TOF激光雷达技术现状及其应用
经历了多年的发展，激光雷达技术已逐渐趋于成熟，随着人工智能时代的到来，激光雷达被渗入机器人、无人驾驶、数字多媒体互动等各大领域，根据应用领域的不同，激光雷达的类型也存在一定差异，按照不同的技术路线，又可将激光雷达分为三角测距及TOF激光雷达两大类。今天我们就先来聊聊TOF激光雷达的技术现状及其应用。
TOF激光雷达采用的是TOF飞行时间测距技术，通过激光器发射出一道激光，利用二极管来进行激光的回波检测，再使用一个很高精度的计时器去测量光波发射到目标物引起反馈再回来的时间差，而光速不变的情况下，再将时间差乘以光速便可得到目标物体的距离。
当然，如果对TOF激光测距再加以细分，又可分为相位式及脉冲式两种。
相位式：相位式是指连续的发射激光，但接收的回波信号由于光速传播的特性相位上会有所差距，当检查相位时就可以转过来处理这个距离。这种方式的优势在于成本相对更低，但其主要问题是测量的速度没法提高。
脉冲式：脉冲式较为简单直接，也是目前TOF激光雷达中采用的最主流方式，主要是发出一道激光的脉冲，然后再检测激光的相关信息。
现下较热的TOF激光雷达RPLIDAR S1便采用了脉冲式TOF测距原理，其能实现每秒9200次的测距动作，在测距过程中，RPLIDAR S1将发射经过调制的红外激光信号，该激光信号在照射到目标物体后产生的反光将被 RPLIDAR S1 的激光采集系统接收，然后经过嵌入在 RPLIDAR S1 内部的DSP处理器实时解算，被照射到的目标物体与 RPLIDAR S1 的距离值以及当前的角度信息将从通讯接口中输出。
基于TOF原理的RPLIDAR S1激光雷达测距半径可达到40米，能帮助机器人在更多更大的场景下开展工作。无论是地下超大停车场，还是超大办公环境下，RPLIDAR S1都能轻松完成建图。在室外模式下，RPLIDAR S1也可实现在60klx光下的有效工作，不受室外强光的干扰。
同时，RPLIDAR S1在黑色物体上的检测上也一样出色，相比于白色物体,激光雷达对深色物体的检测难度更高，而RPLIDAR S1不管室内还是室外，在一定距离范围内，对黑色物体的检出表现同样完美。
随着TOF激光雷达的不断成熟，如今其已成为众多智能机器的核心传感器，相比无人驾驶领域，TOF激光雷达在机器人领域更易实现应用落地，可帮助机器人构建所在环境的高精度轮廓信息，结合相应算法，实现机器人的自主定位、建图及路径规划。
但应用于无人驾驶领域目前仍存在一定问题，首先是抗干扰问题，目前在无人驾驶上使用激光雷达做测试的车辆基本都是单量或者少数几辆车，后期如果商用普及，面对路面上大量车都采用同样的雷达扫描，就没法识别是附近的车打来的脉冲还是自己发出的信号回波。在路边很容易用相同雷达同波段的强光源去执行恶意破坏，从而导致雷达失灵。另一个问题是在强烈的阳光下，雷达会和人眼一样看不到目标了，从而带来安全隐患。
其次是探测距离，会对车速有一定影响。如果人类晚上开近光灯开车，车速就上不去，开了远光灯才能保证一定的速度；同理，激光雷达相当于车的眼睛，探测距离近的时候车速上不去。现在无人驾驶的激光雷达做到150米到200米就很困难，一般的车用200米都采用了比较高的放射率。
另一个是扫描问题，目前很多企业都想把激光雷达做成固态的，期待光学相控阵技术(OPA)方案。但OPA不仅对雷达有要求、对主机也有要求，大规模做成以后扫描的出光孔径很小，也就意味着在雷达里会带入损耗，会进一步缩短TOF的探测距离。
总体来说，TOF激光雷达在机器人领域的应用已趋于成熟，但想在无人驾驶领域实现商用化普及，未来还有很长的一段路要走。
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