2.3 雷达传感器

2.3.1 激光雷达

激光雷达（Light Detection And Ranging，LiDAR）是在激光测距仪的基础上发展起来的主动成像雷达技术。激光测距原理如图2-2所示，激光器通过发射和接收激光束，分析激光遇到目标对象后的往返时间，计算出激光器与目标对象的相对距离，并利用在此过程中收集到的目标对象表面大量密集点的三维坐标、反射率和纹理等信息，快速得到被测目标的三维模型，以及线、面、体等各种相关数据，建立三维点云（Point Cloud）图，绘制三维环境地图，从而达到环境感知的目的。由于光速非常快，激光束往返时间可能非常短，因此要求测量设备具备非常高的精度。从效果上讲，激光雷达线束（维度）越多，测量精度越高，安全性也就越高。

激光雷达可以按照探测体系、应用方向、线束、基于机械/电子部件进行分类，激光雷达分类图如图2-3所示。

图2-2 激光测距原理

图2-3 激光雷达分类图

相比于可见光、红外线等传统被动成像技术，激光雷达一方面颠覆了传统的二维投影成像模式，通过采集目标表面深度信息得到目标相对完整的空间信息，经数据处理重构目标三维表面，获得更能反映目标几何外形的三维图形，同时还能获取目标表面反射特性、运动速度等丰富的特征信息，为目标探测、识别、跟踪等数据处理提供充分的信息支持、降低算法难度；另一方面，主动激光技术的应用，使得其具有测量分辨率高，抗干扰能力强、抗隐身能力强、穿透能力强和全天候工作等特点。

激光雷达已经被广泛认为是实现智能驾驶的必要传感器。相比于其他类型的智能驾驶传感器而言，激光雷达探测的距离更远、精度更高。例如，相比摄像头，激光雷达由于是主动发射光束的，所以不容易受周围环境（如弱光、小雨雪及烟尘）的影响。此外，在处理摄像头收集图像时对计算机的计算能力有更高的要求，而激光雷达产生的三维点云则相对更容易被计算机解析。相比毫米波雷达，激光雷达的分辨率更高，且毫米波雷达也不适用于行人检测和目标识别等工作。在智能驾驶领域，激光雷达与其他传感器相互融合、互为补充，可以有效提高车辆对于周围环境感知的准确度。

通过测量能量脉冲从智能驾驶汽车发射到目标再返回车辆的往返飞行时间（ToF）来测距是激光雷达测距的一种基本手段。已知能量脉冲在空气中传输的速度，就可以计算出发射点距反射点的距离。能量脉冲可以是超声波（声呐）、无线电波（雷达）或光波（激光雷达），在这三种ToF技术中，激光雷达是提供高角度分辨率图像的最佳选择，因为它具有更小的衍射特性和光束发散度，可以比微波雷达更好地识别相邻物体。这种高角度分辨率在车辆高速行驶时尤为重要，可以提供足够的时间来应对潜在的危险，如迎面碰撞的危险。在理想状态下，激光雷达的多线束激光从坐标系原点射出，且每束激光的起始位置都为坐标系原点。但在实际应用中，由于激光雷达安装位置不统一，会导致最终获得的光束不在同一个平面中，这会使激光雷达对障碍物的检测出现偏差。因此，对于每个激光雷达都应该配备一组校准标定参数来对其进行修正。

2.3.2 毫米波雷达

毫米波雷达工作在毫米波波段，其频域介于20～300GHz之间。毫米波的波长为1～10mm，介于厘米波和光波之间，因此毫米波兼具微波制导和光电制导的优点。与厘米波导引头相比，毫米波导引头具有体积小、质量轻和空间分辨率高的特点。与红外、激光等光学导引头相比，毫米波导引头穿透雾、烟、灰尘的能力更强。

根据测距原理的不同，毫米波雷达可以分为脉冲测距雷达和调频连续波测距雷达两种。脉冲测距雷达的基本原理与激光雷达类似，通过测量发射脉冲信号与目标反射波之间的时间差，结合从发射脉冲信号到接收脉冲信号之间的时间差来计算雷达与探测物体之间的距离。脉冲测距雷达与激光雷达的不同之处在于脉冲测距雷达采用波长更长的毫米波波段，可以提高穿透空气中微小干扰物体的能力。脉冲测距雷达虽然测量原理简单，但受技术、元器件等方面的影响，硬件结构比较复杂，成本高、价格昂贵，故其在车载传感器领域的应用很少。

目前，大多数车载毫米波雷达都采用调频连续波测距雷达。调频连续波测距雷达结构简单、体积小，可以同时得到被测目标的相对距离和相对速度。它的基本原理是：当发射的连续调频信号遇到前方被测目标时，会产生与发射信号有一定时延的回波，再通过雷达的混频器进行混频处理，混频后的结果与被测目标的相对距离和相对速度有关。

车载毫米波雷达的频段主要集中在24GHz和77GHz这两个频段。图2-4所示为美国德尔福公司开发的ESR毫米波雷达的测距范围，该毫米波雷达同时具备中距离扫描和远距离扫描的功能，采用连续调制方式，应用多普勒测试原理，可扫描到最远范围174m以内的64个目标，同时能提供每个目标的相对距离、角度和速度等信息。它从CAN总线获取所需的车速、横摆角速度、转向盘转角等本车信息，扫描后将被测目标的信息，如距离、相对速度等，通过CAN总线传递给车载计算机。

图2-4 美国德尔福公司开发的ESR毫米波雷达的测距范围

毫米波雷达的优点在于其性价比高，探测距离远，精度较高，穿透雾、灰尘的能力强，能够全天候、全天时工作，其在当前很多高端轿车里都有应用；缺点是行人的反射波容易被其他物体的反射波埋没，难以分辨，无法识别行人。例如，采用毫米波雷达和摄像头的感知系统实现自动驾驶的特斯拉，当其在行人较多的闹市区行驶时，会自动锁定自动驾驶功能。因此，毫米波雷达在测距领域具有较高的性价比，但是无法准确探测行人是它的一个致命的弱点，导致其只能被应用于自适应巡航系统等ADAS系统。过去毫米波雷达市场一直由国外厂商垄断，近些年国内主要的汽车零部件供应商正在致力于车载毫米波雷达的国产化。

2.3.3 超声波雷达

超声波指工作频率在20 kHz以上的机械波，它具有穿透性强、衰减小、反射能力强等特点。超声波传感器的测距工作原理如图2-5所示，该原理通过测量超声波启动脉冲与回波时间脉冲的时间差，再结合超声波在空气中传输的速度来计算距离。

图2-5 超声波传感器的测距工作原理

超声波雷达有以下几个特点：第一，测距原理简单、成本低，制作方便，且对雨、雪、雾的穿透性较强，可以在恶劣天气下工作；第二，超声波对光照和色彩信息不敏感，可用于识别透明及漫反射性差的物体；第三，超声波对外界电磁场不敏感，可用于有电磁干扰的环境中。但是，超声波测距的速度和激光测距、毫米波雷达测距的速度无法相比，且超声波具有一定的扩散角，只能测出距离，不能测出方位。

超声波雷达的优点在于探测物体范围极广，能够探测绝大部分物体，且具有较高的稳定性；其缺点是一般只能探测10m以内的距离，无法进行远距离探测。因此，目前国内外市场上的超声波雷达被广泛应用于倒车雷达系统，其在智能驾驶领域也常常作为短距离雷达，被应用于自动泊车辅助系统中。