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在不断发展的汽车技术领域，LiDAR（光探测和测距）传感器——也就是“激光雷达”——已成为关键组件，随着汽车行业向自主化迈进，激光雷达传感器在提供安全导航所需的实时3D地图方面发挥着关键作用。
激光雷达技术在自动驾驶汽车中的集成增强了车辆的感知能力，从而可以在复杂的驾驶场景中做出更好的决策，这一趋势凸显了LiDAR在自动驾驶汽车开发和部署中的重要性。可以说，LiDAR的应用彻底改变了车辆感知和与周围环境互动的方式。
自动驾驶系统中的激光雷达应用
休斯飞机公司于20世纪60年代发明了LiDAR技术，该技术在汽车中的商业应用始于2010年代。从2020年开始，LiDAR在高端电动汽车中越来越受欢迎。
LiDAR是一种类似雷达的探测系统，通过使用光波而不是无线电波来探测物体、描述其特征并确定其距离。对于自动驾驶汽车而言，没有精确快速的物体检测系统，车辆将无法行驶。每秒发射数百万个激光脉冲的连续旋转激光雷达系统使之成为可能。
通过集成激光雷达，智能汽车能够更好地预测和应对周边动态环境，为安全导航提供了所需的精度和可靠性。与传统的相机和雷达系统不同，LiDAR提供高分辨率的环境3D映射，即使在恶劣的天气和低光照条件下也能准确检测物体、行人和道路状况，使得车辆能够做出实时决策。
如果汽车上的LiDAR传感器发出一千次或更多次激光脉冲，就会创建一张精确的周围环境地图，同时捕捉细节。Benewake公司的TF03-180是一款工业级远程激光雷达，其最大探测距离可达100米，具有针对室外眩光和其他干扰的集成补偿算法，可以在强光环境和雨、雾、雪条件下工作，在车辆防撞和安全警告系统中发挥着关键作用。

图：可用于智能驾驶系统的远程激光雷达TF03-180（图源：Benewake）

尽管LiDAR系统具有大量的硬件组件，但其工作原理与雷达类似，即采用各种测距机制来确定与物体的距离。在实际应用中，每种测距机制在精度、复杂性和性能方面都有各自的优势。
ToF（飞行时间）激光雷达通过测量激光脉冲击中物体后返回所需的时间来计算精确的距离，在夜间工作良好，且成本较低，但也存在着明显的弱点，比如在明亮的白天，它经常受到红外范围内的阳光的干扰，在接收信号时会产生额外的噪声。
FMCW（调频连续波）激光雷达通过测量频率变化以确定距离和速度，由于系统已对光信号进行了预处理，抑制了入射的背景辐射和干扰，因此该方法可有效提供更高精度的测距，不过它的成本较高，实施起来更复杂。
激光雷达中的核心技术
整个LiDAR子系统包括信号链、电源、接口、时钟和监测/诊断子系统等。其中的信号链的子系统主要包括发射系统（Tx）、接收系统（Rx）、控制系统以及数字处理系统等。受空间的限制，自动驾驶系统对应用于系统中的模块尺寸比较敏感，因此，激光雷达系统需要高密度的系统集成。
Texas Instruments公司提供的一系列放大器可与激光雷达系统进行有效集成。这些放大器包括用于基于ADC系统的LMH32401和LMH32404，以及用于基于TDC系统的LMH34400。所有器件均集成了高速TIA（跨阻放大器）补偿网络，以及环境光消除、输入过电流钳位保护和多路复用器模式等功能。其中的环境光消除电路是专为节省布板空间并降低系统成本而设计，可使用该电路代替光电二极管（PD）或雪崩光电二极管（APD）与放大器之间的交流耦合。当需要直流耦合时，环境光消除电路也可以被禁用。

图：适用于LiDAR应用的汽车级可编程增益差分输出高速跨阻放大器（图源：Texas Instruments）

Infineon的AURIX TC4x微控制器系列针对自动驾驶汽车中汽车激光雷达传感器的集成进行了优化。AURIX TC4Dx是该系列的首款产品，采用了搭载500MHz TriCore六核处理器的多核架构，所有核心均具有锁步功能，可实现更高的功能安全性能，同时还有高达20MB的eFlash非易失性存储器、10MB SRAM和丰富的连接功能，包括两个5Gbps和四个10/100Mbps以太网接口。对于传感器融合和集成平台如车辆运动控制器等应用，AURIX TC4Dx提供具有扩展连接和AI功能的高性能，包括智能加速器。

图：AURIX TC4Dx高性能微控制器（图源：Infineon）

激光雷达市场趋势
汽车激光雷达传感器是自动驾驶汽车生态系统的重要组成部分。它们为安全航行、事故避免和物体检测提供了必要的数据，使其成为未来交通不可或缺的技术。推动车辆激光雷达传感器市场增长的关键因素包括对自动驾驶汽车需求的增加和对车辆安全的日益重视。
此外，人工智能（AI）算法增强了激光雷达数据的处理能力，实现了更好的目标检测、识别和分类，这对于在复杂环境中导航至关重要。未来，人工智能和自动化技术的持续进步将成为车辆激光雷达传感器市场增长的重要推手。
据Precision Business Insights的预测，2023年，LiDAR汽车市场规模为4.665亿美元，预计到2030年将达到17.866亿美元，2024-2030年的复合年增长率为22.3%。
在预测期内，3D汽车激光雷达市场将有更大的增长。这是因为，3D LiDAR不仅重量轻，还可以扫描100到150米的区域范围，视场角（FoV）在水平或垂直方向上均为360度，智能汽车可凭借3D LiDAR来获得更宽广的视野和更高的精度。随着价格的不断下降，加上汽车行业对先进技术的偏好增加，以及对L2+、L3、L4和L5自动驾驶的日益关注，3D LiDAR的部署将会越来越多。
自动驾驶中的激光雷达应用之争
从技术角度看，人们通常认为LiDAR技术是智能和自动驾驶汽车发展的基石，为安全导航提供了所需的精度和可靠性。然而，激光雷达真正进入乘用车市场却花费了很长时间。
首先是安全因素。安全是汽车行业的首要任务。尽管一些汽车制造商一直在积极推进自动驾驶功能，但他们需要在道路上部署新的ADAS技术之前实施严格的可靠性标准。随着汽车行业向L4和L5方向迈进，激光雷达提供精确距离测量和创建详细环境模型的能力变得不可或缺，它克服了其他传感器技术的局限性，确保车辆拥有更高的安全性和效率。通过集成激光雷达，智能汽车能够更好地预测和应对动态环境，为未来道路事故最小化、自动驾驶成为常态化铺平道路。
其次是价格因素。车辆激光雷达传感器市场面临的主要挑战之一是它的高成本，这在很大程度上阻碍了它们在车辆中的广泛应用。
关于自动驾驶汽车的传感系统，业界目前有两种流派：一是使用激光雷达、雷达、超声波和摄像头或这些传感器的融合。二是仅使用摄像头，不使用其他任何传感器。
虽然激光雷达市场正在经历显著增长，但关于自动驾驶汽车是否需要激光雷达的争论仍在继续。支持者认为，激光雷达对安全至关重要。它在低光照条件或恶劣天气下检测物体的能力，再加上其360°视野，提供了一定程度的冗余，提高了自主系统的可靠性。
一些专家认为，激光雷达、摄像头和雷达这三者的结合将提供最安全、最可靠的自动驾驶体验。不过，高昂的初始成本、复杂的数据处理、监管限制和集成问题将对行业的快速发展产生较大阻力，尤其是相机和雷达技术的不断改进最终可能会减少对激光雷达的需求。
然而，这些挑战并非不可克服。随着激光雷达技术的进步，人工智能、小型化和成本降低方面的创新将有助于克服这些障碍。综合来看，尽管激光雷达目前在自动驾驶汽车中发挥着关键作用，但未来汽车有可能仅依赖于特定的传感器组合来导航，最终的方案走向将取决于成本、安全性和技术进步之间的平衡。
本文小结
很明显，LiDAR技术正在逐渐成为汽车行业的变革力量。激光雷达能够创建详细的环境3D地图，这使其有别于雷达和相机等其他传感器，尤其是在具有挑战性的天气条件下。
随着自动驾驶汽车的不断发展，激光雷达目前仍是确保自动驾驶系统安全性和效率的关键技术。在不断创新和对提高安全性和效率的承诺下，汽车LiDAR传感器市场将推动汽车行业走向互联、自主和可持续移动的新时代。