激光雷达实现色彩识别的突破性进展

激光雷达实现色彩识别的突破性进展

在自动驾驶技术的发展中，激光雷达一直是感知系统的核心组件之一。它通过发射激光脉冲并接收其反射信号，能够精准获取周围物体的空间位置与距离信息，构建出高精度的三维点云图。然而，长期以来，激光雷达在色彩识别方面始终存在局限。这主要归因于其工作波长多为近红外区域（如905纳米或1550纳米），这一范围超出人眼可见光谱，无法直接捕捉红、绿、蓝等颜色信息。尽管激光雷达点云中包含一定的反射强度数据，可用于区分路面与标线，却难以识别交通信号灯颜色或车身颜色。

近期，禾赛科技推出一款支持色彩识别的全彩激光雷达，突破了传统激光雷达的“色盲”限制。通过对相关技术资料的分析，本文将深入探讨全彩激光雷达实现色彩识别的基本原理及其在自动驾驶领域的潜在价值。

图片源自：禾赛科技

为什么传统激光雷达难以识别颜色？

传统激光雷达之所以在色彩感知上存在短板，主要受限于其硬件结构和物理特性。以往的解决方案多依赖“传感器融合”技术，即通过在激光雷达系统中集成摄像头，先由激光雷达构建空间模型，再由摄像头捕捉彩色图像，最后利用算法将颜色信息“贴”到点云上。

尽管这种后期融合的方式在一定程度上增强了感知系统的多维信息，但在实际部署中仍存在诸多挑战。由于激光雷达与摄像头的安装位置不同、采集频率不一致，且易受光线折射等环境因素影响，系统在高速运行或光照条件突变的情况下难以实现精准对齐。这种时间与空间上的不一致性，类似电影音画不同步的体验，对于毫秒级响应的自动驾驶系统而言，可能导致对物体属性的误判。

此外，传感器融合对算力的需求极高。车载计算平台需耗费大量资源对两套异构数据流进行坐标对齐和融合处理，不仅增加了系统延迟，也降低了感知的鲁棒性。

如何在同一芯片上实现空间与色彩的融合？

全彩激光雷达的核心突破在于将空间感知与色彩采集从物理层面实现融合。其关键在于将用于接收激光回波的感光单元与用于捕捉可见光的RGB感应单元集成在同一片SPAD（单光子雪崩二极管）系统级芯片上。

要在单一芯片中实现两种不同光谱信号的同时采集是一项技术难题。该芯片需要在捕捉微弱激光光子以测量飞行时间的同时，还能够感知自然光中的不同波长，以生成颜色信息。这种设计不仅提高了数据的一致性，还为后续算法处理提供了更加完整的感知输入。

图片源自：禾赛科技

从感知机制来看，全彩激光雷达的每一个像素点实际上是一个微型光信息处理单元。它不仅响应自身发射的激光信号，还能同步采集环境中的自然光，从而在空间定位的同时实现色彩捕捉。这种机制类似于在黑暗环境中，不仅通过手电筒的反射判断距离，还能通过眼睛观察环境的色彩。

1）像素结构设计如何实现色彩感知？

要实现色彩识别，首先需要在芯片的像素结构上进行创新。传统激光雷达像素仅对近红外波段敏感，而全彩激光雷达在像素层引入了类似数码相机CMOS的色彩分离结构。

该技术通过在像素表面覆盖一层极薄的滤光膜，允许红、绿、蓝三种颜色光分别通过。这样，每一个像素在获取距离信息的同时，也能同时采集RGB色彩数据，确保空间与色彩信息在源头上保持一致。这种一体化的采集方式，使得激光雷达的输出不再是单纯的几何点，而是具备色彩语义的三维点云。

2）如何同步处理距离与颜色信号？

全彩激光雷达面临的另一项挑战是如何在微秒级的激光脉冲往返过程中，同步完成距离测量与颜色采集。其核心依赖于单光子探测技术，该技术具备极高的灵敏度，能捕捉到单个光子的信号。

芯片内部采用时分复用的方式，在激光脉冲发射与回波接收的时间间隙中，划分出不同的时隙以处理激光信号与可见光信号。一部分用于计算激光飞行时间，从而推导出物体的距离；另一部分则用于统计可见光光子数量，并通过滤光片的通道反馈RGB数值。由于这两类数据在同一个SPAD阵列上获取，其时间戳和空间位置完全对齐，大幅提升了数据的同步精度。

图片源自：禾赛科技

3）色彩感知带来的实际价值

全彩激光雷达的色彩信息为自动驾驶系统提供了更丰富的语义内容。例如，在识别路面上的障碍物时，传统激光雷达可能仅能判断其为一个低矮物体，而无法判断其材质；而全彩激光雷达则可以通过色彩分析，推测该物体可能为漂浮的塑料袋或轻质杂物。

在复杂交通环境中，全彩点云能更准确地捕捉交通标志、导向箭头、施工围栏等元素的色彩变化。这不仅提升了系统对交通规则的理解能力，还能在夜间或强光直射等摄像头性能受限的场景下，提供更稳定可靠的感知数据。同时，这种原生融合的点云数据大幅减少了对多传感器融合的依赖，降低了系统的计算复杂度。

这项技术对自动驾驶系统的影响

全彩激光雷达的出现，使自动驾驶系统从“看距离”迈向“懂颜色”，在语义理解层面实现了质的飞跃。例如，在区分黑色塑料袋与黑色水泥块时，系统可以依赖色彩特征快速判断其材质，从而优化避障策略。

在交通标志和标线识别方面，全彩激光雷达同样展现出优势。不同颜色的车道线或交通牌底色，对理解交通规则至关重要。系统可以不再依赖摄像头的图像推断，而是直接获得高保真、带深度信息的三维彩色图像。这不仅提升了感知的准确率，也增强了系统在复杂路况下的鲁棒性。

更重要的是，这种端侧融合的感知方式显著降低了系统对计算资源的依赖，使车载计算平台能够将更多算力用于决策与路径规划任务。随着硬件与算法协同演进，自动驾驶系统的感知架构正朝着更加集成、高效的方向发展。

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原文标题：激光雷达还能进行色彩识别？