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与非AI
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一、激光雷达概述
激光雷达（Light detection and ranging, LiDAR）使用目标点云/像素的距离值来估计目标的三维（Three-dimensional, 3D）形状，在自动驾驶、机器人导航、地形测绘和遥感等非结构环境感知中得到了快速发展。
与被动3D成像技术仅能恢复环境光照明场景的3D信息不同，LiDAR可以主动获取周围环境的3D信息，并结合点云生成、噪声滤波、坐标配准、特征描述等算法实现场景理解。
基于不同的光探测方法，现有的LiDAR通常可以分为直接探测和相干探测。
直接探测使用脉冲光，通过光电探测器检测目标的回波强度。典型的非相干LiDAR是基于飞行时间（Time-of-flight, TOF）的测距技术，凭借其成熟的硬件配置和信号处理方法，在许多应用中占据主导地位。
然而，TOF-LiDAR的探测距离和分辨率受限于光电探测器的性能和脉冲激光器的峰值功率，并且它的回波信号也可能受到太阳光或者其他雷达系统激光束的影响。
相比之下，利用回波光束与本振光束之间光混频技术的相干探测可以有效抵抗环境光干扰，并提高系统信噪比。
传统的LiDAR主要依赖于强度、3D坐标或者速度进行成像，信息维度的不足导致这些LiDAR的识别与分类能力有限。特别是对于结构多样化的目标，在确定目标上的点云时存在歧义，从而导致对目标3D形状的识别产生不确定性。
一种可行的方法是使用光的偏振分量，可以有效提高目标点云/像素的确定性，通过分析偏振光与材料之间的相互作用，推断目标的结构和成分信息。
偏振相干LiDAR融合了光学、机械、控制、电子信息等多学科的前沿方向，涵盖了信息探测、光束扫描、偏振成像等核心理论。
二、信息探测技术
LiDAR的信息探测技术大致分为直接探测和相干探测两类，前者主要包括TOF测距和光子计数测距，后者主要包括伪随机码相干测距和频率调制相干测距。
无论是直接探测还是相干探测，其核心原理都是测量光束在LiDAR系统与目标之间的往返传播时间，进而求解出目标的距离。
不同的是直接探测只能获取光束探测点的光强和距离信息，而相干探测通过增大本振光束的功率实现对微弱回波光束的放大测量，不仅可以获取光束探测点的光强、距离信息，还可以获取频率、相位等信息。
三、直接探测
TOF测距方法使用周期性脉冲光束照射目标物体，当光脉冲到达物体表面后，将形成后向散射的回波光束，被LiDAR接收模块探测。
通过测量脉冲光束往返于LiDAR系统与目标之间的时间，获取目标的距离信息，如图所示。
该方法的发射模块一般选用高功率的发光二极管或者锁模光纤激光器，接收模块一般选用高性能的光电探测器且需要配备一个窄带滤光片，目的是减少太阳光或者其他雷达系统激光束的影响。
目前，TOF测距方法的最小时间测量精度为0.2ns，最小距离测量精度为3cm，商用TOF-LiDAR受探测灵敏度的限制，测量距离为100~200m，而科研用途的TOF-LiDAR，测量距离最大可扩展至千米量级。
光子计数测距方法是将TOF测距与光子计数探测相结合，利用时间相关单光子计数（Time-correlated single photon counting, TCSPC）技术对回波光束进行时间累积和波形恢复，通过探测单个光子的到达时间，提高LiDAR系统的灵敏度和时间分辨率，从而实现数百公里的信息探测，如图所示。
光子计数测距方法的距离测量精度主要取决于激光器的脉冲宽度和LiDAR系统的定时精度，而空间分辨率主要取决于LiDAR光学系统的衍射极限。目前光子计数测距方法的最大测量范围超过200km，最小距离测量精度为3.5cm。
四、相干探测
伪随机码测距方法是使用伪随机序列产生幅度、频率或者相位周期性变化的连续激光，与目标相互作用后，将回波信号与本地伪随机码进行相关运算，在目标位置会出现一个尖锐的峰值，从而确定目标的位置。
在LiDAR领域中，伪随机码测距早期主要是强度调制，属于非相干探测，直至1998年，日本三菱电机有限公司Asaka A 等人首次提出了一种基于伪随机码频率调制的相干测距方案，开启了伪随机码在相干探测中的应用，其原理如图所示。
该方案使用时间延迟的伪随机序列对本振光束进行调制，然后将回波光束与本振光束在光场中同时进行相干探测和相关运算，从而降低目标的虚警率，提高系统的信噪比。
频率调制测距方法是利用调频信号产生功率恒定、频率周期性变化的激光，通过测量回波光束与本振光束之间的时延频差和多普勒频移差，从而解算出目标的距离和速度信息，其原理如图所示。
应当指出，频率调制测距的发射光束和本振光束均为频率调制光束。常见的频率调制波形包括正弦形、锯齿形、等腰梯形和对称三角形，其实现途径可分为内调制方案：腔长调谐、电流注入调谐等；和外调制方案：电光调制器、循环移频结构等，与迭代学习策略相结合，可以克服激光调制过程中产生的非线性效应。
五、信息探测技术对比
TOF 测距方法原理简单、探测高效，但是测量精度受限于激光器的脉冲宽度和探测器的灵敏度，并且易受环境光的影响。
光子计数测距方法通过脉冲累积分析可以实现远距离的信息探测，但是测量效率较慢，难以满足动态场景下的实时测距需求。
伪随机码测距方法可以在较低信噪比下实现远距离测距、测速，但是对于变速目标的测量需要对本地伪随机码进行实时的多普勒补偿，难以实现。
频率调制测距方法不仅可以同时获取距离和速度信息，还可以兼顾探测范围、测量精度、测量效率和探测灵敏度等多方面的需求。
因此，近几年，频率调制测距方法在远距离、高分辨率的LiDAR信息探测发展中具有突出作用。
六、光束扫描技术
(1)机械扫描和固态扫描
LiDAR的光束扫描技术大致分为动态机械光学扫描和固态光学扫描两类，前者主要包括转镜和转台，后者主要包括微机电系统（Micro-electro-mechanical system, MEMS）和光学相控阵（Optical phased array, OPA）。
动态机械光学扫描方法使用机械运动机构驱动反射镜或者转台从而实现光束扫描。如图（a）所示，在LiDAR内部引入一维反射镜实现垂直方向的光束偏转，结合LiDAR所在转台基体实现水平方向的光束偏转。
或者如图（b）所示，在LiDAR内部引入两个独立偏摆运动的反射镜分别实现垂直和水平方向的光束偏转。
动态机械光学扫描方法具有原理简单、性能稳定、技术成熟等先发优势，但是依赖于反射镜的偏摆运动或者转台基体的旋转运动来扩大扫描视场范围，导致系统结构复杂、体积庞大、转动惯量增加、扫描速度及分辨率受限等问题，难以适应高可靠性3D-LiDAR的成像需求。
固态光学扫描方法使用光电器件调控光束的相位、偏振以及方向等特性从而实现光束的扫描。MEMS振镜通过电热效应、电磁效应、静电效应或者压电效应控制光束的偏转方向，大幅度缩减了运动部件的尺寸和重量，为LiDAR的集成化和轻量化提供可能，如图所示。
但是，MEMS振镜易受振动、磨损、冲击和机械疲劳等因素的影响，并且也面临着扫描口径大小与扫描速度快慢之间的取舍。
OPA扫描方法利用多路光学调制阵列构建调制光场，通过相位控制，在光学发射天线端产生不同的波前倾斜，从而实现远场全固态光束扫描，如图所示。
但是，OPA面临着阵列串扰、功率限制、旁瓣压缩等问题，其探测距离、角分辨率、视场范围等指标也受到当前制造工艺的限制，导致相对应的研发产品未能迈向市场应用。
（2）级联棱镜扫描
在动态机械光学扫描和固态光学扫描两种方式之间取得良好平衡的级联棱镜（也被称为Risley棱镜）光学扫描机构，具有结构紧凑、孔径共形、指向精度高、转动惯量小等优势，并且在正逆向解、扫描图案、性能评定等方面的研究趋于完善，逐渐成为极具潜力的LiDAR扫描方案。
级联棱镜扫描机构通过共轴布置且独立旋转的两片楔形棱镜，实现光束扫描，如图所示。与相干探测技术相结合时，可以获取待测目标的反射强度、距离、速度、3D坐标等信息，在一定积分时间内生成非重复扫描的3D点云。
早期级联棱镜扫描LiDAR普遍使用TOF测距方法，在有限的发射功率下难以兼顾探测距离、效率和精度等需求，也未能充分发挥级联棱镜在成像灵活性、视场范围、角分辨率等方面的优势。
2018年，科研人员提出了一种基于级联棱镜单光束扫描和频率调制测距的LiDAR成像系统，进行了室外500m距离的3D建筑成像实验，成功获得了扫描楼栋建筑的高分辨率3D点云。2023 年，该团队再次提出了一种基于级联棱镜多光束扫描和频率调制的自适应LiDAR 成像系统，进行了室外500m距离的3D建筑群成像实验，成功获得了视场范围为60°，空间分辨率高达1.1cm的3D点云。
七、结论
下表总结了光束扫描技术的主要特点，如下：
机械转台扫描方法原理简单、技术成熟，但是复杂的机械结构会导致较高的制造成本和繁琐的装配调试，并且较大的体积和转动惯量也会限制光束扫描的速度和角分辨率。机械转镜扫描方法通过光学元件的局部运动替代了转台的整体运动，在一定程度上降低了重量、体积和功耗等方面的要求，但是大尺寸反射镜在偏摆或者旋转运动时仍会产生较大的转动惯量，并且光束扫描的角分辨率对动态误差十分敏感。
MEMS 振镜扫描方法具有小型化、轻量化和易于集成的优势，但是面临着扫描口径大小与扫描速度快慢之间的取舍，并且易受振动、磨损、冲击和机械疲劳等因素的影响。
OPA 扫描方法消除了传统机械扫描部件带来的诸多问题，借助于微纳光学向着无惯量、低功耗的方向发展，但是面临着阵列串扰、功率限制、旁瓣压缩等问题，并且探测距离、角分辨率、视场范围等指标也受到当前制造工艺的限制。
相比之下，级联棱镜扫描方法可以有效地规避机械扫描机构面临的重量、体积、转动惯量等问题，同时也可以突破固态扫描机构在系统可靠性、误差敏感性和环境适应性等方面的限制，成为极具潜力的LiDAR 扫描方案。
参考文献：
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