激光雷达实现色彩识别，技术革新带来感知跃迁
IT老友记
激光雷达实现色彩识别，技术革新带来感知跃迁
在自动驾驶技术中，激光雷达一直扮演着关键角色。它能够高精度地识别物体位置与距离，构建出详实的三维空间模型。然而，传统激光雷达在色彩信息的获取上存在明显短板。这一限制主要源于其工作波段位于905纳米或1550纳米的近红外范围，超出了人眼可见光谱，因此无法直接捕捉红、绿、蓝等颜色信息。其输出的点云数据虽包含反射强度，可区分路面与标线，但无法准确识别红绿灯颜色或车身颜色。
近期，禾赛科技推出了全球首款全彩激光雷达，突破了这一技术瓶颈，使得激光雷达在保持原有测距能力的同时，具备了色彩感知功能。本文将围绕这项技术的实现机制与潜在价值进行探讨。
图片源自：禾赛科技
传统激光雷达为何难以识别颜色？
传统激光雷达的结构和工作原理决定了其在色彩识别上的局限。在以往的解决方案中，通常采用“传感器融合”策略，通过将激光雷达点云与摄像头图像相结合，来弥补颜色信息的缺失。具体操作是：激光雷达负责构建物体的三维轮廓，摄像头则负责采集颜色数据，再通过算法将颜色信息映射到点云上。
然而，这种后期拼接的方式存在多重挑战。首先，激光雷达和摄像头之间存在物理位置偏差与数据频率差异，导致在高速场景或光线变化剧烈的条件下，难以实现精准同步，容易产生信息错位。其次，这种融合方式对计算资源需求极高，增加了系统延迟，也降低了整体感知的稳定性。
如何在单芯片上同步获取空间与色彩信息？
全彩激光雷达的创新在于从“物理组合”走向“底层融合”，在硬件层面上实现了空间信息与颜色信息的同步采集。其核心突破体现在SPAD（单光子雪崩二极管）系统级芯片的设计上，将测距用的感光单元和颜色感知单元集成在同一块芯片上。
实现全彩感知的关键在于像素结构的优化。传统激光雷达的像素点仅对近红外激光响应，而全彩激光雷达引入了类似数码相机CMOS的色彩分离机制，在每个像素上叠加了滤光膜，分别允许红、绿、蓝三种颜色的可见光通过。
图片源自：禾赛科技
1）像素内部的设计奥秘
全彩激光雷达的像素设计实现了双重感知功能。在每个像素点上，系统不仅能够接收激光回波以计算飞行时间，还能通过滤光膜捕捉环境中的可见光。这意味着每个点云数据在生成时即携带颜色信息，无需依赖外部摄像头和后期融合。
这种设计将测距信息与颜色信息统一于同一像素、同一光路系统中，大大提升了数据一致性。从源头上，它解决了传统融合方案中数据异步、资源消耗大等问题。
2）如何实现测距与色彩的同步采集？
全彩激光雷达面临的另一大挑战，是如何在不干扰测距精度的前提下，同步完成色彩采集。由于激光脉冲的发射频率极高，而颜色信息的获取依赖于光子的累积，系统必须在极短时间内完成两个任务。
SPAD芯片通过高灵敏度单光子探测技术，在纳秒级的激光往返周期内，划分出不同时间窗。一部分用于记录激光脉冲的飞行时间，另一部分则用于统计环境光中各色彩通道的光子数量，从而得到RGB数值。
得益于芯片结构的统一与处理逻辑的同步，全彩激光雷达实现了空间与颜色的精准对齐，彻底摆脱了传统融合方案中因传感器差异导致的信息错配。
图片源自：禾赛科技
3）色彩感知为何如此重要？
全彩激光雷达提供的不仅是空间信息，更是带有语义的视觉点云。在传统系统中，一个低矮障碍物可能被识别为潜在危险，但无法判断其材质。而全彩点云则可以通过颜色特征分析其性质，例如判断其是否为轻质塑料。
在交通环境中，全彩感知尤为关键。十字路口的导向箭头、彩色施工围栏、交通灯的光影投射等细节信息，全彩点云都能直接捕获，为自动驾驶系统提供更丰富的环境理解。
此外，全彩数据减少了系统对多传感器融合的依赖，降低了数据处理复杂度，提升了整体感知效率与可靠性。这相当于将自动驾驶从“后期配音”的拼接模式，转变为“现场直播”般的直接感知。
技术突破将如何影响自动驾驶？
当激光雷达具备色彩识别能力后，自动驾驶的感知系统迎来了质的飞跃。在语义识别方面，全彩激光雷达能够更准确地区分物体材质。例如，一个黑色塑料袋和一个黑色水泥墩在普通激光雷达中可能难以区分，但通过颜色信息，算法可迅速识别出它们的本质差异。
在交通标志识别方面，全彩激光雷达展现出显著优势。车道线颜色、交通标志底色等关键信息可被直接提取，无需依赖图像处理算法推断。这不仅提升了识别准确率，也增强了系统在夜间或强光环境下的稳定性。
更重要的是，全彩激光雷达减轻了车载计算单元的负担。由于色彩与空间信息在传感器端已融合完成，算法无需再执行复杂的对齐操作，可以将算力集中用于更高阶的路径规划和行为决策。
这种软硬件协同演进的路径，正推动自动驾驶系统向更高效、更智能的方向发展。未来，感知系统将不仅“看得见”距离，也能“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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