激光雷达

激光雷达（LiDAR，Light Detection and Ranging）是一种通过发射激光脉冲并分析反射信号来探测环境的三维感知技术。它融合了光学、电子学与计算机视觉，以厘米级精度构建车辆周围环境模型，成为智能汽车实现高阶自动驾驶的核心传感器。

激光雷达系统由四大模块构成：发射模块通过半导体或光纤激光器生成特定波长的脉冲光束（常用905nm或1550nm），经光学系统聚焦后发射至外部环境。扫描模块通过机械旋转、微机电系统（MEMS）或光学相控阵技术调整光束方向，覆盖垂直25°至水平360°的视场角（FOV）。接收模块的光电探测器（如APD、SPAD）捕捉反射信号，而信号处理模块则通过飞行时间（ToF）或调频连续波（FMCW）技术计算目标距离：ToF方案测量激光往返时间实现测距，FMCW则通过发射频率变化的连续波，利用多普勒效应同步获取目标速度。相较于ToF，FMCW具有更高灵敏度（可探测单光子）、抗干扰性强（1550nm波长穿透雨雾能力更优）及人眼安全性（功率限制更宽松）等优势，被视为下一代主流方案。

根据扫描机构差异，激光雷达分为机械式、半固态与固态三类。机械式通过旋转镜面实现360°扫描，但体积庞大且成本高昂；半固态采用MEMS微振镜替代机械部件，体积缩减60%且更易车规化；固态雷达则彻底取消运动部件，通过光学相控阵实现电子扫描，兼具高可靠性（无机械磨损）与快速响应（扫描频率达kHz级），但视场角与探测距离仍需优化。技术迭代推动性能跃升：2025年主流产品探测距离突破300米，角分辨率达0.05°，点云密度提升至每秒百万级，可在120km/h时速下识别5cm大小的障碍物。

在自动驾驶领域，激光雷达与摄像头、毫米波雷达构成感知冗余：其主动发光特性突破摄像头的光照依赖，点云数据规避毫米波雷达的金属物体识别偏倚，实现雨雪天气中95%以上的障碍物分类准确率。典型应用包括实时构建高精度地图（误差小于10cm）、预判行人运动轨迹（提前2秒预警碰撞风险），以及支持自动泊车系统精准定位车位边界。产业层面，激光雷达正重塑汽车电子供应链：上游聚焦于InGaAs探测器与SiC基激光芯片，中游集成光学元件与ASIC信号处理器，下游则催生点云语义分割、多传感器融合等算法生态。2025年全球车载市场规模预计突破120亿美元，成本从万元级降至300美元以下，推动L3级自动驾驶渗透率超25%。