第1章 · 激光雷达基础

大家好，我是你们这门课的主讲。做了快八年激光雷达感知，从机械雷达到固态雷达，踩过的坑比点云还密。今天咱们先聊点实在的——激光雷达到底是个啥？ 你想想看，如果摄像头是车的眼睛，那激光雷达就是车的触觉，一根根激光束把周围世界「摸」得一清二楚。

1.1 工作原理：一束光的时间飞行

激光雷达的核心原理，说白了就是TOF（Time of Flight）。发射一束激光，打到物体上再反射回来，记下这段时间差，乘以光速再除以2，距离就出来了。我刚开始接触时总觉得这玩意儿很玄学，后来拆了一台16线雷达才明白——里面就是一个高速旋转的「光枪」加一排探测器。

除了TOF，还有FMCW（调频连续波）方式，类似雷达测速。不过目前量产车绝大多数还是TOF，成熟、便宜、够用。

1.2 三大分类：机械 / 固态 / 混合固态

这一块我建议你记牢，选型时天天用。

• 机械式激光雷达：电机带着激光头旋转，360°扫描。代表：Velodyne HDL-64、禾赛Pandar系列。优点：视野全，点云密；缺点：贵、有运动部件、怕震动。我在早期无人车项目里用过64线机械雷达，每次过减速带都担心电机错位……
• 固态激光雷达：没有旋转部件，用光学相控阵（OPA）或Flash方式。体积小、寿命长，但视场角一般只有90°~120°。比如LeddarTech的某些型号。
• 混合固态（MEMS）：用微振镜代替电机，是目前量产主流。成本低、可靠性好，但视场角有限，通常需要多颗拼接。我去年做的一个量产项目用的就是MEMS方案，效果很稳。

1.3 关键参数：看懂雷达的「身份证」

选激光雷达就像选相机——像素、帧率、视场角都得看。下面这几个参数，你面试、做方案、调bug都会碰到。

参数	说明	典型值	我的经验
线束	激光发射器数量，决定垂直分辨率	16线 / 32线 / 64线 / 128线	16线做目标检测很吃力，至少32线起步
视场角 (FOV)	水平×垂直扫描范围	水平360° / 垂直30°~45°	垂直FOV太小会漏掉近处矮小物体
精度	测距误差（1σ）	±2cm ~ ±5cm	高精度雷达在雨雾天也会退化
帧率	每秒扫描次数	10Hz / 20Hz	高速场景建议20Hz，但点云会稀疏
最大探测距离	可检测物体的最远距离	150m ~ 300m	200m以上通常需要高反射率物体

1.4 知识体系总览

下面这张图帮你把本章核心逻辑串起来。从原理到分类再到参数，每一步都影响你后续的算法设计。

1.5 聊聊选型与避坑

我记得刚带团队时，有个同学选了一款128线机械雷达，参数漂亮，结果装车后发现点云太密，算法根本跑不到实时。后来换了32线+补盲雷达，效果反而更好。所以不是线束越高越好，要看你的算力和场景。

另外，精度这个参数容易被忽略。我遇到过一款雷达，标称精度±2cm，但温度一高就飘到±8cm。后来查了资料才知道，温度补偿算法很关键。如果你做融合感知，雷达和相机的时间同步、坐标系对齐，这些坑后面章节会细讲。