自动驾驶只用激光雷达进行感知会有哪些问题？

[首发于智驾最前沿微信公众号]自动驾驶依赖激光雷达（LiDAR）技术已成为行业内的主流选择之一。激光雷达通过发射和接收激光脉冲，绘制周围环境的三维点云，为车辆提供精确的空间感知能力。之前和大家聊过，如果仅使用纯视觉可能会导致的问题。但如果仅依靠激光雷达来实现自动驾驶，那一定也会存在一系列不容忽视的弊端，今天智驾最前沿就和大家来聊聊这个话题。

我们首先要了解激光雷达的基本工作原理。激光雷达通过高速旋转或固态阵列发射成千上万束激光脉冲，测量它们在遇到物体后反射回传所需的时间（Time-of-Flight），并以此计算出物体与传感器之间的距离。通过不断扫描周围环境，LiDAR能够生成高精度的三维点云地图，为定位、避障和路径规划提供核心数据支持。这种点云数据本身存在一定的稀疏性和盲区，尤其在垂直分辨率和检测低反射率物体等方面，难以与人眼或高分辨率相机系统相比。

从成本角度来看，高性能激光雷达的价格普遍高于其他传感器。传统机械旋转式LiDAR每台售价可达数万元人民币，而即便是固态LiDAR，随着量产和技术进步，价格虽有下降趋势，但要做到与摄像头同价仍需时日。对于大规模量产和消费者级自动驾驶系统而言，高昂的传感器成本将直接转嫁到整车售价上，无疑会增加购买门槛。此外，LiDAR的制造过程包括精密光学元件和复杂微机电系统（MEMS）加工，供应链稳定性和良品率也会影响最终成本和交付周期。

环境适应性也是一个关键问题，激光雷达在雨、雾、雪、尘埃等复杂天气条件下容易受到干扰。雨滴或雪花在激光路径上产生大量无意义的散射点云，导致系统误判或干扰真实目标识别。雾霾天气中，激光自身的衰减效应会显著降低最大探测距离和点云密度，使得远距离障碍物难以准确感知。此外，地面扬起的尘土、泥水飞溅等环境噪声，也可能在短时间内淹没部分LiDAR数据，影响车辆的实时决策。

激光雷达也对低反射率或高反射光表面存在检测盲区。有些常见路面材质（如深灰色沥青）或无色透明材料（如玻璃窗、塑料包装）的激光回波极其微弱，导致LiDAR难以捕捉到这些物体的点云；而高反射材料（如金属或镜面）会产生饱和脉冲、伪影或多次反射，干扰真实数据结构。在复杂城市环境中，这类盲区往往对应行人身穿深色衣物、玻璃幕墙建筑、工地围挡等，使得仅靠LiDAR的感知系统在安全性上存在较大隐患。

激光雷达的数据量巨大，对计算和传输能力提出了极高要求。激光雷达每秒会生成百万级以上的点云数据，需要强大的车载计算平台对其进行滤波、去噪、聚类和目标跟踪等处理。为了保证实时性，系统必须配备高性能GPU或专用的点云处理ASIC，否则就会出现感知延迟，影响自动驾驶决策的及时性。同时，传感器与主控单元之间的以太网或CAN总线也需具备足够带宽，否则当多台LiDAR同时工作时，会出现数据拥堵或丢包风险。

从系统可靠性和冗余设计角度考量，“单一LiDAR方案”在面对传感器故障或误报时，缺乏足够的备援机制。一旦LiDAR出现失效、偏移或遮挡，车辆将失去核心的三维感知能力，极易导致对周围环境盲区增多。相比之下，多传感器融合方案（Camera、Radar、Ultrasonic等协同工作）在单一传感器失效时，仍可通过其他传感器维持最低水平的环境认知，从而提高行车安全性。

LiDAR自身的物理特点也对安装和设计提出了挑战。机械旋转式LiDAR通常需要凸出的安装位置，这在车辆上将影响整车空气动力学和美观；而固态LiDAR虽可更好地集成于车身前脸，但其视角和探测距离往往受限，需要部署多个单元才能覆盖全车周壁，这无疑又增加了成本和设计复杂度。如果雨滴、泥土附着在激光雷达上，也将对感知精度造成影响，此时LiDAR就需要额外的清洁和防护措施，否则就会出现盲扫区域。

激光雷达在高精度地图配合使用时，能够实现厘米级定位和导航。但建立和维护高精度地图本身，是一项巨大的工程。地图采集需要专业测绘车辆、激光雷达扫描、GPS/INS同步定位等设备配合，并进行大量后处理和数据校正。随着道路环境更新，建筑物改造或路面标线变化，高精地图需频繁维护和分发，否则车辆在地图与现实差异过大时，可能出现定位漂移或路径规划失败。对于完全依赖LiDAR的自动驾驶方案，这种对高精地图的过度依赖，也加大了系统的复杂性与运营成本。

LiDAR对光照变化并不敏感，这是其相对于摄像头的优势之一，但在强烈阳光直射、夕阳逆光等极端光照角度下，激光接收模块也可能受到阳光干扰，产生虚假回波或降低信噪比。此外，一些高光泽或半透明物体在特定角度下会将激光束偏折或吸收，导致点云数据出现断层。这些边缘案例在高速公路或城市隧道中尤为突出，需要额外的软件算法对异常点进行剔除或修复。

激光雷达的发射波长通常在905nm或1550nm波段，不同波段在空气中的衰减特性、对人体和动物的安全性等方面也各有不同。1550nm波段虽然能提供更长的探测距离和更强的抗太阳干扰能力，却需采用昂贵的激光放大器和探测器；而905nm波段成本较低，却在强光环境下更易受到太阳辐射的影响。两者选择的权衡也反映出仅用LiDAR的系统设计复杂度，难以一概而论。

在城市道路中，动态目标（如行人、自行车、车辆等）常常以群体或密集形式出现，LiDAR需快速识别并实时跟踪各个目标。但点云的稀疏性使得在远距离或目标快速移动时，点云样本数量会骤减，难以准确估计物体速度和方向。车辆对突发横穿道路的行人或突然变道的车辆，可能出现感知滞后，影响制动或避让决策的准确性。

激光雷达在隧道、桥下等封闭或半封闭空间内，也会出现激光多次反射或穿透现象，形成错综复杂的点云噪声。尤其是在光滑混凝土或金属支架上，激光束会发生镜面反射，导致虚假目标检测和误判。当自动驾驶车辆在工地、矿区、林区等特殊场景运行时，周围环境的凹凸地形、脚手架、树叶和碎石等非刚性物体，会产生海量动态噪声点云。若缺乏图像或毫米波雷达等其他传感器辅助，仅用LiDAR难以区分目标与环境杂波，容易引发频繁误报，影响行车舒适性和安全性。

从软件算法层面讨论，点云分割、聚类、目标识别和语义分割等技术仍在不断优化。仅依靠LiDAR的自动驾驶系统，往往需采用复杂的深度学习网络，对点云进行空间特征提取和场景理解。相比于图像数据，点云在结构化方面相对欠缺，如何高效地将其与语义信息融合，仍是亟需解决的问题。大量算法研究虽能提升LiDAR感知能力，但相应的计算负担加重了整车系统的功耗和硬件要求。

LiDAR的维护成本和保养周期也不容小觑。传感器外壳、防水防尘等级、抗撞击性能、线路连接稳定性，都需要定期检修和校准。一旦车辆在恶劣路况中小碰撞或颠簸造成LiDAR微移，整体感知性能就会下降，需要专业人员进行现场调整或返厂校准，增加运营成本和停机时间。

综上所述，激光雷达虽为自动驾驶提供了高精度三维感知能力，但若仅依靠LiDAR而忽视其他传感器的优势，将面临成本高昂、环境适应性差、数据处理压力大、系统冗余不足及维护复杂性高等诸多弊端。自动驾驶系统应在LiDAR、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等多源数据融合的基础上，结合高精地图与定位技术，以及先进的软件算法，实现更安全、更可靠、更经济的自动驾驶解决方案。

审核编辑 黄宇