說到自動駕駛，很多朋友都會想到形形色色的各類傳感器、高精地圖、GPS等，說到底自動駕駛車型就像一個全副武裝的戰士般無懈可擊。而在這其中，激光雷達則扮演了相當重要的角色，那么激光雷達究竟是怎樣的存在，它與毫米波等相比又有怎樣的特點呢?接下來我們就對激光雷達一探始末。下面就隨汽車電子小編一起來了解一下相關內容吧。

激光雷達是什么?

激光雷達簡稱LiDAR，是一種集激光、GPS全球定位和慣性測量裝置為一體的系統，用于獲得數據并生成精確的數字模型。這三種技術的結合，可以高度準確地定位激光束打出的位置之所在，相較其他產品，激光雷達可將精準、快速與高效的優勢充分進行發揮。

激光雷達相當于人類之眼

激光雷達通俗來說還是一種傳感器，其它傳感器還包括攝像頭、超聲波、紅外、毫米波雷達等等，其最大的特點即在于可以生成三維的位置信息，豈能快速能夠確定物體的位置、大小、外部形貌甚至材質，同時獲得數據并生成精確的數字模型。

相較于攝像頭等傳感器，激光雷達除了能夠生成三維位置模型之外，它的探測距離更遠、測量精度更高，同時響應速度也更靈敏，不收環境光的影響。因此激光雷達不僅是相當于給車裝了一雙眼睛，而且還是一雙千里眼。

目前激光雷達的種類

從類型上來說，激光雷達可以分為機械激光雷達和固態激光雷達，機械激光雷達帶有控制激光發射角度的不見，而固態的則依靠電子部件來控制激光發射角度。相比傳統機械式，固態雷達掃描范圍更大、響應速度更快，成本也得到了有效控制，成為主流不可避免。

從內部線束數量來說，激光雷達又可以分為單線束和多線束激光雷達，傳統的單線束雷達掃描一次只產生一條掃描線，因此其生成的還是平面信息。雖說如此，單線束雷達由于測量速度更快的特點也有著廣泛的應用空間，譬如地形測繪等方面。

但傳統的單線束雷達由于掃描視角非常小，對于自動駕駛車型肯定無法適用。那么如何解決這個問題，增加線束是最簡單直接的辦法，線束越多其探測范圍越廣，數據愈發精確。因此目前市面上的激光雷達產品有4線束、8線束、16線束、32線束以及64線束等等，當然隨著時間推移，功能更變態的128線束激光雷達也已經亮相。

“相愛相殺”的激光與毫米波

激光雷達與毫米波雷達可謂相愛相殺，針對激光雷達在雨雪霧天氣下無法工作的特性，這點毫米波可以進行有效彌補，同時指向性也比較好，但相比激光雷達對中遠距離物體判斷的準確性，毫米波則遜一籌，譬如幾百米外的物體，毫米波雷達可能只能測出是個障礙物，但具體是什么物體則超出了它的工作范圍。

但當今的條件下，激光雷達和毫米波已經完成能夠做到很好的兼容，加上攝像頭它們組成了傳感器的“三劍客”，它們的功能由本身的性質所決定，三者都不可或缺。

毫米波雷達主要用還是在障礙物檢測;攝像頭很難得到三維物體的模型，包括它對于環境的干擾也比較依賴這個光照的影響，但攝像頭對物體分類和跟蹤是非常好的;激光雷達普遍用于定位、障礙物檢測、物體分類、動態物體跟蹤等應用。

激光雷達精度竟不是越高越好?

很多朋友都以為，在科技快速發展的今天，雷達的精度自然是越高越好。但殊不知這其中涉及了一個偏差的誤區。以激光雷達為例，其獲取的數據是判斷障礙物類型、處于運動中的物體的監測的關鍵，如果精度太差自然無法識別，這個我們都可以理解。但如若精度太高呢，其對激光雷達甚至自動駕駛車型的其它零部件都會提出相當高的要求，除了徒增有些根本不需要的工作量之外，運行成本也會無形中增加不少，甚至可能會縮短車輛壽命，因此還是應了那句話“不多不少，適量就好”。

沒有激光雷達自動駕駛怎么辦?

自動駕駛必須用激光雷達，如果激光雷達能有效控制成本，ADAS等級數較低的駕駛輔助功能也需要用激光雷達。究其原因，基于攝像頭的ADAS和無人駕駛系統，或者單獨使用毫米波的局限性相當之大。

首先是視場角的問題，為了保證足夠的探測距離，視場角的角度不可太大，而這就導致車輛有非常大的橫向盲區。而使用廣角鏡頭亦或魚眼大家也知道邊緣失真非常嚴重，針對此有些廠商推出多攝像頭的工作模式，縱然這樣，也解決不了近距離盲區的問題，同樣的多目攝像頭會有重疊區域，這樣做會增加算法的復雜性，使用過濾器再經處理會增加系統反應時間，增加成本。

其次是低速問題，攝像頭對于車輛低速下的表現不好，甚至出現對那些靜止目標和緩慢移動的目標無法識別。毫米波則可能只能識別出是障礙物，對與到底是人還是障礙則顯得多少力不從心，沒有激光雷達，甚至尋找激光雷達的替代品，這條路都將步履艱難。

當然要解決自動駕駛的問題，產業鏈的完善和配套也是不容忽視的問題。據筆者跟相關人士交談了解到的消息看，未來幾年自動駕駛汽車的激光雷達、自動駕駛芯片以及電動車電池組都或多或少會遭遇產能無法匹配的問題，對高昂的成本控制也是一大難題。因此除了5G等硬性條件外，自動駕駛之路依然任重道遠，激光雷達的鏡像仍然存在未知。

由上可見，沒有激光雷達，自動駕駛的發展將寸步難行。但縱然如此，對自動駕駛車的安全性也尤其要格外重視，哪怕現在的安全率達到99%也不行，因為剩下的那1%很可能是人，而這點在之前的美國亞利桑那州uber事件上已經有了血的教訓。我們希望未來的自動駕駛車型能以更好的姿態出現在我們面前，但冰凍三尺非一日之寒，羅馬建成亦非以一日之功，我們會對這條漫漫長路的探索保持足夠的耐心，藍海突圍，指日可待。