不只長距離和大視角，激光雷達(dá)的精度必須保障

電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/周凱揚(yáng)）在車規(guī)激光雷達(dá)這幾年的發(fā)展中，由于固態(tài)與混合固態(tài)激光雷達(dá)率先上車，往往都是先從更遠(yuǎn)的探測距離、更大的視場角開始做起?？呻S著ADAS系統(tǒng)朝著更高等級進(jìn)發(fā)，對高精度的追求也開始慢慢被提上日程。

角分辨率

在一眾固態(tài)激光雷達(dá)廠商追求更大視場角的過程中，往往不能忽視了角分辨率這一重要精度參數(shù)。隨著如今激光雷達(dá)的掃描方式已經(jīng)變得多種多樣，也出現(xiàn)了數(shù)字激光雷達(dá)等產(chǎn)物，但在考慮角分辨率時(shí)，還是以激光掃描點(diǎn)之間的平均角分辨率來計(jì)算的。

對于長距離激光雷達(dá)而言，其角分辨率往往無需做到太高，畢竟這類產(chǎn)品優(yōu)先保證的是探測距離和視場角。但對于補(bǔ)盲用的激光雷達(dá)來說，角分辨率就越高越好了。在同樣的距離下，角分辨率越高的激光雷達(dá)可以更高精度的探測結(jié)果，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)精確的物體判斷。這也是在不少汽車自動駕駛系統(tǒng)中，由遠(yuǎn)到近后識別精度更高的原因。

但一味地增加角分辨率對整車系統(tǒng)而言并不一定是好事，且不說龐大的吞吐量和功耗要求，對于自動駕駛計(jì)算域而言，也需要將更多的算力遷移到對激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)分析上，而其中不少任務(wù)如果交給圖像傳感器又能以更小的硬件成本完成任務(wù)。這就像是圖像傳感器的像素一樣，最終決定觀感并不是像素的多少，而是單顆像素的質(zhì)量，激光雷達(dá)的角分辨率也是如此。

反射率造成的誤差

激光雷達(dá)在遇到透明玻璃或高反射材質(zhì)時(shí)，其測距與定位效果都會受到影響。往往我們在查看激光雷達(dá)的探測距離指標(biāo)時(shí)，都會注意到廠商標(biāo)注了特定反射率，尤其是10%及以下的反射率。

而這種高反射率材質(zhì)的物體反饋到點(diǎn)云圖上，就很容易生成“鬼影”或者“膨脹”，而且這些往往來自需要準(zhǔn)確識別的物體，譬如交通指示牌、尾燈等等。這些既需要激光雷達(dá)本身擁有對高反射信號的精確辨別能力，也需要算法來做持續(xù)優(yōu)化。

其次就是透明玻璃，激光雷達(dá)發(fā)射出的激光會穿過透明玻璃，從而造成一定的漏檢。在專業(yè)測繪場景中，往往可以用到一些輔助反射手段，比如貼上磨砂紙、高反射率膠帶等等，但車載場景中是無法針對這種特殊材質(zhì)去做處理的。好在行駛中會被透明玻璃干擾的場景較少，即便有也可以通過其他傳感器融合的手段來準(zhǔn)確判別。

其他光源的干擾

激光雷達(dá)雖然無懼極暗的黑夜場景，但并不代表著能在強(qiáng)光照下實(shí)現(xiàn)最好的性能。在汽車行駛的過程中如果是順光行駛，那么強(qiáng)烈的太陽光很可能會使朝向太陽的激光雷達(dá)點(diǎn)云圖內(nèi)出現(xiàn)顯著的噪點(diǎn)干擾，同理還有各種城市光污染。如何更好地分離出這些干擾信號，實(shí)現(xiàn)更高的點(diǎn)云圖信噪比，也是各家激光雷達(dá)在算法上需要打磨的一環(huán)。

再者就是來自其他激光雷達(dá)的干擾，如何判斷接收器收到的激光是來自自己的發(fā)射器還是其他發(fā)射器是一個(gè)大問題，尤其是本身抗擾能力就不算強(qiáng)的TOF激光雷達(dá)。不過在各大廠商的努力下也很快找到了解決辦法，比如引入激光編碼加密，濾掉其他的激光雷達(dá)脈沖。

小結(jié)

車載激光雷達(dá)作為自動駕駛傳感器中最重要的一環(huán)，對精度的要求依然維持在較高的水平，而不能因?yàn)閭鞲衅魅诤系拇嬖诙兴韬觥Ｓ绕涫菫榱烁甙踩?，大多?shù)自動駕駛系統(tǒng)都在冗余上下盡功夫。只有同時(shí)解決了距離、精度和視角的問題，激光雷達(dá)才適合作為量產(chǎn)傳感器投入汽車市場。