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自動駕駛只用激光雷達進行感知會有哪些問題?

智駕最前沿 ? 來源:智駕最前沿 ? 作者:智駕最前沿 ? 2025-07-02 08:59 ? 次閱讀
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[首發于智駕最前沿微信公眾號]自動駕駛依賴激光雷達(LiDAR)技術已成為行業內的主流選擇之一。激光雷達通過發射和接收激光脈沖,繪制周圍環境的三維點云,為車輛提供精確的空間感知能力。之前和大家聊過,如果僅使用純視覺可能會導致的問題。但如果僅依靠激光雷達來實現自動駕駛,那一定也會存在一系列不容忽視的弊端,今天智駕最前沿就和大家來聊聊這個話題。

我們首先要了解激光雷達的基本工作原理。激光雷達通過高速旋轉或固態陣列發射成千上萬束激光脈沖,測量它們在遇到物體后反射回傳所需的時間(Time-of-Flight),并以此計算出物體與傳感器之間的距離。通過不斷掃描周圍環境,LiDAR能夠生成高精度的三維點云地圖,為定位、避障和路徑規劃提供核心數據支持。這種點云數據本身存在一定的稀疏性和盲區,尤其在垂直分辨率和檢測低反射率物體等方面,難以與人眼或高分辨率相機系統相比。

從成本角度來看,高性能激光雷達的價格普遍高于其他傳感器。傳統機械旋轉式LiDAR每臺售價可達數萬元人民幣,而即便是固態LiDAR,隨著量產和技術進步,價格雖有下降趨勢,但要做到與攝像頭同價仍需時日。對于大規模量產和消費者級自動駕駛系統而言,高昂的傳感器成本將直接轉嫁到整車售價上,無疑會增加購買門檻。此外,LiDAR的制造過程包括精密光學元件和復雜微機電系統(MEMS)加工,供應鏈穩定性和良品率也會影響最終成本和交付周期。

環境適應性也是一個關鍵問題,激光雷達在雨、霧、雪、塵埃等復雜天氣條件下容易受到干擾。雨滴或雪花在激光路徑上產生大量無意義的散射點云,導致系統誤判或干擾真實目標識別。霧霾天氣中,激光自身的衰減效應會顯著降低最大探測距離和點云密度,使得遠距離障礙物難以準確感知。此外,地面揚起的塵土、泥水飛濺等環境噪聲,也可能在短時間內淹沒部分LiDAR數據,影響車輛的實時決策。

激光雷達也對低反射率或高反射光表面存在檢測盲區。有些常見路面材質(如深灰色瀝青)或無色透明材料(如玻璃窗、塑料包裝)的激光回波極其微弱,導致LiDAR難以捕捉到這些物體的點云;而高反射材料(如金屬或鏡面)會產生飽和脈沖、偽影或多次反射,干擾真實數據結構。在復雜城市環境中,這類盲區往往對應行人身穿深色衣物、玻璃幕墻建筑、工地圍擋等,使得僅靠LiDAR的感知系統在安全性上存在較大隱患。

激光雷達的數據量巨大,對計算和傳輸能力提出了極高要求。激光雷達每秒會生成百萬級以上的點云數據,需要強大的車載計算平臺對其進行濾波、去噪、聚類和目標跟蹤等處理。為了保證實時性,系統必須配備高性能GPU或專用的點云處理ASIC,否則就會出現感知延遲,影響自動駕駛決策的及時性。同時,傳感器與主控單元之間的以太網CAN總線也需具備足夠帶寬,否則當多臺LiDAR同時工作時,會出現數據擁堵或丟包風險。

從系統可靠性和冗余設計角度考量,“單一LiDAR方案”在面對傳感器故障或誤報時,缺乏足夠的備援機制。一旦LiDAR出現失效、偏移或遮擋,車輛將失去核心的三維感知能力,極易導致對周圍環境盲區增多。相比之下,多傳感器融合方案(Camera、Radar、Ultrasonic等協同工作)在單一傳感器失效時,仍可通過其他傳感器維持最低水平的環境認知,從而提高行車安全性。

LiDAR自身的物理特點也對安裝和設計提出了挑戰。機械旋轉式LiDAR通常需要凸出的安裝位置,這在車輛上將影響整車空氣動力學和美觀;而固態LiDAR雖可更好地集成于車身前臉,但其視角和探測距離往往受限,需要部署多個單元才能覆蓋全車周壁,這無疑又增加了成本和設計復雜度。如果雨滴、泥土附著在激光雷達上,也將對感知精度造成影響,此時LiDAR就需要額外的清潔和防護措施,否則就會出現盲掃區域。

激光雷達在高精度地圖配合使用時,能夠實現厘米級定位和導航。但建立和維護高精度地圖本身,是一項巨大的工程。地圖采集需要專業測繪車輛、激光雷達掃描、GPS/INS同步定位等設備配合,并進行大量后處理和數據校正。隨著道路環境更新,建筑物改造或路面標線變化,高精地圖需頻繁維護和分發,否則車輛在地圖與現實差異過大時,可能出現定位漂移或路徑規劃失敗。對于完全依賴LiDAR的自動駕駛方案,這種對高精地圖的過度依賴,也加大了系統的復雜性與運營成本。

LiDAR對光照變化并不敏感,這是其相對于攝像頭的優勢之一,但在強烈陽光直射、夕陽逆光等極端光照角度下,激光接收模塊也可能受到陽光干擾,產生虛假回波或降低信噪比。此外,一些高光澤或半透明物體在特定角度下會將激光束偏折或吸收,導致點云數據出現斷層。這些邊緣案例在高速公路或城市隧道中尤為突出,需要額外的軟件算法對異常點進行剔除或修復。

激光雷達的發射波長通常在905nm或1550nm波段,不同波段在空氣中的衰減特性、對人體和動物的安全性等方面也各有不同。1550nm波段雖然能提供更長的探測距離和更強的抗太陽干擾能力,卻需采用昂貴的激光放大器和探測器;而905nm波段成本較低,卻在強光環境下更易受到太陽輻射的影響。兩者選擇的權衡也反映出僅用LiDAR的系統設計復雜度,難以一概而論。

在城市道路中,動態目標(如行人、自行車、車輛等)常常以群體或密集形式出現,LiDAR需快速識別并實時跟蹤各個目標。但點云的稀疏性使得在遠距離或目標快速移動時,點云樣本數量會驟減,難以準確估計物體速度和方向。車輛對突發橫穿道路的行人或突然變道的車輛,可能出現感知滯后,影響制動或避讓決策的準確性。

激光雷達在隧道、橋下等封閉或半封閉空間內,也會出現激光多次反射或穿透現象,形成錯綜復雜的點云噪聲。尤其是在光滑混凝土或金屬支架上,激光束會發生鏡面反射,導致虛假目標檢測和誤判。當自動駕駛車輛在工地、礦區、林區等特殊場景運行時,周圍環境的凹凸地形、腳手架、樹葉和碎石等非剛性物體,會產生海量動態噪聲點云。若缺乏圖像或毫米波雷達等其他傳感器輔助,僅用LiDAR難以區分目標與環境雜波,容易引發頻繁誤報,影響行車舒適性和安全性。

從軟件算法層面討論,點云分割、聚類、目標識別和語義分割等技術仍在不斷優化。僅依靠LiDAR的自動駕駛系統,往往需采用復雜的深度學習網絡,對點云進行空間特征提取和場景理解。相比于圖像數據,點云在結構化方面相對欠缺,如何高效地將其與語義信息融合,仍是亟需解決的問題。大量算法研究雖能提升LiDAR感知能力,但相應的計算負擔加重了整車系統的功耗和硬件要求。

LiDAR的維護成本和保養周期也不容小覷。傳感器外殼、防水防塵等級、抗撞擊性能、線路連接穩定性,都需要定期檢修和校準。一旦車輛在惡劣路況中小碰撞或顛簸造成LiDAR微移,整體感知性能就會下降,需要專業人員進行現場調整或返廠校準,增加運營成本和停機時間。

綜上所述,激光雷達雖為自動駕駛提供了高精度三維感知能力,但若僅依靠LiDAR而忽視其他傳感器的優勢,將面臨成本高昂、環境適應性差、數據處理壓力大、系統冗余不足及維護復雜性高等諸多弊端。自動駕駛系統應在LiDAR、攝像頭、毫米波雷達、超聲波傳感器等多源數據融合的基礎上,結合高精地圖與定位技術,以及先進的軟件算法,實現更安全、更可靠、更經濟的自動駕駛解決方案。

審核編輯 黃宇

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