结合了同类最佳的性能和小巧的外形。

激光雷达的分类方式多样，如果按照扫描系统的差异，可以分为机械式、混合固态（转镜式、棱镜式、MEMS振镜）、固态（FLASH、OPA）等。要是根据测距方法的差异，就可以分为TOF激光雷达、FMCW激光雷达。

车载激光雷达

主动巡航系统可自动变道超车

汽车激光雷达目前主要用于辅助自动驾驶系统，能够协助汽车认知路面自然环境，自主整体规划行驶路线。激光雷达通过从激光器中以每秒数百万的速度发送光脉冲，这些光脉冲从物体上反射回来，并被传感器接收，车载计算机以此创建车辆周围环境的3D地图。激光雷达可应用于ADAS系统，例如自适应巡航控制（ACC）、前车碰撞警示（FCW）及自动紧急制动（AEB）等。

目前市场上与激光雷达类似的感知硬件主要包含摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达以及V2X（注释：意为vehicle to everything，即车对外界的信息交换。简单来说，搭配了该系统的车型，在自动驾驶模式下，能够通过对实时交通信息的分析，自动选择路况最佳的行驶路线，从而大大缓解交通堵塞。除此之外，通过使用车载传感器和摄像系统，还可以感知周围环境，做出迅速调整，从而实现“零交通事故”。例如，如果行人突然出现，可以自动减速至安全速度或停车。）相关硬件等。其中超声波雷达成本极低，但感知距离较近，主要用于停车辅助；而V2X还处在起步阶段，尚未得到大量的应用

摄像头是目前最主流的自动驾驶感知硬件，类似人眼看世界，系统算法会自动分析图像并找出其中的各种事物。双目摄像头还可以像人眼一样通过夹角分析出前方障碍物的距离。不过视觉十分依赖算法，而算法需要海量的数据进行训练，技术门槛交稿。此外，摄像头受逆光、能见度等环境因素影响颇大，识别准确率在不同环境下会有较大波动。

毫米波雷达在汽车上的应用较久，ACC自适应巡航就是靠毫米波雷达进行实现。目前毫米波雷达成本可控，同时其在恶劣天气下也可以正常工作，并且可以更直接的判断其他车辆的速度，因此在自动（辅助）驾驶中应用广泛。但毫米波雷达识别精度有限，难以判断障碍物的具体轮廓，目前主流的毫米波雷达甚至无法判断垂直高度信息，对小尺寸障碍物的判断更加模糊。

相比于其他的感知硬件，激光雷达可以准确的感知周边环境的三维信息，探测精度在厘米级以内。这就使得激光雷达能够准确的识别出障碍物具体轮廓、距离，且不会漏判、误判前方出现的障碍物。相比前两者目前主流水平，激光雷达普遍的有效探测距离也更远，而更远的探测距离能给车载电脑的提供更多的反应时间。据了解，蔚来ET5搭载的激光雷达最大探测距离为250m，意味着时速100km/h时，ET5有将近9秒的时间对环境做出反应。

激光雷达的缺点首先在价格上。早期的机械式激光雷达动辄几十万上百万，如今华为、大疆等将激光雷达的价格控制在了一千美元以内，已经达到了实用的程度，但相较其他感知传感器依然显得十分昂贵。

另外，激光雷达对工作环境要求也很高。光和电磁波一样，波长越短走的线路越直，绕过障碍物的能力也越弱。毫米波雷达发射的电磁波波长在1-10mm之间，而目前主流的激光雷达发射的激光波长为905nm和1550nm。激光的优势在于聚焦，很长的距离上都不会发散，但这样就无法绕过障碍物，在雨雾、风沙等天气时会受到极大的干扰，甚至无法工作。

因此，激光雷达目前还不具备单独作为汽车驾驶感知硬件的能力，但激光雷达与毫米波雷达、摄像头等进行数据融合，可以得出更全面的周遭环境信息，对自动（辅助）驾驶的路径规划和安全性有着极大的帮助。

技术发展

近日，中国科学技术大学科研团队在相干测风激光雷达方面实现重大突破，首次实现3米和0.1秒的全球最高时空分辨率的高速风场观测。该成果日前在国际学术期刊《光学快报》上发表。

米级分辨率的大气风场探测在航空航天安全、高价值目标保障、数值天气预报等方面具有重大意义。为了获取3米和0.1秒时空分辨率的风场，需再提高现有激光雷达信号检测灵敏度2个数量级以上。

科研团队通过在激光光源、光学收发系统、高速数据采集电路和数据处理算法上对激光雷达进行全面优化，提出一种新的反演算法，大大提高了风场反演精度和稳健性，最终实现了一套全国产化的“产品级”测试样机，具有人眼安全、设备轻便（整装设备40公斤）、工作稳定、环境适应性强等特点。

这次我国激光雷达研制取得了重大突破，为进一步的商用奠定了技术基础。

小结

“兴业证券”研报称，2022年将是激光雷达大面积上市的“元年”，预计2023年起，车载激光雷达赛道将进入持续高速成长期。根据前瞻产业研究院预测，我国车载激光雷达行业市场规模在2026年或将超过430亿元。能够看出，车载激光雷达发展空间巨大。

{1}注释：L3级自动驾驶是指车辆在特定的环境中可以完成驾驶操作、周边环境监控等动作，并不需要驾驶员操作，但在车辆自动驾驶过程中，驾驶员需要保持注意力集中，准备随时接管车辆，以应对自动驾驶系统处理不了的情况。

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