随着人工智能的发展，汽车自动驾驶不再是想象中的场景，你知道汽车是如何看清周围的环境，实现自主驾驶吗？这就不得不提到机器人的“眼睛”——三维成像激光雷达。
激光雷达，顾名思义，就是一种借助激光对物体距离进行测量的主动探测遥感设备。三维成像激光雷达工作包括两大部分，即激光距离测量过程和激光三维成像过程。
现有的激光雷达测距方法有很多种，除了直接测量激光脉冲飞行时间，还可以通过对发射激光信号的幅度、频率等参数进行调制来间接获取目标的距离信息。
脉冲激光测距是一种发展十分成熟的测距体制，不仅可以用来对远目标探测，还可以用在数公里甚至数十米测量场景下。目前的汽车自动驾驶中也大多采用这种方法，其测距精度可以达到厘米量级，这对大部分的应用场景已经足够。
那些对测距精度要求较高的应用场景，如“空间交汇对接”中最后的接近段等，厘米级测距精度已经不能满足它们的要求，这时候需要用相位激光测距的方法来测量。
相位激光测距发射的是经过了调制的连续激光信号，通过测量回波信号与发射信号之间相位差来确定目标的距离。与脉冲激光测距相比，相位式激光测距法有更高的测距精度，其测距精度可以达到毫米级。但是由于相位式测距发射的激光为连续波，这使得它的平均功率远低于脉冲激光的峰值功率，因而无法实现远距离目标的探测。我们生活中常用的手持式激光测距仪大多都是采用相位激光测距的方法。
如果目标是运动的，除了距离，我们还想知道目标的速度时，该怎么办呢？调频连续波激光测距方法可以解决这个问题，它不仅可以测距，还可以测速，因此可以应用于相对运动速度较高的目标测距。
“盲人摸象”走完第一步，我们已经成功找到了“大象”的位置和距离，下一步我们该如何知道“大象”的样子呢？这就是激光雷达的成像过程要解决的问题。
简单的理解，激光雷达三维成像其实就是在测出目标各点距离的基础上，同时获得每个点与雷达之间的水平角和俯仰角，这样我们就得到目标三维信息了。按照目标各点三维信息的获取方式，激光成像体制主要有扫描式激光成像和面阵式激光成像。
扫描式激光成像方法目前已经相当成熟，在地形测量、工程建设、汽车导航领域有着非常广泛的应用。它由单点激光测距配合快速光束扫描器件来实现对目标上各点距离信息的获取，再将这些距离信息与该点对应光束指向的方位角和俯仰角结合得到目标的距离—角度—角度图像（Rang—Angle—Angle），又称为三维图像。
扫描三维成像也被广泛用在汽车自动驾驶里。为了提高扫描的速率，市面上的车载激光雷达往往采用发射激光阵列的形式进行扫描成像，这也被称为多线束成像。其中Velodyne公司以360°旋转的多线束激光雷达为主要产品，扫描线数达到了16线、32线及64线，是机械旋转加多线扫描成像的典型代表，技术较为成熟。
除了这种扫描遍历目标的成像方式，有没有其他更加便捷，“啪”的一下就能得到目标三维信息的成像方式呢？
有！面阵式激光成像就是为此产生的一种快速成像方式。相比于扫描式激光成像需要逐点扫描测距的方式，面阵式激光成像仅需发射一次激光脉冲即可以得到一整幅三维图像。如果把扫描成像的方式比作用手指摸索目标全貌，那么面阵成像就像是用巨大的手掌直接覆盖目标。同时，因为没有扫描结构，所以面阵式系统整机结构更加紧凑，体积更小。按照探测器的不同，面阵三维成像大致可以分为APD阵列和CCD相机两种探测方式。
面阵三维成像虽然成像速度快，不需要扫描结构，但是它将系统接收的回波功率平均分布到每个探测像元上，探测像元越多，分散到每个像元上的回波功率就越低，因此面阵成像系统的测距范围远小于单点扫描测距系统，一般仅适用于较近距离的成像探测。
激光雷达三维成像系统与传统的被动相机相比，不仅可以获得目标的强度信息，还有更加丰富的距离信息；与微波雷达成像系统相比，又具有全天时、测量精度高和分辨率高的特点，因而在现代成像领域发挥着越来越重要的作用。随着现代科技和社会的发展，相信三维成像激光雷达在未来会有更大的应用前景！
（摘编自《“你是我的眼”——激光雷达主动三维成像系统》）
