本文由武晓宇、张晓、王伟忠共同创作
摘要
近年来，激光雷达被用于导航领域，如机器人、无人机和智能汽车的自动驾驶（包括辅助驾驶等不同级别）。市场上激光雷达种类繁多，测量原理和工作特点差异较大。通过梳理比较车载激光雷达的各种测量原理和技术特点，对各方案进行分析评价，分析其安全性，为激光雷达的选择和应用提供指导。
激光雷达是一种三维位置信息传感器，可用于准确测量周围环境。一般由光学发射部件、光电接收部件、运动部件和信号处理模块组成。其工作原理是将探测信号发射到指定区域 ( 激光束 )，目标物体反射后，收集反射信号并与发射信号进行处理比较，可获得目标距离、方向角、尺寸、移动速度等相关空间信息， 从而探测、跟踪和识别特定区域的环境和目标。
与摄像头、毫米波雷达等其他类型的传感器相比，激光雷达可以实现 3D 成像，获取准确的位置信息。激光雷达的主动光学部件仍然可以在夜间工作。激光雷达也有局限性，如雨雪、雾霾天气会影响测量精度，自动驾驶难以区分交通标志和红绿灯的颜色， 高成本也是限制其大规模商业化的一个限制因素。
习惯上，激光雷达可以根据测量原理或是否含有运动部件进行分类，如图所示 1 所示。根据测量原理，可分为飞行时间法和外差干涉法，飞行时间法可分为脉冲调制和强度调制。根据激光雷达运动部件的特点进行分类，可分为机械旋转态和固态。机械旋转和混合固态激光雷达越来越受欢迎，固态激光雷达越来越受到市场的关注。
图 1 激光雷达的分类
飞行时间法（Time of flight, ToF）的原理如图 2 所示，激光器连续发射光脉冲，在障碍物反射后，通过探测光脉冲的飞行，用探测器收集反射光（ 往返)获得目标距离的时间。利用时间。 ToF 要特别注意测距法， 发射激光器和光电接收器必须始终保持时间同步。
图 2 飞行时间法（ToF）测距
图 3 相位测距法
与 2.1 节中 ToF 利用飞行时差来测量不同的距离， 相位测距是通过测量相位差来计算的 3 所示。正如前面提到的，由于光速过快，需要精确测量 Δt 这是一件非常困难的事情。通过调制光源，检测待测物体反射后调制信号的相位变化，得到待测物体的距离 d ，测量难度大大降低。
式（4） 中 Dφ 探测信号与发射信号的相位差，f 调制频率。调制频率决定测距范围和精度。调制频率越高，测量精度越高，测量范围越小。m 一般调制频率选择距离测量 MHz 量级。
连续波频调制法（Frequency Modulated Continuous Wave, FMCW）用三角波调制， 采用相关光学检测方法，在频域检测信号。该方法具有对背景光噪声不敏感、不需要复杂高频电子检测部件等优点， 行业越来越重视这种方法。
如图 4 激光调制三角波后，调制频率 fo 分为两个光路，一路照射在被测物体上， 反射回到探测器后，记录Ea ；另一条路直接送到探测器，记录下来Eo。两束光干扰探测器，并使用探测器接收干涉信号。
根据光学相关理论，探测器位置的干涉信号为：
通过测量交流信号的振幅和频率，对检测到的干扰信号进行高通滤波，并保留交流信号。Df =fa-fｏ 。根据 Δf 飞行时间 Δt ，然后得到传输距离d 。
图 4 连续波频调节法测距
激光雷达的关键部件包括光源、扫描部件和探测器。每个部件的选择都需要遵循一些指导原则，如图所示 5 所示。本节将分析各部件的选择依据。
图 5 激光雷达系统主要部件的选型依据
光源的选择主要考虑以下因素：首先，光源需要具有良好的单色和高能量峰值，使反射信号更容易检测，有利于提高检测准确性。其次，在日常使用中，车载激光雷达需要保证人眼的安全，尽量避免 400-700nm 可见光波段。最后就是要考虑激光器的制造成本和光波的吸收问题，如图 6 水平坐标为红外波长，垂直坐标为水的吸收因子。结合近红外波段激光制造技术的成熟度和成本因素，市场上主要使用激光雷达产品 1550nm 和 905nm 两个波长。两种红外光源的选择如表所示 1 所示。如 Velodyne、速腾聚创和禾赛大多采用 905nm 此外，一些企业使用1550nm 波长作为光源。
图 6 水的红外吸收光谱
机械旋转激光雷达技术成熟度高，出现较早。但机械旋转激光雷达包含高精度旋转部件，系统结构复杂，价格昂贵。由于硬件成本高，旋转部件和激光束的安装调整不易自动化和规模化，难以大规模生产，雷达的使用寿命有待提高。因此，固态激光雷达已成为许多公司的发展方向。
图 7 机械激光雷达工作示意图
机械激光雷达的测量效果取决于激光的线数。以 32 线激光雷达为例，如图 7 所示，在一个竖直面内，不同角度分布着 32 个发射光束。扫描时，竖直面内的激光束顺序点亮，同时测量该光束对应的反射信号。当完成一个竖直面内的 32 路光信号的检测后，激光雷达在水平面旋转一个角度，在新的竖直面内再次完成 32 路反射光的测量。这样水平旋转一周后，就得到了激光雷达在 3D 空间内的点云分布。
基于微机电系统（Micro-Electro-Mechanical System, MEMS），激光雷达的光学系统通过很小的反射镜微转动就能将激光束反射向不同方向。由于反射镜很小，而且需要转动的角度也很小，通过微能源驱动就可以实现镜片和反射光束的快速移动，在极短的时间内完成一条线或者一个阵列的扫描。
MEMS 激光雷达的一大优势是去掉了传统机械雷达的旋转部件，可以有效减少旋转带来的部件损耗，延长激光雷达的工作寿命。振镜的驱动可以使用电驱动或者磁驱动的方式，如图 8 所示，结合电驱动和磁驱动，带动镜片下方两个轴的旋转，可以实现在两个维度上的 2D 扫描。
图 8 MEMS 振镜的两种驱动方式
MEMS 激光雷达的优点是 MEMS 微振镜技术相对成熟，可以以较低的成本和较高的准确度实现固态激光扫描（只有微小的振镜震动），商业化速度快。缺点是没有解决接收端的问题，光路较复杂，不稳定，仍然存在微振镜的振动，这个结构会影响整个激光雷达部件的寿命，并且扫描受振镜的限制，在扫描范围上有一定限制。机械激光雷达的测量效果取决于激光的线数。
快闪（Flash）激光雷达与摄像头工作模式相似，激光束会直接向各个方向漫射，漫射的激光束照射到目标区域的障碍物上反射，再利用感光元件阵列采集反射回来的激光束。Flash激光雷达的一大优势是它能快速记录整个场景， 避免了扫描过程中目标或激光雷达移动带来的测量误差。不过，这种方式也有它的缺陷：感光元件阵列的像素越大，要处理的信号数据就越多，对处理期间提出了很高的要求。同时，由于激光束是同时向多个方向漫射，导致能量分散，Flash 激光雷达的探测距离通常比较小。
Flash 激光雷达的优点是全固态方案，没有移动部件，发射端方案成熟，成本较低，容易过车规。缺点是采用单脉冲测量，单脉冲需要较高的能量，峰值功率较高，闪光能量可能伤害人眼。
与微波相控阵雷达原理类似，光学相控阵（Optical Phase Array，OPA）固态雷达原理是通过调控初始相位，让多束光干涉叠加，如图 9 所示。有的方向光场彼此增强，有的方向光场相互抵消。采用多个光源组成阵列，通过控制各光源发射的时间差，可以合成角度灵活、精密可控的主光束。
图 9 OPA 光学相控阵雷达原理
OPA 激光雷达的优点是没有任何机械部件， 结构相对简单，精度高，体积小，成本低。缺点是在主光束以外会形成“旁瓣”，产生能量分散，一般阵列单元尺寸小于 500nm，对加工精度要求高，扫描角度有限，接收端方案薄弱， 接收面大，信噪比差。
如表 2 所示是几种激光雷达在测量范围、可靠性、成本、尺寸几个维度的对比。
探测器选择主要考虑以下因素：高灵敏度、高增益、低抖动、低电子噪声。探测器的抖动会直接影响距离测量精度。由于激光束打在远处物体后经过漫反射回到探测器的信号非常弱，通常选择灵敏度较高的雪崩管探测器或光电倍增管作为激光雷达的探测器。
4 激光雷达安全性分析
当前，随着互联网与传统产业融合进程的加快，全球车联网产业已进入高速发展阶段。据估计，智能网联汽车将从 2018 年起迎来 20 年左右的高速发展期。到 2035 年，智能网联汽车将占据 25% 的新车市场，年销量超过 3000 万辆。车载激光雷达作为智能网联汽车的核心传感器部件之一，有着难以取代的地位。
然而，车载激光雷达却暴露出一定的安全隐患。2019 年 7 月，来自密歇根大学、百度研究院以及伊利诺伊大学香槟分校的研究人员提出了一种基于梯度的 LiDAR-Adv 方法生成对抗样本，可以干扰激光雷达点云，最终实现“欺骗” 激光雷达检测系统的对抗方法。如图 10 所示， 基于激光雷达的检测系统可以检测到普通的箱子，却无法识别 LiDAR-Adv 生成的对抗样本。
图 10 LiDAR-Adv 概览
该研究披露了激光雷达自动驾驶检测系统的潜在漏洞，为基于激光雷达的自动驾驶方案埋下了安全隐患，如何提高识别的准确性仍是智能网联汽车激光雷达面临的重要挑战之一。
5 结语
整体而言，当今车载激光雷达产业化普及面临的两大瓶颈是高成本和通过车规级检验。成本限制了商用普及速度，而车规的严苛条件对激光雷达本身的光学精密性也提出了挑战。目前市场上各种类型的激光雷达百花齐放，尚没有一种技术方案能垄断市场。OPA 技术是大家认可的未来趋势，但是现阶段技术瓶颈较大， 大部分处于预研究阶段。2020 年的 CES 大会上， 多家企业宣布了固态激光雷达方案，市场价格也较 2019 年有了很大幅的下降。预计固态激光雷达在接下来的几年中将扮演越来越重要的角色，而其安全性也将成为备受关注的焦点之一。
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