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我們可通過傳感技術來獲取有關周圍環境的信息，從而使我們的日常生活受益：提高任務效率，增強安全性，或純粹出于娛樂目的。LiDAR是這樣一種傳感技術，使用激光來測量到物體的距離，并可用于創建周圍環境的3D模型。LiDAR 系統捕獲的圖像中的每個像素都將具有與之關聯的深度。這樣可以更好地識別物體，并消除僅采用圖像傳感器獲得的2D圖像中可能存在的模糊。

LiDAR如何構建3D點云？

LiDAR 通常使用直接飛行時間(dToF)技術來測量到物體的距離。短的激光脈沖發出后，其中的一些光被場景中的對象反射回并被傳感器如ArrayRDM-0112A20-QFN探測到，以準確記錄激光脈沖往返所用時間（見圖1）。使用已知的光速，基于此dToF測量可計算出距離。這是視場內的單距離測量。

為了構建周圍環境的完整圖片，需要在場景中的許多不同位置重復進行此點測量。這可通過安裝固定的傳感器和讓激光在整個場景中旋轉和掃描，或使用光束操控(beam steering)技術如微機電系統 (MEMS) 鏡來實現。

圖1：dToF技術示意圖

LiDAR系統通常依賴于以下關鍵組件：照明源，傳感器，光學器件，光束操控，信號處理和電源管理（圖2）。在性能方面，最關鍵的要素是照明源和傳感器。照明通常受用眼安全考量的限制，因此對系統性能的最大影響通常取決于傳感器。

圖2：剖析含傳感器的dToF LiDAR系統

在許多場景下，系統運行只有有限的信號返回，從遠處或低反射率物體返回的信號可能只包含少量的光子。因此，傳感器應盡可能靈敏。

LiDAR傳感器的靈敏度受不同因素綜合影響。首先，最重要的是探測效率，即入射光子將產生信號的概率。然后是對低入射通量或最小可檢測信號的靈敏度。某些傳感器如PIN二極管沒有內部增益，因此單個探測到的光子將不會記錄傳感器固有噪聲以上的信息。

雪崩光電二極管(APD)具有一定的內部增益（?100x），但是，由少量光子組成的入射信號不會記錄噪聲以上的信息，這要求它在一定的持續時間內對返回的信號進行整合。工作在蓋革(Geiger)模式下的傳感器，如硅光電倍增管(SiPM) 和單光子雪崩二極管(SPAD)的內部增益約百萬級(1,000,000x)，因此，單個光子也會產生信號，即使在內部傳感器噪聲以上的信息也能可靠地探測到。這允許設置一個低閾值來探測最微弱的返回信號。

雖然SiPM和SPAD由于高增益而克服了許多噪音問題，但在實際的LiDAR應用中還需考慮到另一個噪聲源-環境太陽光或處于陽光下。我們常力求探測非常微弱的LiDAR返回信號，同時受到不想要的太陽光照射。因此，問題變成了最大化其中的一個信號(返回的激光)，同時忽略或最小化噪聲(陽光)。一種方法是利用傳感器的單光子靈敏度，并尋找時間相關的光子。

這種多次dToF測量的方法是通過多次重復該過程(每次通過多個激光脈沖得出一個dToF測量值)來實現的。無需為每次測量計算距離，而是將每個飛行時間(ToF)值添加到直方圖或分布圖。結果是一個如圖3所示的曲線圖。

背景計數在時間上不相關-也就是說，相對于脈沖發射時間，它們在時間上隨機到達。這些計數可以忽略不計，因為它們是由于陽光引起的噪聲。峰值代表時間相關的計數-大量計數都以相同的時間值到達，表明是來自目標的信號。該峰值可以轉換為特定幀的距離，且該過程可再次開始。即使每幀每像素有幾十個激光周期，也可以實現30 fps的幀速率。

圖3：LiDARToF直方圖例

盡管SiPM 或SPAD傳感器可通過結合單光子靈敏度與時間相關技術來查看微弱的返回信號，但PIN二極管或APD傳感器會丟失在太陽背景中丟失的計數。因此，用這些其他傳感器類型進行測距根本無法達到那么遠或那么高效。

現實世界中如何利用深度信息？LiDAR如何提供幫助？

迄今為止，消費者移動應用程序僅通過圖像傳感器技術如使用結構光就已啟用了許多功能。飛行時間(ToF)技術已在某種程度上被整合到手機中數年，以添加深度感知并賦能攝影功能，如快速自動對焦和“散景”人像效果。

最近，dToF成像LiDAR傳感器已集成到最新的消費類移動設備中，它比以前的技術提供更好的深度信息，且無疑將大大增加利用此數據的移動應用程序數。3D信息可用于實現3D繪圖應用程序和改進的擴增實境和虛擬實境(AR / VR)體驗。

在汽車和工業應用中，安全性很重要，僅用圖像傳感器識別物體然后進行自動決策和導航有局限性，這凸顯了需要通過融合不同的傳感模式來獲取更多信息。LiDAR結合其他傳感技術如相機、超聲波和雷達，可提供更多的冗余，從而提高負責導航或與環境交互的決策算法的置信度。這些技術中的每一種都有獨特的特性，可提供不同層面的信息，在不同情形下各有利弊。