激光雷达（LiDAR）组成结构

激光雷达（LiDAR）作为自动驾驶的核心传感器，通过主动发射激光并接收反射信号，构建高精度环境点云数据。本文介绍激光雷达基本组成结构，包括光路系统、激光收发模块、扫描系统（振镜/转镜）、核心处理器四大基础系统，让你对激光雷达有一个大致的认知。

光路系统

光路系统是激光雷达的物理基础，主要负责引导和控制激光的发射与接收路径，确保激光能够准确地发射到目标物体并接收其反射光，以实现精确测距和成像。主要包括激光发射光路和回波接收光路两部分：

波长选择是光路系统设计的重要指标，目前主流采用 905nm（硅基探测器成本低）和 1550nm（人眼安全性高、探测距离更远，但需铟镓砷材料，成本较高）两种光源。

光学设计优化方面，通常会通过自清洁涂层、抗反射镀膜等技术提升恶劣天气下的透光率，减少雨雪遮挡对信号的影响。

激光收发模块是激光发射与探测的核心，分为激光发射器和激光接收器两部分。

激光发射器：
- 激光器类型：当前以**边发射激光器（EEL）为主，逐步向垂直腔面发射激光器（VCSEL）**演进。VCSEL具有低功耗、高集成度优势，适合固态雷达设计。
- 探测技术：主流为飞行时间法（ToF），通过测量激光往返时间计算距离；**调频连续波（FMCW）**技术因抗干扰性强、可测速，成为未来发展方向，但硬件复杂度较高。
激光接收器：
- 探测器技术：通常采用 APD（雪崩光电二极管），这种方案成本低但灵敏度有限。现在逐步被 SPAD（单光子雪崩二极管）和 SiPM（硅光电倍增管）替代。后者可检测单光子级信号，提升远距离探测能力。
- 信号处理：包含光学滤波器、光电探测器和前置放大器等。光学滤波器用来过滤掉环境杂散光，确保只检测到从激光脉冲反射回来的信号。

扫描系统负责控制激光束的指向，生成覆盖视场的点云。主要技术路线包括：

机械式扫描：通过电机驱动 360° 旋转，但体积大、寿命短，逐渐被淘汰。
混合固态扫描：
- 转镜方案：通过旋转棱镜反射激光，禾赛科技、速腾聚创等厂商采用此方案，成本与性能较平衡。
- MEMS 微振镜：利用微机电系统驱动镜面高频振动，实现快速扫描，体积小但大尺寸振镜成本高昂，厂商多自研以降低成本（如 Innoviz、禾赛）。
纯固态扫描：
- Flash方案：一次性发射面阵激光，无运动部件，但探测距离受限，多用于补盲。
- OPA（光学相控阵）：通过调整激光相位控制光束方向，技术难度高，是未来发展方向。

作用：微振镜是一种微电子机械系统（MEMS）部件，主要用于控制激光束的方向，实现对目标区域的扫描。
优点与局限性：其体积小、重量轻、功耗低，能够快速振动并精确控制激光束的方向，从而实现对目标区域的快速扫描。然而，振镜的运动输出具有非线性，且存在耦合运动，可实现的偏转角度有限，形变过度则不可回复，微机械结构在恶劣工况下寿命有限。

作用：转镜通常与一个或多个激光发射器和接收器配合使用，通过电机带动转镜高速旋转，使激光束在空间中形成圆形或扇形的扫描路径，从而实现对周围环境的 360 度全景扫描。
特点：结构简单相对低功耗，寿命长可靠性高，棱镜、电机和发射器有更好的耐热性和耐用性，因此更容易过车规，是目前车规级激光雷达的主流半固态方案之一，但其固定了收发模组，需要通过旋转的多面棱形反射镜来反射光束完成扫描。

核心处理器是激光雷达系统的“大脑”，负责对探测器输出的原始电信号进行解码、处理和分析，提取出目标物体的位置、距离、速度、形状等关键信息，并根据不同应用场景的需求，生成相应的数据格式，如点云数据、三维图像等。

控制与处理芯片：从 FPGA 到自研 SoC
- FPGA：当前主流方案，灵活性强但功耗和成本较高。
- ASIC/SoC：禾赛科技、Ouster 等厂商自研专用芯片，集成信号处理、时序控制等功能，提升效率并降低成本。
处理过程：首先对信号进行放大、滤波和模数转换等预处理，以提高信号的质量和可用性；然后通过特定的算法，如飞行时间法（ToF）、调频连续波法（FMCW）等，计算出激光脉冲的往返时间或相位差，从而得到目标物体的距离信息；最后结合激光束的发射角度和扫描位置等信息，构建出目标物体的三维点云模型或进行目标识别与分类。

车载激光雷达的技术演进正从机械式向固态化、高集成度方向快速发展。核心组件如收发模块、扫描系统、处理芯片的优化，以及成本控制与算法创新，将决定其在自动驾驶中的普及速度。中国厂商如禾赛、速腾聚创和华为已在核心部件自研与量产能力上占据领先地位。