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激光雷达概述

激光雷达是Light detection and ranging的缩写，即“激光探测与测距”。 它的工作模式也是发射-反射-接收-计算。 ” 在概念的时候，我的第一印象并不是科技感很强的3D点云，而是小时候被激光电棒刺眼的恐惧，然后想到了开着大激光手电筒的车最让我蒙蔽的情况。其实车用激光雷达的激光波长属于人眼看不见的红外波段。（但这并不代表红外线对人眼无害，尤其是905nm接近可见光的激光，需要限制其功率）

激光雷达点云

*注：对于激光雷达的介绍，相互抄袭的文章过多，但对底层原理的分析不够深入。 而且总是站在投资者的角度，过分关注公司的经营状况和投资意见。 作为从事自动驾驶技术的人，跟踪厂商的生产和销售是没有意义的，因为这些信息总是会随着时间的推移而变化。 我们只需要知道目前激光雷达工作的最基本原理：

1）原子受激辐射原理； （基础物理原理）

2）EEL、VSCEL、光纤激光器原理； （激光发生装置的基本原理）

3）PD、APD、SPAD、SiPM原理； （激光接收装置的基本原理）

4）ToF和FMCW的测距原理； （激光测距原理）

5）机械、棱镜、旋转镜、MEMS、OPA相控阵、FLASH； （转动激光完成扫描的原理）

市面上所谓的激光雷达无非是以上技术原理的综合。 只有熟悉其中的原理，才能一眼看穿背后的本质，才不会迷失在后面一些报道的废话中。

激光雷达可行技术路线

激光雷达基础物理 2.1 原子能级与自发辐射

前面说过，雷达发射的电磁波本质上是由交流电转换而来的。 说到光波，人类目前还没有能力产生数百太赫兹的交流电来产生电磁波。 这时候就需要原子来产生光波。

将视角再次切换回高中，丹麦物理学家玻尔提出了原子的能级结构：即原子只能处于一系列不连续的能态，不能处于中间态。 原子的不同能态对应不同的电子。 轨道（1s 2s 2p 3s 3p 3d ...）。

当原子从一种静止状态跃迁到另一种静止状态时，它会辐射或吸收一定频率的光子。 光子的能量由两个定态的能量差ΔE决定，hv=ΔE（h为普朗克常数，v为频率）。

在光子、电子轰击、外加热等作用下，原子会从低能级跃迁到高能级（激发态），激发态原子会自发地跃迁到更稳定的低能级。 这时候，能量就会以光子的形式发射出来。 在这个过程中，不同原子产生的自发辐射光在频率、相位、偏振方向和传播方向上具有一定的任意性，我们称之为自发辐射（spontaneous emission）。

这其实就是我们日常生活中的白炽灯、节能灯、LED灯的发光原理。 例如，节能灯是电子轰击汞原子，汞原子产生紫外线，紫外线再照射荧光物质，最后产生可见光。

水银原子能级

2.2 受激辐射与激光

还有另一种更规则的辐射方式：受激发射。 当激发态原子在外电磁辐射场作用下时，这个外光子的能量恰好是原子两个能级之间的能量差。 这时候就会造成“雪崩”效应，许多受激原子发射出的光子的频率、相位、传播方向、偏振态等都与外来光子完全相同。

这一理论由爱因斯坦于1917年在《辐射的量子论》中发表。

激光是受激辐射光放大的缩写。 受激辐射然后通过谐振腔。 基本谐振腔由两个平行镜组成，一个用于全反射，另一个用于部分反射。 那么，结果是滤除未沿轴引导的激光，同时增强沿轴的激光。 向外输出的是波长相同、方向相同、光束极窄的光——激光。

谐振腔原理

这种一致性极为珍贵和难得。 无论如何，普通雷达天线发射的电磁波方向不可能高度一致。 激光的方向性和光束宽度使激光雷达的角分辨率优于其他传感方法。

2.3 激光设备的种类

至于车用激光器的种类，大概有以下三种：

1）边缘发射激光器（EEL）：

发射功率较高，探测距离远，光斑呈“纺锤形”。

2）垂直腔面发射激光器（Cavity Surface Emitting Laser，VCSEL）：发射光束窄而圆，易于在芯片上实现大规模阵列，这一点非常重要。 缺点：目前设备功率略低，探测距离较近。 单轴转镜雷达和闪光激光雷达都将采用VCSEL，这将是未来的主要方向。

比如Iphone搭载的是VCSEL激光雷达，Face ID就是基于激光雷达的人脸扫描识别。 2022年新推出的禾赛AT128也采用了128颗集成VCSEL激光器。

3）光纤激光器

鳗鱼与 VCSEL

激光器的波长在很大程度上与激光器本身的物理特性有关（也与环境温度等参数有关）。 例如，硅激光器的中心频率为905nm，磷化铟激光器的中心频率为1550nm。

显然，与905nm激光相比，波长更长的1550nm激光绕行能力略好，对空气中的尘埃颗粒有一定的抑制作用。 远离可见光范围，激光的功率可以做得更高，探测距离相对更远，可达500m。 1550nm激光雷达是大趋势，但是磷化铟激光器和砷化镓APD也比硅激光器贵，但这不是什么大问题。

水对1550nm的激光有很强的吸收作用，之所以对人眼伤害小，是因为它在到达视网膜之前就被眼球中的水吸收了。 因此，1550nm激光雷达在阴雨天受到的影响较大。

2.4 激光接收装置原理

那么问题又来了：应该如何感知激光？ 前面说过，雷达的接收器是利用天线的互易特性，将电磁波转换成同频率的交流电信号。 然而，这种方法不适用于激光。 我们需要新的方法来转换激光信息：光电效应。

在高于一定频率（这个频率称为阈值频率）的电磁波照射下，某些物质内部的电子吸收能量而逸出，形成电流，即光电。

光电现象于1887年由德国物理学家赫兹发现，正确的解释由爱因斯坦提出。 闭环属于是，爱因斯坦因此获得了1922年的诺贝尔奖。

又是我！

在设计和制造光电二极管时，尽量使PN结的面积比较大，以便接收入射光。 光电二极管在反向电压的作用下工作。 当有光时，反向电流迅速增加到几十微安，称为光电流。 光的强度越大，反向电流就越大。 光的变化引起光电二极管的电流变化，可将光信号转换为电信号，成为光电传感器件。

其响应度可以定义为在给定波长下产生的光电流I与入射光功率P的比值：R(λ)=IPDP (26) 对入射功率具有线性响应，可以很好的保证随后的AMCW测距。

硅光电二极管

具体到激光雷达，常用的器件有雪崩光电二极管（APD）、单光子雪崩二极管（SPAD）、硅光电倍增管（SiPM）。 该装置的具体原理参考WIKIPEDIA，本文不再赘述。

光电二极管可以检测的信息包括：激光的存在/不存在，以及强度/弱点。 如果需要测量激光的频率和相位，则需要激光干涉仪或光谱仪。 这在激光雷达上是不现实的。 因此，实际上FMCW激光雷达会采用间接测量方式，通过入射-接收激光混频获得频率和相位信息。

汽车激光雷达要求

在自动驾驶行业，汽车激光雷达的应用场景主要是自动驾驶的开发与验证、Robotaxi、高精度地图采集、量产车型的感知模块等。 其中，尤其是量产项目可以带来大量订单，为厂商创造大量利润。 量产车型的激光雷达也有最苛刻的要求：作为“用户”，汽车想要什么样的激光雷达：

要求

阐明

成本可控

作为汽车的一部分，它的成本应该不会太高，至少在几百元以内；

体积小

体积不宜过大，以利于在车身上的布置；

测量距离可达200​​m以上

自动驾驶的合理检测范围要求；

精度达到厘米级

同上;

测量响应快，时间短

只有单点检测速度足够快，才能形成足够密集的点云

眼睛安全（硬）

法律法规严格要求激光能量不能过高，否则会对人眼造成伤害；

满足车规要求（硬性）

满足整车规范13000小时的工作寿命要求和-40-85℃的工作温度要求，需要极高的可靠性；

激光雷达的必要性

可见激光雷达的维度要求比较高，同时满足这些要求实际上是非常困难的。 但只有带着这些需求去讨论现有的激光雷达解决方案，才不会迷失在“罗列各种方案的性能参数和优缺点”的陷阱中。

激光雷达测距方案

激光雷达方案有两种类型：“测距方案”和“扫描方案”。 两者有一定的联系，但又是不同的概念，不应混淆。 所以分开讨论。

4.1 TOF测距方式：时间测量

飞行时间（TOF）的原理与上述脉冲雷达测距法相同。 激光器发出脉冲后，部分光返回原路，被接收器接收。 通过计算发射到接收的时间差τ 可以得到目标距离： R=c⋅τ/2 以上7个要求基本可以满足。 难点在于需要实现ps级（1ps=10−12s）的精密时间测量电路，以及极窄脉宽（ns级）的激光发射电路。 这就限制了TOF测距的精度，目前只能达到厘米级，但对于自动驾驶来说已经足够了。

因此，目前几乎所有的自动驾驶激光雷达落地产品都采用脉冲法TOF测距。

4.2 三角测距：相机感应

激光发射器发射激光，物体上的反射光被CMOS或CCD传感器捕捉，可以是线扫描相机，也可以是面扫描相机。 对于采集到的点图像，可以采用灰度质心法得到亚像素级的分辨率。 （双目视觉也可以归结为三角测距）

三角测距原理：斜射

再以斜射公式为例，从三角形的相似性质：qf=sx，sinβ=qd

可用测量距离：d=sfxsinβ(24)

三角测距的优点：

1）近距离检测精度非常高

2）CCD传感器的成本远低于TOF雪崩光电二极管（APD）和硅光电倍增管（SiPM），是最便宜的激光测距方案。

但它的缺点也很明显：

三角测距分辨率Δd=d1−d2=Δx⋅sfx2sinβ=Δx⋅d2sinβsf (25)。 显然，随着距离 d 的增加，测距分辨率以二次指数形式迅速恶化。 而且，由于采用了图像传感器，在阳光直射的情况下，反射光点会被阳光淹没，从而导致故障。

鉴于其特性，三角测距更常用于室内短距离测距场景，如扫地机器人。 在自动驾驶领域基本被抛弃。

4.3 AMCW 测距：相位测量 (iToF)

AMCW 代表调幅连续波形。 通过调节激光器的输入功率（电流），调节发射光强度，周期性调制发射激光的振幅。 ToF是通过解决发射波和接收波的相位差来反推的，所以这种方案也称为iToF（indirect ToF）。 注：“相位”是指周期性调整激光振幅的相位，即控制激光器的交流电的相位，并非激光器本身的相位。

AMCW测距法

它的距离估计为：d=φ2πT⋅c(25)

由于测量幅度和相位比直接测量ToF更容易，所以AMCW测距方法具有更高的精度。 主流激光测距仪的原理是AMCW测距。 显然，根据傅里叶变换原理，激光振幅和相位的获取需要一定的采样时间，其测距速度会比ToF慢一个数量级。 如果使用机械扫描，帧速率将非常慢。

正好AMCW测距更方便实现固态Flash激光雷达（为什么适合后面会说）。 但是问题又来了，AMCW是由于连续光波的发射。 它的功率很大，对人眼有很大的安全隐患，很难通过车辆认证。

事实上，深度相机也广泛使用 AMCW 测距，它将近红外 (NIR) 光谱中的调制光投射到场景中，记录光的返回时间，并生成一组深度图。

4.4 FMCW测距法

厂商：Aeva、Mobileye&Intel、Blackmore、广少、洛维等。

激光调频连续波的测距原理与第二章调频连续波雷达的测距原理完全相同光纤光谱仪报价，这里不再赘述。

它的优点是：

FMCW精度可达毫米级；

‍

利用多普勒效应可以计算出目标的速度信息；

FMCW具有极高的信噪比和极强的抗干扰能力；

平均功率很小（比现在的ToF还小），对人眼是安全的；

探测距离远，可达600m；

易于与光学相控阵OPA结合实现纯固态激光雷达（后述）

它的缺点是：

激光的线性调频和混光技术比毫米波难多了，即使研发完成，也是成本最高的方案。

FMCW单次测距耗时20us，点云形成速率为：50000point/s，点云密度先天不足（方案有缺陷）。 相比之下，TOF只需要不到2us就可以完成测量。

4.5 测距方案讨论

总结四种测距方式的特点，显然只有TOF能够通过市场检验。 三角测距和FMCW都存在缺陷，未来很难有大的发展。 而FMCW潜力巨大，是当前行业的热点。

方法

成本

速度

范围

生活

安全

精确

体积

评论

到F

✔ 中等

✔最快

✔ 更大

✔

✔

✔中等

✔

目前主流方案

三角形

✔ 最低

✔最快

❌最低

✔

✔

❌贫穷

✔

远距离精度很差

AMCW

✔ 降低

❌较慢

✔ 更大

✔

❌

✔ 高

✔

很难满足安全要求

调频连续波

❌最高

❌较慢

✔最大

✔

✔最好的

✔ 高

✔

未来方向之一

激光雷达扫描形式

测距方案都是针对单点的检测。 只有采用扫描方式才能实现大视角的检测。 激光雷达的扫描形式可分为机械式、混合固态和纯固态三种。 在：

机械：机械旋转机构带动激光收发器旋转，从而完成FOV的测量；

混合固态：激光收发装置静止不动，通过旋转镜、棱镜、MEMS振镜的运动改变激光反射角，完成FOV扫描；

纯固态：采用相控阵技术改变激光发射方向完成扫描，或采用Flash技术直接检测；

再次提醒：扫描法和测距法完全是两种分类依据，不能混淆。 下面还将给出可与各扫描形式结合使用的测距方法。

5.1 机械扫描：一维转台

常用测距方式：TOF

代表厂商：Velodyne、Ouster、Waymo、禾赛、速腾聚创、雷神智能、北科天汇

以Velodyne 64线激光雷达为例，它垂直堆叠了64个激光器。 然后使其不断旋转，完成360°环境测量。 旋转机构在力学上可称为“转盘”。

Velodyne 机械激光雷达

优势

1.速度稳定，线性扫描，360°视角；

2、目前所有激光雷达中精度最高，点云最密集（128线，双回波高达691万点/秒）；

缺点

1.包含多组收发模块，成本极高； 数十万;

机械转盘需要满足：重量小、体积小、角度精度极高、能承受20Hz的高速旋转。 这对伺服电机的机械设计与加工、运动控制等提出了极大的挑战。 这导致：

2、体积大、重量重、可靠性差，平均故障时间仅为1000-3000小时，需要经常维护，难以满足整车规格最低13000小时的要求。

3、内部运动部件较多，在行驶环境中磨损严重，需要大量的人工组装和调整，难以大规模量产

因此，在自动驾驶研发和高精地图构建过程中，对成本不敏感的采集车仍会采用最高性能的传统机械雷达，但在量产车型上实现则完全不现实. 随着其他类型雷达性能的提高，这种类型的雷达会逐渐衰落。

5.2 半固态1：旋转镜

常用测距方式：TOF

供应商：华为、速腾、Luminar、DJI Livox、禾赛（几乎所有厂商都有）

该型激光雷达的激光器是固定的，通过可旋转的反射镜反射激光，从而实现在空间的扫描。 它大大减小了机械类型的尺寸。 旋转镜的控制灵活性也远高于伺服转台。旋转镜可分为一维旋转镜、二维旋转镜、多面旋转镜、双棱镜等。

5.2.1 一维旋转镜

顾名思义，一维旋转镜只能在一个维度上旋转。 如果需要进行面扫描，需要多台激光器并排放置，有点像纯机械雷达。 但是，为了实现更小的尺寸，车规级旋转镜雷达需要芯片化的VCSEL激光器。

案例：2022年6月21日上市的搭载理想L9的禾赛AT128是一维转镜雷达（这应该也是2022年第一款量产的一维转镜雷达）。 它的 VSCEL 激光器也由 Apple 的同一供应商 Lumentum 生产。 禾赛采用三镜方案，200rpm的低转速可以实现10Hz的扫描速度。 其每秒153万点的点频也是目前最强的半固态雷达。

理想L9

禾赛AT128一维旋转镜面激光雷达

优势

1、旋转自由度更少，控制更简单，系统精度和刚性更好；

缺点

1、多路激光器硬件成本较高，制造良品率低，只有905nm硅激光器可以在芯片上实现VCSEL工艺，而磷化铟1550nm激光器目前还无法实现；

2、受功率限制，VCSEL的探测距离相对有限；

5.2.2 二维旋转镜

相应地，二维旋转镜可以使用单束激光扫描FOV：

优势

1、成本自然会低很多。

2、控制灵活，可加厚扫描ROI；

3、单激光头可以使用光纤激光器光纤光谱仪报价，比VSCEL功率更高，探测距离更远；

缺点

1、二维旋转镜复杂度高，刚性相对较差，控制麻烦；

2.出口点数相对较少；

5.2.3 Livox双棱镜

DJI Livox 的解决方案则截然不同。 它在激光通信领域采用旋转双棱镜方案。 电机带动双棱镜高速旋转。 第一次偏转发生在激光通过第一个楔形棱镜后，第二次偏转发生在激光通过第二个楔形棱镜后。 控制两个棱镜的相对速度可以控制激光的扫描形式。 产生不同角度的折射光线，实现FOV的扫描。

Livox的棱镜方案和点云排列方式

优势

1、类似于上面的二维旋转镜；

缺点

1、点云中心密集，边缘稀疏；

2、每次扫描成像范围不同，车辆高速行驶时成像不连续；

3、原理导致电机转速过高，6000rpm，影响寿命。

因此，这类激光雷达的市场化并不理想。 只有小鹏P5安装了一些，Livox应该也在研发新的方案。

2021-2022年是转镜式半固态激光雷达的大年，将有大量机型上市。 这也是激光雷达的首次大规模商业化。 可以预见，这将大大提升汽车的辅助驾驶功能。

华为

Luminar-Iris

立沃氧-HAP