在我们还在讨论L2级智能驾驶辅助时，L4、L5级的真无人驾驶技术也不断成熟，正逐步进入应用阶段，例如上汽旗下的享道Robotaxi、友道智途5G L4智能重卡等项目，已经成功实现了自动驾驶的商业化。然而，现实道路的情况比测试和模拟环境更为复杂多变。因此对于高阶智能驾驶技术来说，面临的第一个挑战便是如何解决全场景下的路况感知问题。
为了确保车辆能够准确识别路上的各种突发情况，高阶智能驾驶普遍采用多传感器融合的感知方案，其中激光雷达就是关键的安全冗余保障。那么，激光雷达到底是如何“看”见周围，实现道路感知的呢？今天上汽君就来为您说说激光雷达的探测技术。
各类传感器的感知范围示意图
激光雷达是将激光测距功能与摄像头角分辨率相结合，用于生成带有深度感知的图像，通过分析激光点云，就可以“勾勒”出物体的轮廓，判断究竟是行人还是小动物，自动车还是机动车、大树还是柱子等，从而“看清”路况。而从技术角度上说，激光雷达目前可分为三角测距法、飞行时间法(TOF)、连续调频法(FMCW)。
激光雷达测距原理
三角测距法比较容易理解，就是利用了我们初中的三角几何原理，激光发射后，散射在不同方位的物体上，当光线被反射后，落点于接收器的各个位置，通过计算便可得出汽车与被测物体之间的距离。常见的三角测距法有直射式和斜射式等，但三角测距法的成像分辨率会随着距离变化而波动，此外，由于车辆在行驶时需要不断更新位置信息，因此响应速度相对较慢；
飞行时间法（TOF，即Time of Flight），激光从发射器发出后经被测物体弹回再被接收，通过计算发射和接收之间的时间差，就可以计算出激光雷达与外界物体之间的距离，因为响应快，探测精度高，所以TOF是目前车规级激光雷达的主流技术，它又可分为 dTOF和 iTOF两种方案，下次有机会深入解析。
连续调频法FMCW法：通过将发射激光的光频进行调制（如正弦波或三角波等），光线在物体上反射，返回探测器的过程中，在光强波形上形成一个相位差，通过测量后间接得到飞行时间，从而反推距离，若被测物体正在移动，则结合多普勒效应可测出物体的速度。FMCW法具有很强的抗干扰性，但是由于技术难度高，目前还未普及。
限于篇幅，这次只是简单地介绍了激光雷达成像和测距基本概念，为了尽量简单地科普，理论描述不一定严谨准确，大家如果有建议或想法欢迎在评论区留言哦~
