引言
在智能工业的浪潮中，高精度感知技术正成为推动行业发展的关键力量。无论是智能机器人、智能割草机器人、智能无人机还是智能安防系统，都需要一种能够精准感知环境的技术来实现自动化和智能化。今天，我们将一起探索激光雷达——这一智能工业的“新视界”。
什么是激光雷达？
激光雷达（LiDAR，LightDetectionandRanging）是一种利用激光进行距离测量和环境感知的技术。它通过发射激光脉冲，测量激光脉冲从发射到返回的时间差，从而计算出目标物体的距离。激光雷达不仅可以测量距离，还能通过多个激光束和快速扫描，生成高分辨率的三维点云图，帮助设备“看”清周围环境。
激光雷达的工作原理
1.发射激光脉冲：激光雷达内部的激光发射器会发出一束或多束激光脉冲，这些脉冲以极高的频率发射到目标物体上。
2.接收反射光：当激光脉冲碰到目标物体后，部分光会被反射回来。激光雷达的接收器会捕捉这些反射光。
3.计算距离：通过测量激光脉冲从发射到返回的时间差（飞行时间，Time-of-Flight），结合光速，激光雷达可以计算出目标物体的距离。
4.生成点云图：激光雷达通过快速扫描多个方向，收集大量的距离数据，最终生成一个三维点云图，用于描述周围环境的形状和结构。
资料来源：亮道智能公众号
激光雷达在智能工业中的重要性
1.高精度感知：激光雷达通过发射激光束并接收反射信号，能够精确测量周围物体的三维位置信息，构建出高精度的环境地图。这种高分辨率的三维感知能力，对于智能机器人在复杂场景中的导航、避障和任务执行至关重要。例如，禾赛科技的 AT128 激光雷达通过 128 线高密度点云扫描，可实时构建高精度地图，帮助机械臂在 0.1 毫米级精度下完成操作。在物流仓储领域，速腾聚创的 RS-LiDAR-M1 通过 MEMS 振镜扫描技术，不仅能识别货架高度、间距，还能检测货物堆叠稳定性。此外，激光雷达在工业检测中也表现出色，能够快速、准确地获取工业零部件的三维尺寸数据，检测其是否符合设计规格和精度要求，有效保障产品质量。
2.全天候工作：工业场景的复杂性往往超出实验室环境 —— 凌晨的厂区、遮光的仓储库、强光直射的户外产线，都对传感器提出严苛考验。与视觉传感器相比，激光雷达的一个显著优势是其不受光照条件的影响。可以在夜间或低光照环境下正常工作，确保设备的稳定运行。这一特性使其在复杂多变的工业环境中表现出色。在一些需要24小时不间断运行的工厂中，激光雷达能够持续监测设备运行状态和人员操作区域，预防机械故障和人员误操作导致的安全事故。在智能割草机器人中，激光雷达可以在夜间或低光照环境下准确感知花园地形，确保设备的稳定运行等。
3.实时数据更新：激光雷达能够快速扫描环境并实时更新数据，为智能设备提供即时的感知信息，使其能够快速响应环境变化。在动态干扰场景下，如仓库中AGV小车的运行，激光雷达凭借快速数据采集能力，能捕捉动态物体，避免定位漂移，确保设备的高效作业。在物流机器人避障和无人机室内导航等场景中，激光雷达的单帧全局成像速度达微秒级，消除了扫描式方案的“运动模糊”效应，移动目标检测精度提升25%，响应速度小于200ms，从而有效避免碰撞，保障安全。
4.多场景适用：激光雷达不仅适用于室内环境，还能在室外复杂场景中工作，在智能无人机或智能割草机器人等室外设备上，激光雷达提供精准的地形和障碍物信息，使得设备能在复杂的地形中进行高效避障和作业。在智能安防领域，亮道智能的纯固态Flash激光雷达以其独特的技术特点，展现出显著的优势，采用高精度测距技术，同时具备超静音特性，非常适合用于安防领域的隐秘监控需求，轻松实现周界防范。此外，激光雷达在智能交通、工业与物流、机器人导航与避障等多个领域都展现出了广泛的应用价值。
5.隐私保护：激光雷达作为主动安全传感器，与视觉传感器相比，具有天然的隐私保护优势。它不依赖于图像采集，因此不会涉及到个人隐私信息的获取和存储。这使得激光雷达在需要保护隐私的场景中，如公共场所的监控、智能安防等，能够更好地满足隐私保护的要求，为人们提供更加安心的使用体验。
资料来源：远桥资产
激光雷达的缺陷
尽管激光雷达具有诸多优势，但它也存在一些缺陷：
1.成本高昂：激光雷达系统的制造涉及精密光学组件和复杂电子器件，导致其价格较高，尤其是机械旋转式激光雷达。这限制了其在消费级市场和大规模商业应用中的普及。
2.易受天气影响：尽管激光雷达在夜间和低光照环境中表现优异，但其性能在大雨、浓雾、雪暴等极端气象条件下会大打折扣。雨雪和大雾会散射激光束，减少其传输距离，降低测距精度。
3.数据量大且处理复杂：激光雷达生成的大量高密度三维点云数据对数据处理和存储提出极高要求。每秒产生数百万个数据点，需要高效的处理算法和强大的计算能力来解析和理解这些信息。
激光雷达与其他感知传感器的配合工作
为了克服激光雷达的缺陷并提升感知系统的整体性能，通常会将其与其他感知传感器（如视觉传感器、毫米波雷达等）进行融合。以下是两个案例：
1.激光雷达与视觉传感器的融合
案例背景：在自动驾驶场景中，激光雷达可以提供远距离障碍物的准确位置信息，但对物体的纹理和颜色信息感知不足；而视觉传感器（如摄像头）可以提供丰富的纹理和颜色信息，但受光照条件影响较大。
解决方案：通过融合激光雷达和视觉传感器的数据，自动驾驶系统可以对周围环境进行更加准确的感知。例如，激光雷达提供障碍物的精确位置，视觉传感器提供障碍物的颜色和纹理信息，从而帮助系统更准确地识别交通标志、行人和车辆。
效果：这种融合方式可以提高目标检测、环境感知和导航的性能，提升自动驾驶系统的安全性和可靠性。
资料来源：雷达学报-基于多传感器融合的协同感知方法整体框架
2.激光雷达与毫米波雷达的融合
案例背景：在智能无人机的避障应用中，激光雷达虽然能够提供高精度的三维环境信息，但在雨雾天气中性能会下降；而毫米波雷达具有很强的穿透雨雾尘的能力，几乎不受恶劣天气影响，但分辨率和精度较低。
解决方案：将激光雷达和毫米波雷达的数据进行融合。在正常天气条件下，主要依赖激光雷达的高精度数据；在恶劣天气条件下，利用毫米波雷达的数据补充激光雷达的不足，从而实现更可靠的避障。
效果：这种融合方式可以有效滤除恶劣天气对激光雷达的干扰，提高无人机在复杂环境下的避障能力和飞行安全性。
总 结
激光雷达作为智能工业中的“新视界”，正以其高精度、全天候和实时感知的能力，为各个领域带来变革。然而，它也存在成本高、易受天气影响和数据处理复杂等缺陷。通过与其他感知传感器的融合，可以有效弥补这些缺陷，提升系统的整体性能。
资料来源：Multi-Sensor Fusion in Automated Driving: A Survey
原文标题 : 激光雷达初探：开启智能工业的“新视界”
