全彩激光雷达的突破：看见世界的色彩
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全彩激光雷达的突破：看见世界的色彩
在自动驾驶技术中，激光雷达一直扮演着核心角色。它能够精准地测量物体的距离和位置，构建出三维空间的点云图谱。然而，传统激光雷达在色彩识别方面却存在明显短板。这是由于其工作波段通常位于905纳米或1550纳米的近红外区域，超出人类可见光范围，因此无法直接获取颜色信息。尽管点云中包含反射强度，可用于区分路面与标线，但无法识别交通信号灯的颜色，也难以判断车辆的外观颜色。
近期，禾赛科技推出了一款具备色彩识别能力的全彩激光雷达，标志着激光雷达技术迈入新阶段。以下将从技术原理出发，探讨这一突破的意义。
图片源自：禾赛科技
激光雷达为何“色盲”？
激光雷达之所以无法识别颜色，主要受限于其硬件结构与物理机制。早期实现色彩感知的方式是“传感器融合”——通过将激光雷达与摄像头的数据在算法层面拼接，由摄像头提供颜色信息，再映射到点云上。这种方式虽然能在一定程度上增强感知能力，但在实际应用中存在多个挑战。
首先，由于激光雷达与摄像头的安装位置不同，加之数据采集频率的差异，两者之间的同步性较难保证。在高速行驶或光照条件突变的情况下，图像与点云的匹配会出现偏差，影响感知系统的稳定性。
其次，这种融合方式对计算资源要求极高。车载计算单元需要大量算力进行坐标校准和数据对齐，增加了系统的延迟并降低了整体可靠性。
如何在单一芯片上实现空间与色彩融合？
全彩激光雷达的突破在于从“硬件组合”迈向“底层融合”。其核心在于将用于接收激光回波的感光单元与可见光感应单元集成于同一颗SPAD（单光子雪崩二极管）系统芯片中。这种设计要求芯片在极低光条件下仍能准确识别激光飞行时间，同时具备捕捉不同波长可见光的能力。
图片源自：禾赛科技
要理解这一过程，需要打破激光雷达“只能发光”的传统认知。全彩激光雷达的探测单元不再局限于追踪自身的激光回波，而是同时感知环境中的自然光。这就像是在暗室中，不仅依靠手电筒判断物体距离，还能通过人眼分辨其颜色。
1）像素内部的结构创新
全彩激光雷达在像素层面上进行了重要改进。传统方案中，像素主要响应特定波长的近红外激光。而全彩激光雷达引入了类似数码相机的三色滤光膜，在同一个像素结构上实现了红、绿、蓝三通道的可见光捕捉。
这些滤光膜赋予像素对不同波长的可见光响应能力，使得测距与色彩采集能够共用同一光学路径和像素单元。因此，每个三维点在生成的同时便携带了颜色信息，实现了从源头的数据统一。
2）测距与色彩采集的同步机制
实现激光测距与色彩采集的协同是全彩激光雷达的关键挑战。激光脉冲的发射周期极短，而色彩采集需要积累可见光。全彩激光雷达采用单光子探测技术，通过超高的采样频率，将信号划分为不同的时间窗口。
芯片内部逻辑将信号分为两路处理：一路用于计算激光脉冲往返时间，确定物体距离；另一路统计可见光光子数量并计算RGB值。由于这两类任务在同一SPAD阵列上完成，确保了时间与空间上的严格对齐，彻底解决了传统融合方式中的同步难题。
图片源自：禾赛科技
3）色彩信息的语义价值
全彩激光雷达的输出不再只是几何点云，而是一个融合了颜色与深度的语义化数据集。例如，传统激光雷达可能仅能识别路面上的一个低反射率物体，无法判断其材质；而全彩激光雷达则可依据颜色特征判断其可能为轻质的漂浮物。
在交通场景中，色彩信息尤为重要。全彩点云可以直接捕获导向箭头、施工护栏，以及交通信号灯在物体表面的投影等关键视觉特征。这使得感知系统不再需要依赖摄像头与激光雷达之间的数据比对，而是直接获取一张高质量的三维彩色图像，显著提升了环境理解的准确性与实时性。
全彩激光雷达的行业影响
激光雷达具备色彩识别能力后，自动驾驶系统的感知能力将发生质的提升。在语义识别方面，全彩点云能够更精准地区分材质和物体类型。例如，黑色塑料袋与黑色水泥墩在传统点云中可能难以区分，但通过颜色差异，系统可以更准确地判断其威胁程度。
在交通标识识别方面，全彩激光雷达能更有效地理解车道线颜色、交通牌底色等视觉信息，提高系统在复杂道路场景下的响应能力。此外，该技术还能在夜间或强光环境下，利用激光与视觉信息互补，形成更稳健的感知冗余。
从系统整体性能来看，全彩激光雷达减少了对高算力融合算法的依赖。数据在传感器端已完成融合，车载计算单元可以将资源更多用于路径规划与决策制定。这种软硬件协同的演进，使感知系统更简洁高效，实现了“看见距离”与“读懂色彩”的统一。
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原文标题：激光雷达还能进行色彩识别？
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