全彩激光雷达：激光雷达也能“看”颜色了
万能的大猪
全彩激光雷达：激光雷达也能“看”颜色了
在自动驾驶系统中，激光雷达一直扮演着核心感知组件的角色。它能够精准捕捉周围物体的空间位置和距离信息，为系统构建出三维环境模型。然而，长期以来，激光雷达在色彩识别方面存在明显短板。这是因为其工作波段通常位于905纳米或1550纳米的近红外区域，这一波段超出人眼可见范围，导致激光雷达无法直接获取红、绿、蓝等色彩信息。
激光雷达输出的点云数据虽包含反射强度信息，可以区分路面与标线等基本特征，但在判断交通信号灯颜色、识别车辆颜色等方面却显得无能为力。最近，禾赛科技推出了一款全彩激光雷达，首次实现了激光雷达在不借助外部传感器的情况下，完成色彩识别任务。
图片源自：禾赛科技
激光雷达为何“看不见”颜色？
传统激光雷达之所以难以识别颜色，与其硬件结构和物理原理密切相关。在以往的系统中，为弥补色彩缺失，通常采用“传感器融合”技术，即通过摄像头获取视觉信息，再将其与激光雷达的点云数据进行配准，将颜色“贴”到点云上。
然而，这种融合方式存在明显的局限。激光雷达与摄像头的安装位置不同、采样频率不一致，加上光学折射等因素，使得两者的时空对齐变得复杂。这在高速行驶或强光变化环境中尤为明显，可能导致系统对目标物判断失误。
此外，融合算法需要消耗大量计算资源，用于处理两种异构数据的匹配与校准，不仅增加了系统延迟，也降低了整体感知的可靠性。
如何在芯片上融合空间与色彩？
全彩激光雷达的出现标志着传感器技术由“物理融合”走向“底层融合”。其核心突破在于将用于探测激光回波的SPAD（单光子雪崩二极管）单元与用于感知可见光的色彩感应模块集成在同一个系统级芯片上。
实现色彩识别的关键在于芯片设计的创新。全彩激光雷达的每一个像素单元都具备双重功能：既可用于捕捉激光脉冲的飞行时间以计算深度，又能像相机像素一样，通过滤光层捕捉红、绿、蓝三原色光子。
图片源自：禾赛科技
这种设计打破了传统激光雷达只能“发光”的印象，使其不仅能“看到”距离，还能“看到”颜色。通过在每个像素中引入类似数码相机的滤光结构，系统可以在同一时间获取深度和颜色数据，实现点云与色彩信息的自然融合。
1）每一个像素中的设计奥妙
在全彩激光雷达中，像素结构进行了关键优化。传统设计中，像素仅对近红外波段激光响应。而在全彩版本中，每个像素上覆盖了一层极薄的滤光膜，分别允许红、绿、蓝三色光通过。
这种结构使得激光雷达在测量物体距离的同时，也能采集到可见光信息。由于两组数据来自同一像素、同一光学路径，色彩与深度信息在源头上保持对齐，大大提升了融合数据的准确性与一致性。
2）如何实现空间与时间的精准同步
全彩激光雷达的另一大挑战是如何在高速激光脉冲与色彩采集之间实现协同。激光测距涉及纳秒级的脉冲发射与接收，而色彩感应则需要在自然光下积累足够光子。
该系统采用了高灵敏度的单光子探测技术，在极短时间内划分多个时间窗口，分别处理激光回波与可见光信号。测距信号与色彩信号分别进入不同的处理通道，但因共用同一套SPAD阵列，其在时空上保持了高度一致，避免了传统多传感器融合中的对齐难题。
图片源自：禾赛科技
3）色彩信息为何如此关键？
全彩激光雷达输出的点云不再是单纯的几何点，而是带有语义信息的“彩色点云”。这一特性在交通场景中尤为重要。例如，当道路上出现一个颜色鲜艳的塑料袋，普通激光雷达可能仅能识别出一个低矮障碍物，而全彩激光雷达则能通过颜色判断其为非刚性物体。
在识别交通信号、地面导向标和施工区域时，全彩数据能直接捕获颜色细节。这使得系统无需通过额外的图像处理模块，就能快速理解复杂交通环境中的关键信息。同时，这种数据形式大大减少了传统多传感器融合中的计算负担，提升了整体感知效率。
全彩激光雷达带来的行业变革
全彩激光雷达的出现，标志着自动驾驶感知系统进入了一个全新的阶段。其在语义识别、环境理解、数据融合等方面均带来了显著提升。
在实际应用中，全彩点云能帮助系统更准确地判断交通标志、车道线甚至远处灯光的色彩变化。特别是在摄像头受限的夜间或强光场景下，全彩激光雷达仍能维持良好的感知能力，为系统提供冗余保障。
此外，由于色彩与深度数据在传感器层面完成融合，车载计算机不再需要运行复杂的算法进行后期配准，从而释放出更多算力用于决策与规划任务。这一变化不仅提升了系统响应速度，也推动了自动驾驶感知架构向更简洁、更高效的模式演进。
随着全彩激光雷达技术的不断成熟，自动驾驶系统将不再局限于“看见”距离，而是能够更全面地“读懂”世界的色彩。
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原文标题：激光雷达还能进行色彩识别？
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