激光雷达技术原理解析

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2025年3月15日，小米汽车在第126集中回应网友提问的：车机屏幕上提示我“激光雷达被遮挡”，是什么情况，我该怎么办？小米表示：近日全国多个省份突发雨雪天气，如果您发现您的车辆中控屏提示“激光雷达遮挡，智驾功能受限”时，可能是因为传感器有异物/雨雪遮挡，请您使用干净的棉布轻轻擦拭激光雷达视窗表面，即可恢复正常。如擦拭后问题依然存在，请您及时联系小米汽车服务中心。值得一提的是，小米汽车高阶智驾版本拥有小米自研的激光雷达脏污/遮挡算法，该算法可以有效降低雷达视窗脏污误报警和功能降级的频率，进一步提升智驾功能的安全性与稳定性。

从这一提问中其实可以看到，激光雷达作为自动驾驶主要的感知硬件，并不能适应所有的驾驶场景，也可能会因为异物遮挡而影响功能，为何激光雷达激光雷达在雨雪天气会有明显的影响？今天我们就给大家详细聊一聊激光雷达。

激光雷达是什么？

激光雷达（LiDAR，Light Detection and Ranging）是一种利用激光光束对周围目标进行探测和测距的主动传感器，其基本原理类似于传统雷达，但采用光学信号代替无线电波进行信息传递。激光雷达通过发射激光脉冲，并测量激光从发射到遇到物体后反射回来的飞行时间，从而计算出目标的距离。当前，车载激光雷达主要采用飞行时间法（ToF），部分系统正在尝试调频连续波（FMCW）技术，这两种技术各有优缺点。ToF技术响应速度快、探测精度高等优势，适用于大多数商业化应用，而FMCW技术则具有直接获取目标速度信息和更强抗干扰能力等优势，虽然目前在硬件成本和技术实现上还存在一定难度，但有望随着电子元器件性能提升而得到应用。

激光雷达一般由发射模块、接收模块、扫描模块以及控制与处理模块构成。发射模块的核心在于激光器，其工作波长通常有905nm和1550nm两种方案。905nm激光器由于采用硅基探测器、工艺成熟且成本较低，因而在车载激光雷达中得到广泛应用，但受限于安全功率限制，其探测距离相对较短；1550nm激光器在安全性和大气穿透能力上更具优势，探测距离可达到300米以上，但由于相关材料成本较高且易受雨雾天气中液态水的吸收影响，目前主要在对安全性要求极高的场景中使用。

接收模块是激光雷达系统中至关重要的一环，其主要功能是捕捉反射回来的激光信号，并将其转化为可供处理的电信号。该模块一般由接收光学系统、滤光器、探测器及前端放大电路构成。目前，激光雷达系统中的探测器技术主要集中在APD（雪崩光电二极管）和SPAD/SiPM（单光子雪崩二极管/硅光电倍增管）两大方向。APD技术成熟、成本较低，但在灵敏度和动态响应方面略显不足；而SPAD/SiPM技术虽然在捕捉微弱信号方面有着更好的表现，但对系统整体设计要求较高。

扫描模块的作用是使激光束在一定角度范围内进行连续扫描，以便构建出车辆周围环境的三维点云图像。现阶段市场上的扫描方案主要分为机械式、混合固态和纯固态三种。机械式扫描方案通过电机带动整个收发模块旋转，能够实现360°全景扫描，但其存在体积大、重量重、调校复杂、寿命较短等缺点；混合固态方案则通过将收发模块与扫描机构解耦，在保持较高扫描速度的同时，降低了体积和成本；而纯固态方案采用基于光学相控阵或Flash扫描技术，无需机械运动部件，因此具有高集成度、抗振性强和寿命长等优点，虽然这一方案的成本较高，但被普遍认为是未来车载激光雷达的发展方向。

控制与处理模块则通过实时对激光雷达采集到的信号进行放大、滤波、模数转换和数字信号处理，实现对距离、角度、反射率等多维信息的提取，并将这些数据传递给上层的智能驾驶决策系统。现阶段，多数系统因FPGA方案可编程性强且易于实现频繁升级等优势，采用其作为核心控制芯片，但随着自研SoC技术的不断进步，车载激光雷达在降低成本、提升数据处理效率方面有望获得进一步突破。

激光雷达为何不能被遮挡？又有哪些影响因素？

在行驶过程中，雨雪、沙尘暴等恶劣天气将对激光雷达构成直接影响。当雨滴或雪花落在激光雷达视窗上时，会在表面形成一层液态或固态的薄膜，这层薄膜不仅阻碍了激光的正常出射和接收，还会导致部分激光信号在传播过程中发生散射、衍射甚至吸收，从而使反射回来的信号强度明显下降，系统在检测到这种信号衰减后便会提示传感器被遮挡。车辆在行驶过程中还容易受到泥沙、尘埃、树叶等异物的污染，这些污染物附着在激光雷达保护窗上，会进一步降低光学透过率，并引起额外的反射信号，干扰系统对真实环境的判断。

此外，环境中的强光干扰、背景噪声以及其他不稳定因素也会对激光雷达的探测性能产生影响，尤其是在高反射率或低反射率目标物上，这些干扰因素容易使得系统对回波信号的捕捉出现误差，从而引发误报警除了外部环境因素，激光雷达内部机械结构的校准误差也是影响因素之一。采用机械或混合固态扫描方案的激光雷达，其内部运动部件在长期工作后可能会出现磨损、震动引起的偏差或校准不准等问题，导致激光束发射角度发生偏移，从而在部分扫描区域出现重叠或遗漏，进而被系统识别为遮挡现象。

激光雷达被很多车企当作主要的感知硬件，其数据采集的准确性将直接决定车辆对环境的感知能力和决策反应速度。一旦激光雷达数据因遮挡而出现异常，系统不仅会面临探测范围和精度下降的问题，而且多传感器数据融合时可能会因输入数据不一致而产生更大误差，从而影响车辆对障碍物、行人和车道线的识别和判断。为确保行车安全，在检测到激光雷达数据异常时，部分智能驾驶系统会主动降低或关闭部分自动驾驶功能，迫使车辆切换至较低级别的驾驶辅助模式，这在一定程度上保障了安全，但同时也削弱了车辆的自动化水平和驾驶体验。尤其在紧急情况下，若系统对环境信息的响应速度下降，将直接影响车辆采取有效避让措施的能力，增加安全隐患。小米汽车就在其高阶智驾系统中引入了自主研发的激光雷达脏污/遮挡算法，旨在通过软件层面的改进降低因遮挡或脏污引发的误报警率，并在一定程度上补偿由环境干扰带来的数据衰减。

激光雷达未来将如何发展？

很多车企都曾宣传基于纯视觉的感知方案，但由于纯视觉的感知方案对决策系统的要求较高，这些车企又都无法完全抛弃激光雷达，激光雷达短期内或无法完全被替代。随着技术的改进，激光雷达将朝着固态技术和高集成化设计等方向不断迈进。传统的机械扫描方案虽然成熟，但存在体积大、寿命短以及易受振动影响等缺点，因此正逐步被固态激光雷达所替代。

固态方案通过采用光学相控阵或Flash扫描技术，无需机械运动部件，在提高抗振性和使用寿命的同时，也能实现更高的系统集成度和更低的制造成本。新型光学材料和自清洁涂层技术的研发，也将从根本上改善激光雷达视窗的光学透过率，降低因脏污、划痕或环境侵蚀所引起的信号衰减问题。虽然目前车载激光雷达主流仍以ToF技术为基础，但FMCW技术凭借其独特的抗干扰能力和可直接获取目标速度信息的优势，也正逐步进入研发阶段，未来有望成为高性能激光雷达的另一选择。