作为研发过激光雷达的一线人员进行一些优缺点总结： MEMS雷达的优点： 1.相比于机械雷达，MEMS更省收发组件，传统32线机械雷达需要32个收发模块排列，利用率极低，采用MEMS微振镜模式，只需要保证振镜震动，若干个收发组件即可实现大范围场景覆盖。 2.机械式激光雷达由于存在旋转结构，供电和数据传输比较考验，内部通信要保证一定的通信质量，因此鲁棒性低。MEMS微振镜不存在这个问题，整个结构只需要保证振镜运动，降低了设计难度。 缺点： 1.虽然节省了收发模块，但是MEMS微振镜成本并不低，工艺一致性也不能完全保证。在控制振镜这块，不同振镜物理特性不一样，一致性的问题导致了MEMS雷达振镜调整需要大量的人工调试环节。 2.MEMS微振镜的扫描方式决定了其受制于物理尺寸限制，存在不可调和矛盾。为了保证刷新率，振镜尺寸要小，震动频率高，但是尺寸小降低了反光面积，就降低了接收孔径，影响接收能量，从而降低了激光雷达的探测距离，如果尺寸做大，提高雷达探测距离，但是同样降低了雷达的刷新帧率，又影响在自动驾驶这块的实时性。 3.两轴振动仍然不够成熟，还需要时间在其工艺上有所进展，目前仍然不能保证量产，稳定性不够。 4.在车辆上工作，如果遇到较大的振动，mems振镜仍然有损坏的隐患，目前过车规仍然是难点。 随着今年下半年小鹏P5、极狐阿尔法S、蔚来ET7等搭载激光雷达的车型相继面世，“激光雷达”一词也频频登上热搜。这个曾被大洋彼岸的埃隆·马斯克嗤之以鼻的“傻子玩意”，俨然成为了国内造车势力眼中的“香饽饽”。 不仅如此，国内厂家对于自家的激光雷达也有着不同的定义：“首款”、“首次量产”等等前缀让消费者看得头晕眼花。想要“理性吃瓜”，这个激光雷达到底是什么？你真的知道吗？
什么是激光雷达？ 在2019年马斯克曾说过“激光雷达是傻子的玩意，任何人用激光雷达都注定失败”。这个让马斯克diss的东西究竟是什么呢？
激光雷达是通过发射和接收激光，测量激光信号的时间差或相位差来感知外界障碍物的高度、角度和距离等信息，通过水平旋转扫描来测角度，并根据这两个参数建立二维的极坐标系，然后通过获取不同俯仰角度信号获得三维中的高度信息，最后通过软件绘制成机器能够识别的三维模型，类似于我们的眼睛。
其实激光雷达并不是什么新奇的装备，早在1961年，美国的休斯飞机公司就曾推出过第一个类似激光雷达的系统，该系统将激光聚焦成像后与传感器和数据采集电子设备配合，测量信号返回的时间来计算距离，并用于卫星跟踪。可以说激光雷达挺早就出现了，但是之前一直用在那些看起来“高大上”的领域，而直到汽车厂家大肆宣传自动驾驶技术时，激光雷达这个词才被引入到大众的视野中。
厘米级的3D建模要想实现车辆的辅助驾驶或更高阶的自动驾驶，车辆必须要能感知自己所处的环境，这对于汽车行业是一个新的挑战，也是实现自动驾驶最关键的一步。
激光雷达可以以厘米级的精度对周围环境进行3D建模。不同于毫米波雷达和摄像头，激光雷达能够准确地识别出周围障碍物的具体轮廓和距离，并且不会漏判、误判前方出现的障碍物，有效探测距离也更远。
单纯的摄像头方案如果配合强大的算法，也是可以实现高阶的自动驾驶的。不过实现是一回事，好用又是另一回事。目前除了特斯拉还在坚持摄像头纯视觉方案，其他各大车企都已经开始走激光雷达和摄像头共同配合的混合路线了。集合两种传感器自身的优势和特点，可以达到“1+1>2”的效果，让车辆获得超强的感知能力。
特斯拉的纯视觉路线我是特别不看好，我们人眼拥有的超强动态调节能力和超高的分辨率比车载的摄像头高了不知道多少倍。我们大脑的处理速度和预测能力也比特斯拉目前的算法和自动驾驶芯片高效，这都不能保证开车时不出意外，所以现在我们要引入比人眼感知能力更强的激光雷达，来实现车辆对外界环境的超强感知。用超强的感知弥补车载芯片算法的不足，以求实现高阶的自动驾驶。激光 雷达的指标
如何评价激光雷达的性能强弱呢？评判一款激光雷达的重要指标有如下几项： 测量距离：激光雷达的感知范围，能探测多远，目前主流的是150m。 测距精度：激光雷达对探测距离的精确度，目前主流是厘米级的精度。 水平视场角：激光雷达的水平视野角度（AOB），相当于我们人眼的横向视野，最高360度。 垂直视场角：激光雷达的垂直视野角度（BOC），相当于我们人眼的竖向视野。越大越好，目前主流为30度/15度。垂直视场角和水平视场角合称为视场角度，我们经常看到的FOV，说的就是它，表示激光雷达的总视野。 测量时间和帧频率：激光雷达的激光从发射到返回的时间，相当于一个测量周期所花费的时间。时间越短对运动信息的采集就越好，高速行驶时的反应时间就越短。 纵向和水平分辨率：也叫角分辨率，相当于我们显示器的分辨率，度数越小，得到的图像就越清晰。目前主流的激光雷达一般为0.1~1度。 出点数：激光雷达每秒发射的激光点数，点数越多激光就可以越密集。目前主流激光雷达可以每秒发出几万点至几十万点激光。 线束：也叫等效点云密度，是激光雷达垂直方向上的激光的分布数量，一般为16线、32线、64线，越多越好。 激光雷达的分类按照软件和硬件的不同，目前激光雷达有20多种分类方法。不过目前主流的分类方法是按照的激光发射方式进行分类，也可以叫扫描方式，大体分为机械，混合和固态三种类型。 机械激光雷达
机械激光雷达在众多激光雷达种类中拥有最强的视野，也是最早出现的结构形式。其所采用的机械结构，在工作时以一定的速度旋转，使雷达获得360°的水平全景视野，在垂直方向采用了定向分布式扫描。不过由于需要机械旋转，有运动部件，导致雷达的可靠性差，寿命短。使得这种雷达目前无法通过车规级认证，大多用在非量产的高阶自动驾驶验证车上面。
固态激光雷达固态的意思是激光雷达是一个整体，没有需要旋转和可动的扫描部件的激光雷达。它是未来激光雷达的终极形态，由于没有了旋转部件，在可靠性和寿命上有极大的优势。目前有Flash面阵式激光和相控阵激光两种方案可以实现不基于可动部件的激光扫描。
与其他激光雷达不同的是，Flash面阵式激光雷达不需要一条线一条线的进行扫描，而是利用一次闪光，同时照亮整个场景，对场景进行光覆盖，可一次性实现全局成像。它的工作原理和我们照相机的闪光灯类似，通过记录不同时间返回的激光，绘制出激光雷达周围的目标。
光学相控阵（OPA）技术的原理与相控阵雷达类似。懂军事的小伙伴应该了解，现在的相控阵雷达已经不需要旋转就可向任何方向发射无线电波。图片上的一个小圆点就是一个阵列，利用独立天线同步形成的微阵列，只需控制每个天线发送信号间的时机或阵列，不需“旋转”，就可以向任何方向发送无线电波。类似的把无线电波替换为激光就得到了相控阵激光雷达。
Flash面阵式激光雷达和相控阵激光雷达两种雷达都是一部到位地解决了旋转扫描问题的纯固态激光雷达，是车载激光雷达的最终方案。不过目前受限于技术和成本，这种雷达的普及还需要时间。 混合固态雷达
混合雷达是机械雷达和纯固态雷达方案的妥协方案。与机械式激光雷达相比，只扫描前方一定角度内的范围;同纯固态激光雷达相比，仍然有一些较小的活动部件。不过混合固态激光雷达在成本、体积等方面更容易得到控制，是目前阶段量产装车的主流产品。混合固态激光雷达有多种技术路线方案，主要包括MEMS振镜、转镜、棱镜等。 MEMS振镜
MEMS（微机电系统）是利用半导体工艺生产的，其结构也很简单：把所有的机械部件集成到单个芯片上，相当于把外部的大镜子缩小到芯片的级别，只有一束激光和一块反光镜。工作原理方面，通过电控来控制光束激光射向类似陀螺一样旋转的反光镜，实现对激光方向的控制。这样一来就使得MEMS拥有微镜振动幅度小、频率高、成本低、技术成熟、可靠性高等众多优势。 转镜
转镜是指反射镜的镜面围绕圆心不断旋转扫描激光的方法。2017年，奥迪发布的全球首款量产的L3级自动驾驶汽车A8上搭载的激光雷达，就是使用的转镜结构。左上角激光器向右发出激光至旋转扫描镜，并被偏转向前发射，然后车外物体的反射光经光学系统被左下方的探测器接收。这种结构在功耗、散热等方面有着明显优势。 棱镜
棱镜式激光扫描是利用两个棱镜完成激光扫描的。楔角棱镜是一种带有倾角斜面的光学器件，楔角棱镜两面的倾角比较小，它能够使得光路向较厚的一边偏折，如果只使用一个楔形棱镜可以对入射光路进行一定角度的偏移，两个楔形棱镜组合使用时就可以当做变形棱镜使用，两个可旋转的棱镜可以在一定的范围内调整出射光束。小鹏P5的激光雷达就是这种独特的扫描方式。 离我们最近的车型好了说完了激光雷达，现在让我给大家介绍下目前离我们最近的车型：小鹏P5、极狐阿尔法S、蔚来ET7、AION LX和FF91。 独特的扫描方式
小鹏P5搭载的是两颗由Livox（大疆子公司）提供的的激光雷达，放置在了前包围两侧的三角区域。由于激光雷达使用了独特的双棱镜扫描系统，创造出了非重复扫描技术。随着双棱镜系统的旋转，激光束在视场内进行非重复式的扫描，传感器的扫描面积会随着时间增大，最后传感器会生成独特的花朵状扫描图案，用以创建周围环境的 3D 图像。上图为激光束扫描路线。换句话说就是，扫描的时间越长，对周围环境的感知就越清晰，最终可达到接近 100％ 的视场覆盖率，在同等价位下，同类产品均无法实现这样的性能。
最佳性价比
预售价42.99万元的阿尔法S华为HI高阶版搭载了三颗由华为提供的固态激光雷达，分别位于于车标和左右头灯下方，值得注意的是极狐阿尔法S是这4辆车中唯一搭载了3颗激光雷达的车型。本雷达的性能在这几款雷达中表现一般，没有什么突出特点，有可能是因为该激光雷达的点云密度不够高，所以在数量上进行弥补，不过这款雷达最大的优势就是价格便宜。
探测距离最远
蔚来eT7搭载了一颗来自初创企业innovusion的激光雷达，并将激光雷达无缝集成在了车顶前端的挡风玻璃上方。与其他雷达不同的是，该激光雷达的激光波长为1550nm，因为这个波长的激光不会对人眼造成损伤，所以可以使用更大的发射功率，使得雷达达到了250米的探测距离。另外该雷达在分辨率和点云密度上也极有优势，是目前所见的线数最高的混合固态激光雷达，可以说一个就够用了。
可变焦"凝视"
一般的混合固态雷达只有一维的扫描结构，而AION LX即将搭载的RoboSense (速腾聚创) 激光雷达采用了二维的MEMS智能芯片扫描架构。正是因为有了二维MEMS结构，AION LX可以实现智能“凝视”功能：当车辆高速行驶时，动态提高激光雷达的垂直分辨率，让系统更早发现远处障碍物；在城区低速行驶时，动态提高刷新帧率，帮助系统更快响应周围车辆、电动车、行人等障碍物的动态变化。这种根据驾驶场景调节扫描的方式，让车辆的适应性更强，不过目前广汽埃安官方并未公布新车将会使用几颗雷达。
目前最强纯固态激光雷达
FF91将搭载由老牌激光雷达厂家Velodyne Lidar 的Velarray H800 激光雷达，是真正没有移动机械结构的纯固态雷达。Velodyne这家公司是以前是专业做音响的，机缘巧合在2005年开始研发激光雷达，是最早涉足车用激光雷达的厂家之一，于2007就推出了64线的激光雷达，2010年时谷歌公司的早期无人驾驶汽车装载的雷达的也是由Velodyne提供的。 这款Velarray H800 激光雷达的特点是使用了微激光雷达阵列架构（MLA），就是前文提到的雷达阵列。和AION LX搭载的RoboSense 雷达类似也具备可动态调控的帧速率和分辨率的功能，适应性更强。该雷达是目前车载领域的最强，当然价格也不菲。
总结车载激光雷达从最早的机械扫描结构，进化到了混合固态结构和更加先进的全固态结构。目前最炙手可热的就是混合固态结构的激光雷达了，我们看到除了不差钱的FF91，其他车款都使用了混合固态激光雷达的方案。在自动驾驶领域，混合固态结构应该是目前集合了可靠性、性能、成本的最佳解决方案。 目前激光雷达虽然有着毫米波雷达和摄像头不可比拟的优势，但现阶段产品还不够完善，成本还是过高，这也是特斯拉目前弃用激光雷达的主要原因。那么当激光雷达被大面积普及，成本不再是困扰车企的的因素时，特斯拉是否会加入激光雷达的阵营？让我们拭目以待。本文对您有帮助的话请持续关注我，后续会带来更多内容。本文首发于易车。（部分图片来自网络） xiaoz2015谢邀！ 机械旋转式激光雷达是目前市场上比较成熟的方案。但是由于光学部分，电子部分和机械结构都是旋转工作的，对机械结构件加工精度要求很高，而且，由于中心不对称，属于偏心转动，长期器件磨损很严重，可靠性相对较低。
激光雷达细分下来，可以大体分为三类，一类是传统机械旋转式雷达，一类是混合固态，也是目前比较火的一类，混合固态细分可以拆分为棱镜方案和MEMS方案，另一类，是纯固态的方案，细分可以拆分为，相控阵方案和Flash方案。
几中主流的激光雷达优缺点，
总结一下，目前主流的ADAS领域用于研究的大多是机械旋转式雷达，近期华为大疆等在做的和发布的大多是混合固态雷达，大家未来想要突破的是纯固态激光雷达！ 个人见解，欢迎拍砖，多多交流！ Rubicon007我先罗列一下我自己知道的： 和机械式旋转激光雷达相比，MEMS固态激光雷达 优势： 1、机械式旋转激光雷达又大又重，生产效率低且成本高昂。机械式激光雷达的复杂性主要源于光束操纵单元，光束操纵单元的作用是使光束（激光和反射光）发生偏转。激光雷达对精度要求非常高（典型的激光雷达应用要求角度精度小于0.5度），这样的旋转部件对精度影响非常大。 而硅基MEMS微镜通过光刻、刻蚀等工艺完成。MEMS技术的优势在于其精度高达纳米级，且可扩展性非常优秀。一般来讲，从一片标准尺寸的晶圆（例如直径为200毫米）上可以生产出数百颗MEMS微镜，所有晶圆都是在高度精确的管控下进行批量生产。 2、机械式激光雷达旋转部件容易磨损甚至失效，需要定期维护，周期通常在2-3个月。而MEMS激光雷达在设备的寿命和维护上都比机械式雷达更具优势。 3、用于机械式旋转雷达的工作原理是收发元件一一对应的方式，所以在纵向上没办法做到很高的线数，成本、体积、旋转部件的限制是它的主要原因，目前机械式旋转雷达最高做到了128线，而MEMS激光雷达已经可以达到480线、甚至是700线 劣势： 1、机械式旋转激光雷达的水平视场角可以做到360°、而MEMS激光雷达水平视场角通常只有45°左右，如果需要更大的视场角，只能通过拼接的方法实现欢迎大家继续补充。。。。
Steven.Zhang除了常说的使用寿命和角度差异，对于数据精度来说：旋转雷达会造成同一帧数据有时间差，如果在车上，运动速度很快，这个时间差会造成雷达扫描图像的畸变。这个畸变需要通过运动速度去校准。 MEMS不会有这个问题，但应该也有光学系统引起的畸变，校准方式不一样。
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