激光雷达技术原理与系统解析(三)

扫描模块决定激光雷达的视场与分辨率。机械式的旋转速度（如 600 转 / 分）决定水平帧率，线数决定垂直分辨率；MEMS 振镜的摆动角度（如 ±20°）和频率（如 500Hz）决定扫描范围与更新率；OPA 的波束转向角度由相位控制精度决定，目前可实现 0.1° 的角度分辨率。多线激光雷达通过不同线束的垂直角度差（如 0.4°）覆盖更大垂直视场，例如 64 线雷达可在 - 25° 至 + 15° 范围内实现 0.5° 的角度间隔。

信号处理单元是点云质量的保障。通过时间数字转换器（TDC）或模拟数字转换器（ADC）精确测量飞行时间，精度可达 10 皮秒（对应距离精度 3 毫米）。针对雨、雪、灰尘等干扰，采用回波检测算法（如多脉冲累加、阈值自适应）提升信噪比；对玻璃、水面等低反射率目标，通过增加发射功率或延长积分时间增强回波信号。点云去噪算法（如统计滤波、半径滤波）可剔除误检点，使有效点保留率提升至 95% 以上。

应用场景：技术特性与场景适配

激光雷达的技术选型需与应用场景的需求匹配，不同领域对性能的要求差异显著。

自动驾驶领域分高低速场景：高速自动驾驶（如 Robotaxi）需 128 线激光雷达，在 200 米范围内保持≥100 点 /㎡的点云密度，以识别远距离车辆的运动趋势；低速场景（如园区接驳车）则可采用 16 线激光雷达，重点优化 5-30 米内的近距离感知，通过广角镜头（水平视场角≥120°）覆盖侧向行人，成本可控制在 500 美元以内。在城市道路，激光雷达需配合摄像头识别交通信号灯，但在隧道、暴雨等摄像头失效的场景，激光雷达成为主要感知手段。

测绘与地理信息中，机载激光雷达（LiDAR）通过无人机或飞机搭载，以 1064nm 波长（穿透植被能力强）实现地面三维建模，点云密度可达 50-200 点 /㎡，高程精度≤10 厘米，广泛用于地形测绘、森林资源调查（通过多层回波区分树冠与地面）。地面移动测绘车则结合 IMU 和 GPS，将激光雷达点云与影像融合，生成厘米级精度的城市三维模型，用于数字孪生建设。

工业与机器人领域侧重近距离高精度：仓储机器人采用三角测距激光雷达（量程 0.5-10 米），以 50Hz 帧率检测货架与障碍物，定位精度 ±2 厘米；工业检测中，Flash 激光雷达可在 1 秒内完成对机械零件的三维扫描，点云分辨率达 0.1 毫米，用于尺寸公差检测。在农业领域，激光雷达可测量作物高度与密度，为精准灌溉提供数据支持。