什么是激光雷达？

什么是激光雷达？

2022/09/28

激光雷达

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用科学的眼光来看，
社会关注的真正原因

什么是激光雷达？

LiDAR 代表“光检测和测距”。这是一种照射激光并根据反射光的信息测量到物体的距离和物体的形状的技术。预计它会在实现自动驾驶方面变得更加复杂，因为它将能够比毫米波（30至300 GHz频段的甚高频无线电波）雷达测量更精确地检测人和障碍物，毫米波雷达测量通常用于支持自动驾驶的系统中。由于其测量精度高，已用于航空测量和地形测绘。如今，高尔夫球手使用简单的设备来测量距离，这绝不是一项新技术。应用范围正在不断扩大，包括安装在汽车中，例如被引入东京奥运会体操比赛的难度测量，以及安装在iPhone和AR耳机等智能手机中。

LiDAR 对自动驾驶的期望是什么

毫米波雷达和激光雷达有什么区别？

　作为实现自动驾驶的基础技术，当前的ADAS（高级驾驶辅助系统）使用毫米波雷达，该雷达使用30至300 GHz频段的极高频无线电波来测量与前方行驶车辆的距离并检测障碍物。不过，毫米波雷达虽然可以测量到物体的距离，但它的缺点是很难判断是汽车、行人还是障碍物。因此，一种技术已投入实际应用，即使用配备毫米波雷达的立体摄像头将前方检测到的物体捕捉为3D图像，并利用AI来判断该物体是汽车、障碍物还是人等。然而，立体摄像头存在黑暗道路上图像数据采集困难、强逆光下检测精度下降等问题。另一方面，激光雷达可以三维测量汽车、行人、障碍物等的距离、形状和位置。

在自动驾驶中，从0级（无自动驾驶）到1级驾驶支持和2级部分驾驶自动化，“人”是驱动力，但从3级有条件驾驶自动化到4级高速驾驶自动化和5级完全驾驶自动化，“系统”是驱动力。为了让“系统”成为驱动者，需要收集各种信息。不仅要收集汽车前方的信息，还要收集不断变化的信息，例如侧面和后方有什么障碍物，是否有其他汽车接近等。为了实现3级自动驾驶，需要使用激光雷达等高精度传感器来替代人类视觉的技术。

TOF方法和FMCW方法有什么区别？

　根据距离测量方法的不同，LiDAR 有两种类型：TOF（飞行时间）方法和 FMCW（调频连续波）方法。

　TOF 方法瞬间发射激光脉冲，并测量激光脉冲被目标物体反射并返回所需的时间。它由发射激光的半导体激光器和充当光接收部分的光电检测传感器组成，由于其结构相对简单，因此已实现单芯片和模块化，从而可以实现低成本生产。因此，应用范围正在从汽车扩展到包括站台门、自动门和工业机器人，这些产品越来越多地安装在车站。

　另一方面，FMCW方法是在改变发射的激光束的频率的同时连续照射激光束，并根据从物体反射回的接收波的频率来测量距离的方法。相对速度也可以利用多普勒效应来测量，多普勒效应因救护车或消防车的警报声在经过时发生变化的现象而闻名。 TOF方法使用的光脉冲持续时间短，很难携带识别单个设备的信息，因此无法判断接收到的脉冲是车辆本身还是其他车辆发送的。当未来配备激光雷达的车辆数量增加时，设备之间的干扰问题将成为技术问题之一。由于FMCW方法观察连续照射引起的变化，因此可以区分自身发射的激光和其他激光雷达发射的激光。因此，作为自动驾驶用高精度激光雷达而受到关注。

迈向激光雷达的普及和实际应用

开发高精度、低成本LiDAR，力争普及车载使用

　TOF方法结构相对简单，部件数量少，从而实现了小型化和商业化。例如，高尔夫测量仪器只需几千日元即可购买。另一方面，FMCW 方式的结构更为复杂，据称其制造成本比 TOF 方式高出约 10 倍。

　激光雷达最初安装在飞机上，用于从天空进行测量并创建地形图，并用于太空领域。为特定应用的高精度距离测量而开发的电子元件非常昂贵。如果单位价格很高，就很难将其部署到包括汽车在内的各种应用中。安装在汽车上，垂直、水平、垂直照射光波，以二维方式测量距离，从距离的差异可以三维地了解目标。目前，通过在一辆车上安装五个激光雷达，可以对汽车周围的物体进行360度的测量。考虑到消费者将要支付五台激光雷达的费用，因此有必要开发技术来尽可能降低成本。

车载激光雷达的普及所带来的问题和现有技术的局限性

目前，配备LiDAR的汽车很少，因此没有问题，但在使用广泛使用的TOF方法进行测量时，不可否认的是，测量可能会受到环境光或迎面车辆发出的激光的影响。因此，我们希望使用 FMCW 方法，它可以实现更准确的测量，但正如我之前提到的，它仍然太昂贵且不切实际。

　此外，还需要克服相干性（相干距离）问题，这限制了激光雷达的性能。就激光雷达而言，由于必须来回发送光线，因此可以维持干扰的距离减半。目前实际使用的极限为50m左右，考虑到在高速公路等上运行时，必须将该距离延长至300m左右。

AIST 的举措和前景

解决一致性问题已经尝试了很长时间，但现阶段除了使用昂贵的部件之外还没有找到好的解决方案。因此，AIST正在开发利用软件进行数字处理的技术，以进行相干性补偿和噪声消除，以进行准确的分析。采用软件处理可以很容易地根据用途进行单独的调整和升级，并且将来可以在单个半导体芯片上批量生产具有多种功能的单芯片器件。我们还在考虑应用硅光子技术进行开发，该技术擅长处理在半导体上照射和检测激光所需的“光学元件”。

　除了与汽车制造商等共同开发之外，AIST还开始研究自己的激光雷达，该激光雷达可以检测微米级的微小不规则性。例如，利用这项技术，可以创建测量表面粗糙度的检查设备，或者使用光纤来检查机械设备和结构的内部，而无需拆卸它们。如果投入实际使用，可能会在市场上广泛普及并导致成本降低。

　要实现自动驾驶，不仅需要了解驾驶状况，还需要在地图数据中准确反映道路周围的结构。 LiDAR 也用于收集此类 3D 数据。未来，随着能够高精度个体识别的FMCW激光雷达成本不断下降，它将越来越脱离更简单、更便宜的TOF方法，搭载激光雷达的设备不仅会出现在自动驾驶等工业领域，还将出现在个人生活的多种应用中。