汽车激光雷达技术调查

　　基于光的测量技术首先用于仅通过读取探照灯光束反射的强度来计算高层大气中的空气密度。后来，不是使用连续光束，而是通过计算光脉冲传播到云并返回地面所需的时间来获得云底高度测量值。早在1953年，米德尔顿和Spilhaus就引入了光探测和测距（LiDAR）作为距离测量技术，最初是光和雷达这两个术语的结合体。然而，直到1945年丹尼斯·加博尔（Dennis Gabor）的全息方法和1960年的激光等新技术的发明，我们才引入了LiDAR原理：它可以通过简单地计算激光脉冲到达目标并返回的往返时间来测量距离。尽管如此，自从E.D Hinkley于1976年出版了他的LiDAR教科书以来，LiDAR的发展主要与硬件组件和测量技术的改进有关，而不是新的颠覆性测量原理的发展。
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　　激光雷达的波长、功耗、脉冲宽度、滤光片、计算能力等特性（激光雷达系统通常需要大量的数据处理），不断推动电子、嵌入式处理、光学等领域的技术创新。再设置 方面，LiDAR 传感器由两个主要组件组成：（1） 发射器，它由发射波长在 250 至 1600 纳米 （nm） 之间的光的激光器组成——某些波长在特定环境和目标中比其他波长效果更好;（2）接收器，负责收集、分析和计算反射信号。关于接收器，它通常包括：（a）收集光子的望远镜;（b）一种光学分析仪，可以从接收到的光中过滤特定的波长或偏振状态，并将光信号转换为电量;（c）数据采集模块，负责计算经过的脉冲时间并存储信息。
　　多年来，LiDAR 传感器已在地形学 、地球科学 、大气 和机器人 等广泛领域得到广泛应用。然而，它在汽车行业的首次显著应用是在 2004 年左右。美国国防高级研究计划局（DARPA）首次宣布了＂大挑战＂，其中包括制造可以在沙漠小径和道路上行驶的全自动驾驶汽车。这一挑战是对国会授权的回应，该授权要求到2015年三分之一的美国军用地面车辆无人驾驶。尽管没有一个参赛者能够完成挑战，但在比赛中走得最远的车辆为自动驾驶研究提供了一个很好的基准，暴露了基于摄像头的系统的一些缺陷，并使LiDAR传感器成为人们关注的焦点。对实时避障系统的要求使得基于激光雷达的传感器几乎是强制性的。因此，在第二版中，五辆车完成了挑战，斯坦利是第一辆在七小时内达到244公里的车辆。
　　如今，在第一次自动驾驶十多年后，可以说我们正在向前迈进，将全自动驾驶汽车放在我们的道路上。汽车行业的大公司已经在通过高级驾驶辅助系统（ADAS）在车辆中部署自动驾驶功能，赋予它们在驾驶员主动监督下自动转向、加速和制动的能力。随着新功能的出现，这些功能也在不断改进，LiDAR是未来自动驾驶的关键技术。这代表着一个数十亿美元的市场，引发了新参与者的出现，而不仅仅是汽车行业的汽车制造商，每个人都想分一杯羹。通过这项工作，我们提出了一项关于汽车LiDAR技术的调查，展示了当前的技术解决方案，主要挑战和最新趋势。