2. LiDAR基础

LiDAR（Light Detection and Ranging）是以激光为信息载体、通过测量激光往返时间或相位差来获取目标距离的三维感知技术。理解 LiDAR 的工作机理，需要同时把握四个层面：单点如何测距、多点如何组织成点云、光束如何覆盖视场、系统性能如何被指标约束。本节围绕这四条主线展开，为后续扫描机构与光机系统设计建立共同语言。

一、核心测距原理：从飞行时间到相位差

主流测距体制可分为脉冲飞行时间法（ToF）、调幅连续波相位法（AMCW）和调频连续波法（FMCW）。脉冲 ToF 直接测量激光脉冲从发射到回波的时间间隔 t，距离 R = c·t/2，其中 c 为光速。该方法量程大、原理直观，但受计时精度限制，1 ns 计时误差对应约 15 cm 距离误差，因此需要高精度时间数字转换器（TDC）与恒比定时鉴别。

相位法发射经正弦调制的连续激光，通过测量回波与发射信号的相位差 Δφ 求距离：R = (Δφ/2π)·(λ_m/2)，λ_m 为调制波长。它在中近距离可获得毫米级精度，但存在 2π 模糊，需要多频解模糊。FMCW 则通过测量回波与本振的拍频同时获得距离与径向速度，抗干扰能力强，是近年车载与相干探测的重要方向。

二、点云生成：从单次测距到三维坐标

单次测距只给出一个距离值，要形成三维点云，必须结合光束的指向角。设某时刻激光束的水平角为 θ、俯仰角为 φ，测得距离为 R，则目标点在传感器坐标系下的坐标为：

x = R · cos(φ) · cos(θ)
y = R · cos(φ) · sin(θ)
z = R · sin(φ)

扫描机构的作用正是让 (θ, φ) 按预定轨迹变化，从而把一维距离序列映射为二维角域采样，再叠加时间戳形成三维点云。点云质量取决于三个因素：角度分辨率决定相邻点间距，测距精度决定径向误差，扫描重复性决定帧间一致性。此外，回波强度、多回波次数、入射角与目标反射率都会影响点的可用性。

三、扫描方式分类：机械、半固态与固态

按光束偏转机制，LiDAR 扫描方式可分为机械旋转式、半固态（MEMS 微振镜、转镜、棱镜）和固态（OPA 光学相控阵、Flash 面阵、FMCW 芯片化）三大类。机械式通过电机带动整机或反射镜旋转，视场大、点云规整，但体积大、可靠性受轴承与滑环限制；MEMS 振镜以微米级镜面二维谐振扫描，体积小、成本低，但视场与口径受限；OPA 与 Flash 无宏观运动部件，前者通过相位调控实现波束扫描，后者一次性泛光成像，二者在可靠性与集成度上优势明显，但能量利用率与角分辨率仍是挑战。

四、典型应用场景与性能指标

不同场景对 LiDAR 指标的侧重点差异显著。自动驾驶强调远距离、高帧率与全天候可靠性；机器人导航关注近距高精度与低成本；测绘与地形建模要求高角度分辨率与高绝对精度；工业检测则看重重复性与抗环境光能力。下表给出典型场景与关键指标的对应关系。

衡量 LiDAR 的核心指标包括：最大测距（受激光峰值功率、接收灵敏度与目标反射率共同约束）、测距精度与准确度（随机误差与系统偏差）、角分辨率与视场角（决定点云密度与覆盖范围）、点频与帧率（决定单位时间信息量）、多回波能力（穿透植被或玻璃）、人眼安全等级（Class 1 为常见要求）。这些指标彼此耦合，例如提升点频往往需要更高扫描频率，而扫描频率上升又会压缩单点积分时间，进而影响信噪比与量程。

五、常见误区与复盘

• 误区一：把点频等同于帧率。点频是每秒发射的测距点数，帧率是完整视场刷新次数，二者通过每帧点数关联，不能混用。
• 误区二：只看最大量程，忽略反射率条件。厂商标称量程通常对应 10%～90% 反射率，低反射率目标下有效量程会显著下降。
• 误区三：认为固态一定优于机械式。固态在可靠性上有优势，但在大口径、长距离与高角分辨率场景中，机械与半固态仍有不可替代性。
• 误区四：忽略多回波与入射角影响。斜入射会降低回波功率并引入测距偏差，植被场景需依赖多回波分离。

复盘本节内容：测距原理决定单点精度与量程，扫描方式决定视场与点云结构，点云生成把距离与角度统一为三维坐标，性能指标则把应用需求转译为设计约束。掌握这条“测距—扫描—点云—指标”的链路，是后续扫描机构选型与光机系统参数分配的基础。