关于激光雷达，看这一篇就够了
【太平洋汽车网 技术频道】1638年，伽利略提着一盏灯站在山头上，默默的把灯盖了起来......
远处的另一个山头上，他的助手在看到灯灭的一瞬间也把自己手上的灯盖了起来。伽利略想用这样的办法计算出光的速度。可惜他不仅没能测出光速，甚至没能判断出光速是不是无限的，对于当时的技术手段，光速实在太快了。
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不过伽利略的想法并没有错。今天我们已经能测出一束光射出，遇到物体后返回的精确时间差，同时我们也知道精确的光速，于是这个办法就可以用来测量发射点到目标物体的距离，这种方法叫做“飞行时间”，简称TOF。
今年开始，突然冒出一大堆配备激光雷达的量产车，正是利用TOF测距，通过激光感知周边的三维环境。激光雷达究竟有什么用让这么多品牌趋之若鹜，有为什么直到今天才突然被厂商如此垂青？
激光雷达为什么会“蹿红”近几年来，自动驾驶的概念越来越被频繁的提及，而自动辅助驾驶技术也在快速的发展。随着自动驾驶辅助系统在量产车型上的需求与日俱增，相关的感知硬件也得以快速发展。
我们平时开车需要用眼睛观察路况，而自动（辅助）驾驶便是通过感知硬件来感知周围的路况。目前汽车上应用到的感知硬件包括但不限于：摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达以及V2X相关硬件等。
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作为一种新兴崛起的感知硬件，激光雷达的原理前面也有简单提及，就是通过发射激光来测量周围事物的距离。发射的激光线束越多，感知的区域和细节就越多，而通过让反射的激光转动扫描，就可以得到一片区域的三维形态。
我们将激光雷达和其他感知硬件做一个简单的对比，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，这两者不做比较。
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，对于后来者有极高的门槛。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。
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毫米波雷达在汽车上的应用更久，ACC自适应巡航就是靠毫米波雷达实现的。目前毫米波雷达成本可控，同时毫米波雷达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。
上海车展期间，华为发布了其最新的可装车的4D成像雷达，其实也是一种毫米波雷达，不过在精度上进行了大幅优化。在成像精度上有了大幅提升，不仅可以勾勒出车、人等障碍物的大致轮廓，甚至可以越过前车探测前方两台车的速度与距离。相应的，成本也有较大升高。且毫米波雷达对金属敏感，对非金属探测能力较弱的特性也一样存在。
接下来就是激光雷达了，相比前两者，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。
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当然缺点也很明显，一个是贵，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。我们知道，光和电磁波一样由自己的波长，而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，激光雷达不能作为单独的感知硬件，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。
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