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不只长距离和大视角，激光雷达的精度必须保障
发布时间： 2023/5/8 10:16:49 | 109 次阅读
在车规激光雷达这几年的发展中，由于固态与混合固态激光雷达率先上车，往往都是先从更远的探测距离、更大的视场角开始做起。可随着ADAS系统朝着更高等级进发，对高精度的追求也开始慢慢被提上日程。
角分辨率
在一众固态激光雷达厂商追求更大视场角的过程中，往往不能忽视了角分辨率这一重要精度参数。随着如今激光雷达的扫描方式已经变得多种多样，也出现了数字激光雷达等产物，但在考虑角分辨率时，还是以激光扫描点之间的平均角分辨率来计算的。
对于长距离激光雷达而言，其角分辨率往往无需做到太高，毕竟这类产品优先保证的是探测距离和视场角。但对于补盲用的激光雷达来说，角分辨率就越高越好了。在同样的距离下，角分辨率越高的激光雷达可以更高精度的探测结果，进而实现jing确的物体判断。这也是在不少汽车自动驾驶系统中，由远到近后识别精度更高的原因。
但一味地增加角分辨率对整车系统而言并不一定是好事，且不说庞大的吞吐量和功耗要求，对于自动驾驶计算域而言，也需要将更多的算力迁移到对激光雷达的数据分析上，而其中不少任务如果交给图像传感器又能以更小的硬件成本完成任务。这就像是图像传感器的像素一样，zui终决定观感并不是像素的多少，而是单颗像素的质量，激光雷达的角分辨率也是如此。
反射率造成的误差
激光雷达在遇到透明玻璃或高反射材质时，其测距与定位效果都会受到影响。往往我们在查看激光雷达的探测距离指标时，都会注意到厂商标注了特定反射率，尤其是10%及以下的反射率。
而这种高反射率材质的物体反馈到点云图上，就很容易生成“鬼影”或者“膨胀”，而且这些往往来自需要准确识别的物体，譬如交通指示牌、尾灯等等。这些既需要激光雷达本身拥有对高反射信号的jing确辨别能力，也需要算法来做持续优化。
其次就是透明玻璃，激光雷达发射出的激光会穿过透明玻璃，从而造成一定的漏检。在zhuan业测绘场景中，往往可以用到一些辅助反射手段，比如贴上磨砂纸、高反射率胶带等等，但车载场景中是无法针对这种特殊材质去做处理的。好在行驶中会被透明玻璃干扰的场景较少，即便有也可以通过其他传感器融合的手段来准确判别。
其他光源的干扰
激光雷达虽然无惧极暗的黑夜场景，但并不代表着能在强光照下实现zui好的性能。在汽车行驶的过程中如果是顺光行驶，那么强烈的太阳光很可能会使朝向太阳的激光雷达点云图内出现显著的噪点干扰，同理还有各种城市光污染。如何更好地分离出这些干扰信号，实现更高的点云图信噪比，也是各家激光雷达在算法上需要打磨的一环。
再者就是来自其他激光雷达的干扰，如何判断接收器收到的激光是来自自己的发射器还是其他发射器是一个大问题，尤其是本身抗扰能力就不算强的TOF激光雷达。不过在各大厂商的努力下也很快找到了解决办法，比如引入激光编码加密，滤掉其他的激光雷达脉冲。
小结
角分辨率
在一众固态激光雷达厂商追求更大视场角的过程中，往往不能忽视了角分辨率这一重要精度参数。随着如今激光雷达的扫描方式已经变得多种多样，也出现了数字激光雷达等产物，但在考虑角分辨率时，还是以激光扫描点之间的平均角分辨率来计算的。
对于长距离激光雷达而言，其角分辨率往往无需做到太高，毕竟这类产品优先保证的是探测距离和视场角。但对于补盲用的激光雷达来说，角分辨率就越高越好了。在同样的距离下，角分辨率越高的激光雷达可以更高精度的探测结果，进而实现jing确的物体判断。这也是在不少汽车自动驾驶系统中，由远到近后识别精度更高的原因。
但一味地增加角分辨率对整车系统而言并不一定是好事，且不说庞大的吞吐量和功耗要求，对于自动驾驶计算域而言，也需要将更多的算力迁移到对激光雷达的数据分析上，而其中不少任务如果交给图像传感器又能以更小的硬件成本完成任务。这就像是图像传感器的像素一样，zui终决定观感并不是像素的多少，而是单颗像素的质量，激光雷达的角分辨率也是如此。
反射率造成的误差
激光雷达在遇到透明玻璃或高反射材质时，其测距与定位效果都会受到影响。往往我们在查看激光雷达的探测距离指标时，都会注意到厂商标注了特定反射率，尤其是10%及以下的反射率。
而这种高反射率材质的物体反馈到点云图上，就很容易生成“鬼影”或者“膨胀”，而且这些往往来自需要准确识别的物体，譬如交通指示牌、尾灯等等。这些既需要激光雷达本身拥有对高反射信号的jing确辨别能力，也需要算法来做持续优化。
其次就是透明玻璃，激光雷达发射出的激光会穿过透明玻璃，从而造成一定的漏检。在zhuan业测绘场景中，往往可以用到一些辅助反射手段，比如贴上磨砂纸、高反射率胶带等等，但车载场景中是无法针对这种特殊材质去做处理的。好在行驶中会被透明玻璃干扰的场景较少，即便有也可以通过其他传感器融合的手段来准确判别。
其他光源的干扰
激光雷达虽然无惧极暗的黑夜场景，但并不代表着能在强光照下实现zui好的性能。在汽车行驶的过程中如果是顺光行驶，那么强烈的太阳光很可能会使朝向太阳的激光雷达点云图内出现显著的噪点干扰，同理还有各种城市光污染。如何更好地分离出这些干扰信号，实现更高的点云图信噪比，也是各家激光雷达在算法上需要打磨的一环。
再者就是来自其他激光雷达的干扰，如何判断接收器收到的激光是来自自己的发射器还是其他发射器是一个大问题，尤其是本身抗扰能力就不算强的TOF激光雷达。不过在各大厂商的努力下也很快找到了解决办法，比如引入激光编码加密，滤掉其他的激光雷达脉冲。
小结
车载激光雷达作为自动驾驶传感器中zui重要的一环，对精度的要求依然维持在较高的水平，而不能因为传感器融合的存在而有所疏忽。尤其是为了高安全性，大多数自动驾驶系统都在冗余上下尽功夫。只有同时解决了距离、精度和视角的问题，激光雷达才适合作为量产传感器投入汽车市场。
联系人：张先生
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