干货！激光雷达技术和自动驾驶技术原理分析

说到“雷达”，小伙伴们的脑海里大概立马能蹦出战争片中“报告长官，雷达上发现敌舰靠近!”这样的对白。这里所谓的“雷达”(Radar)一般是指利用电磁波探测目标的电子设备，全称是Radio Detection and Ranging，无线电探测和测距，很多人也叫它“无线电定位”。

不过，接下来我们要介绍的并不知道我们熟悉的这个“雷达”概念，而是利用光来进行探测和定位的手段——“激光雷达”。

什么是激光雷达?

如今，“激光雷达”已不是什么陌生的概念了，特别是随着自动驾驶的热潮，它也备受瞩目。

自动驾驶

激光雷达实际上是一种工作在光学波段(近红外)的雷达，最早对它的定义是LIDAR，即 Light Detection and Ranging。不过，更准确的应该是“LADAR”这种叫法，即Laser Detection and Ranging，激光探测和测距。

特点

与同样在汽车中有着一定应用的微波雷达相比，工作在光学波段的激光雷达其频率比微波高2-3个数量级以上，有着更高的距离分辨率、角分辨率和速度分辨率。因此，激光雷达在测量过程中可带来距离、角度、反射强度、速度等更丰富的信息，凭借这些数据便可生成目标多维度的图像，协助我们或系统对探测目标拥有更详细的认知。

另外，由于激光波长短，能发射发散角非常小(μrad量级)的激光束，多路径效应小，即不会形成定向发射，与微波或者毫米波产生多路径效应，抗干扰能力强，可实现低空、超低空目标的探测。而激光主动探测拥有不依赖于外界光照条件或目标本身辐射的特性，只需通过探测自身发射的激光束的回波信号来获取目标信息，所以还可实现全天候的工作。不过，激光雷达易受大气条件以及工作环境的烟尘影响，要实现全天候的工作环境在目前来讲还是最困难的事情。

原理

实际上，激光雷达技术的前提是激光测距技术。我们通常能见到的测距方法，从大类上可以分为：激光飞行时间(Time of Flight，TOF)法和三角法。简单来讲，它们分别适用于长距离测距和短距离测距。

TOF测距原理示意

而TOF法又可分为：

a)脉冲调制(脉冲测距技术)，利用被测目标对光信号的漫反射来测距;

b)相位调制，对激光连续波进行强度的调制，通过相位差来测量距离信息。

而激光雷达对不同方法的选择主要取决于它的种类和实际应用。

分类

激光雷达也分很多类别。从调制出发，目前主要有直接探测激光雷达和相干探测激光雷达。现在常见的，包括自动驾驶、机器人、测绘所用的，基本上属于直接探测激光雷达。比较特殊的，比如测风、测速之类的雷达，则一般采用的是相干调制。

直接探测类型的激光雷达应用

中国海洋大学研发的车载多普勒测风激光雷达

如果从应用出发，那分类就较多了，比如激光测距仪、激光三维成像雷达、激光测速雷达、激光大气探测雷达等等。其中，激光三维成像雷达就包含了我们熟知的激光测绘，以及自动驾驶中的单线激光雷达和多线激光雷达。

自动驾驶中激光雷达是什么样子?

正如上文提到的，在目前的自动驾驶中，有单线激光雷达和多线激光雷达之分。由于在应用中需要很高的采样频率，在近距离和远距离测量中则分别用到三角测距法和脉冲测距法。

其中，单线激光雷达主要通过一个高重频脉冲激光测距仪，加上一个一维旋转扫描来实现测量。而它的角分辨率可高于多线激光雷达，所以在行人探测、障碍物探测(小目标探测)以及前方障碍物探测等方面上，比多线激光雷达具有更多优势。多线方案目前也主要为多路单线集合而成，因而还受到体积和光路的限制。

“长”在自动驾驶汽车头上的激光雷达系统

这里可能有人会问了：“除了避障，为什么还要用激光雷达来做车道检测，而不直接使用相机?ADAS 算法不已非常成熟了吗?”

原因很简单，相机特别容易受到背景光或者强光的干扰。比如，行驶在林荫大道时，树荫落下斑斑点点的阳光，再结合白色车道线，相机就很难辨识，而识别概率的低下则将造成算法的复杂化。

相机：哪位小仙女阔以告诉我，车道线在WHERE?!

ADAS算法：……

那么，用激光雷达来做车道检测又有什么好处呢?

首先，激光雷达用的是红外激光，这种激光本身在红外波段的辐射比可见光要低得多。再者，应用中会利用一个非常窄的滤光片，直接将强背景光滤除，然后再用红外光进行探测。这样我们就能获得一张超高质量的车道线图像，通过图像的灰度，就能轻松的把车道线检测出来。总体来说，用激光雷达做车道线检测，性能会比相机更优。

相机、雷达和激光雷达的比较

图片来源：toutiao.com

激光雷达和一个了不起的新伙伴

针对单线和多线激光雷达，高速、高增益且在近红外波段高灵敏度的单点探测器APD(雪崩二极管)是目前探测端的首选。该器件的探测带宽普遍在百MHz左右，且在高压工作时有几十倍的增益，能够大幅增强光电信号。然而，在百米量级的探测中，APD所能达到的增益效果仍然不能满足需求。

于是，自动驾驶激光雷达急需一个全新小伙伴的出现。这个小伙伴需要拥有更大的增益，且工作在近红外光范围。

Wanted!!!(图)

不过，随着MPPC的诞生，自动驾驶激光雷达也看到了新的曙光。

MPPC是一种俗称硅光电倍增管(Silicon Photomultiplier，SiPM)的新型光半导体器件，根据其原理可称多像素光子计数器(Multi-Pixel Photon Counter，MPPC)。其由多个工作在盖革模式的APD阵列组成，具有高增益、高探测效率、快速响应、优良时间分辨率和宽光谱响应范围等特点。

当MPPC中的一个像素接收到一个入射光子时，就会输出一个幅度一定的脉冲，如图显示，多个像素如都接收到入射光子，则每个像素都会输出一个脉冲，这几个脉冲最终会叠加在一起，由一个公共输出端输出，以此达到更大的增益。

相比APD，MPPC的增益可达到105-106，这样在理论上，可以在更短的时间内得到更长的距离信息，探测带宽也与APD不相上下。另外，拥有小有效面积、更多像素结构的MPPC不仅具备较快的时间特性(上升时间仅1ns左右)，还可利用它独特的光子分辨能力，将不同表面反射率的物体识别出来，从而达到测距同时分辨物体表面特性的目的。从这些性能上来看，MPPC非常适合脉冲测距法的应用，是自动驾驶上一维激光雷达的理想小伙伴。

MPPC、APD和PIN光电二极管的比较

除了高性能以外，想真正成为激光雷达的伙伴，应用的MPPC器件还必须工作在近红外光范围内，然而这并不是一件容易的事。

一方面，MPPC一般都是P-on-N的半导体结构，而近红外需要N-on-P的半导体结构;另外更重要的一点，就是硅基材料要做到近红外波段是非常困难的，再加上各方面的工艺问题，如今研制成功且实现可量产的案例少之又少。

然而，随着2017年初美国西部光电展(Photonics West)的开幕，一则关于近红外MPPC的好消息传来了!

滨松公司发布了最新的近红外MPPC研制成果，推出了红外增强型MPPC S13720-1325系列。其在905nm处具有较高的探测效率，响应速度快，工作温度范围宽，适合各种场合下的激光雷达应用，尤其是使用TOF测距法的长距离测量。现在，也已正式向全球市场开放供应。

滨松近红外MPPC S13720-1325系列

自动驾驶如今是一个炙手可热的话题，但是，真正将热点变为大众日常生活的一部分，行业中的创造者们可能还有一段曲折的路要走。其中，激光雷达作为自动驾驶核心技术之一，也是他们必经的挑战。

而滨松对近红外MPPC技术的攻克，意味着的不仅只是一次半导体技术的突破，还是一次自动驾驶激光雷达技术大步跨跃的可能。让我们寄期待于这位新伙伴，为自动驾驶带来更好的未来吧!