文章来源：半导体全解
原文作者：圆圆De圆
一、车载传感器的分类
用在自动驾驶系统的传感器主要分为：
光学摄像头、毫米波雷达、超声波传感器和激光雷达（Light detection and ranging, LiDAR）。
不同类型的车载传感器的位置及各自功能如下图所示，其中车载激光雷达能够对于近、中、远距离场景均能构建。
下面将简要介绍这几种主要传感器的原理，以及它们的优势和劣势。
1）光学摄像头：该方案是一种被动式的探测，即环境光照射到物体表面反射，并被接收系统接收后，数据处理系统采用图像识别算法进行处理，最终获取周围环境和车辆的信息。光学摄像头传感器具有较好的空间分辨率、能够获取具体的物体形状与颜色信息的优势。但是该传感方式依赖外部光线，受环境光影响大；除此之外，该方案依赖深度学习算法，数据处理量大，欠缺对行人识别的稳定性。
2）毫米波雷达：该方案采用波长为1~10 mm，即频率为30~300GHz的毫米波作为探测媒介，通过接收并分析被物体表面反射的毫米波来实现探测的功能，能够同时实现测距和测速功能，有效距离达到了200 m。该技术较为成熟，具有价格相对低廉，性价比较高的优势。但是该方案使用的毫米波的波束较宽且波长较长，导致其识别精度较弱，无法辨别物体的细节，需要对复杂的返回信号进行处理；毫米波雷达对非金属的物体检测灵敏度远远低于金属物体，导致其在人车混合的复杂场景下对行人的探测效果不理想。
3）超声波传感器：该方案采用超声波进行测距，利用发射和接收信号的时间差来获取周围物体的位置信息。主要用于变道辅助与自动倒车等场景。超声波探测具有受环境干扰小、成本低廉与体积小等优点，主要用于短距离探测领域。但是由于声波传播的速度较慢，因此不能对中远距的物体进行测量。
4）激光雷达：该方案通过发射并接收被物体表面反射的激光，实现对物体的探测。激光雷达同时具有探测距离远、分辨率高、受环境光影响小以及抗电磁干扰等优点；除此之外，该方案与光学摄像头相比，无需复杂的深度学习算法。但是该方案在如风沙和雨雪等恶劣条件下使用效果不理想，且价格较为昂贵。
总体来看，和其他几种传感器相比，激光雷达在探测距离、分辨率、受到环境光和电磁干扰影响等方面均具有优势，在车载传感器领域得到了越来越多的关注和应用，尤其近年来上市的国产新能源汽车基本装备有激光雷达，用于识别汽车周围的环境信息。
二、激光雷达的原理
激光雷达是以激光为媒介进行探测的。如下图所示，激光雷达由发射系统、扫描系统、接收系统和信号处理系统构成。
激光雷达和雷达探测原理相似，区别在于它使用的探测媒介是激光而不是微波，由于激光具有发散角小的优点，所以激光雷达具有更高的角度分辨率。
激光雷达的原理为：发射系统发出的激光被物体表面反射后，在接收端被被接收系统接收。在被数据处理模块处理后，得到精确的物体位置信息。
三、激光雷达的主要分类
根据探测原理的差异，将激光雷达分为两类：非相干探测激光雷达和相干探测激光雷达。下面将具体介绍这两种探测方式的原理和代表方案。
基于非相干探测原理的激光雷达主要为ToF激光雷达，该方案光源一般为波长905 nm或者940 nm的脉冲光。如下图所示：
ToF激光雷达原理为：一束脉冲光由激光器发出，被物体表面反射后，由接收端的探测器接收，通过提取脉冲光从发射到接收的时间差τ，计算得到物体的距离r为：
