![智能驾驶之激光雷达算法详解](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/487/50233487/b_50233487.jpg)
1.4 车载激光雷达的特点
目前,智能驾驶车辆中经常用到的感知传感器有激光雷达、相机、毫米波雷达、超声波雷达等。表1-2对比了它们的优缺点。
表1-2 4种主流车载感知传感器的特点对比
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由表1-2可以看出,激光雷达作为一种主动三维测量传感器,具有不受光照变化影响以及能够准确测量目标距离和深度的优势。但是,激光点云具有稀疏性,并缺少色彩、纹理信息,且目前的激光点云通常无法提供目标的速度信息。此外,激光线束在雾霾、雨雪天气中衰减较快,点云质量此时会明显下降。因此,为适应智能驾驶中复杂的工况,通常需要各传感器协同工作。
进一步地,对于激光雷达而言,不同的技术方案也使其具有不同的特性。我们在表1-3中统计了三种常见半固态扫描激光雷达和机械式扫描激光雷达的特点。
表1-3 多种扫描方式的特点对比
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(注:该表参考了禾赛科技在第三届激光雷达前瞻技术展示交流会上的报告)
其中,速腾M1、禾赛AT128以及揽沃浩界HAP分别为MEMS振镜、转镜式扫描和透射棱镜方案中具有代表性的车载激光雷达,并均已符合车规要求。图1-3~图1-5分别展示了其激光雷达样机和对应点云的效果,表1-4~表1-6分别给出了其部分参数性能,相关图片和数据均来自对应型号的官方网站。
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图1-3 速腾M1激光雷达及其点云效果
表1-4 速腾M1激光雷达基本参数
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图1-4 禾赛AT128激光雷达及其点云效果
表1-5 禾赛AT128激光雷达基本参数
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图1-5 揽沃浩界HAP激光雷达及其点云效果
表1-6 揽沃浩界HAP激光雷达基本参数
![](https://epubservercos.yuewen.com/4AC89A/29556666103448906/epubprivate/OEBPS/Images/6a.jpg?sign=1739290931-HtYZ7u9qvo0UtSFTbaTOllDKtxdNQsAz-0-6997ae5d10c4a11bab2c1fc60585a056)
由以上三种代表性激光雷达的点云效果和基本参数可以看出,目前主流的几款半固态(混合固态)激光雷达均达到了120线束以上,且具有120°的水平视场角和25°左右的垂直视场角,能够有效探测道路参与者的尺寸、位置等信息。各激光雷达有效探测距离为150~200 m,基本能够满足目前大部分智能驾驶场景的使用需求。
此外,从上述点云效果中我们可以进一步看出:
(1)使用一维转镜式方案的激光雷达,其点云效果最接近传统机械式激光雷达。
(2)基于MEMS振镜方案的激光雷达,由于单个MEMS振镜的视场角较小,通常会由多个MEMS振镜组合拼凑出较大的视场角,因此最终输出的点云中会有多个拼接缝存在。
(3)基于透射棱镜方案的激光雷达,通常也需要用多个MEMS模块拼接出较大的视场角,且其激光扫描方式比较特殊,目前常见的有“花瓣形”和“类椭圆”两种非重复扫描方式,具体如图1-6所示。
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(a)“花瓣形”
![](https://epubservercos.yuewen.com/4AC89A/29556666103448906/epubprivate/OEBPS/Images/1-6-2.jpg?sign=1739290931-EH9zBryHLpswVJgaqYGK64a3oga2kJYf-0-d92b1b770bcc036bd6072a1c409023ab)
(b)“类椭圆”
图1-6 常见的两种激光雷达非重复扫描方式
(注:图片来源于揽沃科技的官方网站)
如前所述,当下激光雷达仍处在高速发展阶段。就目前而言,业界整体已呈现出百家争鸣的局面,各厂商选取的不同技术方案均有各自的优势和特点,而未来哪种激光雷达会胜出,将留给时间和市场进行检验。