激光雷达技术迈向全彩感知时代
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激光雷达技术迈向全彩感知时代
在自动驾驶系统的构建中，激光雷达作为核心传感器之一，以其高精度的空间探测能力著称。它能够准确捕捉物体的位置和距离，但一直以来在色彩识别方面存在短板。激光雷达通常工作在905纳米或1550纳米的近红外频段，这超出了人眼可见光范围，因此无法直接获取红、绿、蓝等色彩信息。它所输出的点云数据虽然包含反射强度，但不足以区分交通信号灯的颜色，也无法识别车辆的漆面色。
近期，禾赛科技发布了一款全彩激光雷达产品，为行业带来了突破性进展。该技术首次让激光雷达具备色彩识别能力。通过对相关资料的整理与分析，以下将探讨这一技术背后的原理及其潜在价值。
图片源自：禾赛科技
为何传统激光雷达无法识别颜色？
激光雷达之所以无法“看见”颜色，与其硬件结构和工作原理密切相关。早期解决色彩问题的方式通常是“传感器融合”——即利用激光雷达捕捉空间结构，同时依赖摄像头获取视觉信息，再通过算法将图像贴合到点云之上。
然而，这种后融合方式存在诸多挑战。由于激光雷达与摄像头安装位置不同，数据采样频率不一致，且受光照条件影响较大，在高动态环境中容易出现信息不同步的问题。这就好比电影音画不同步，可能造成感知误差。对于依赖毫秒级响应的自动驾驶系统而言，这种不一致可能带来误判。
此外，融合过程对计算资源要求极高。系统需耗费大量算力将两套异构数据流对齐，不仅增加系统延迟，也影响感知的稳定性。
如何在单一芯片上实现空间与色彩同步感知？
全彩激光雷达的出现，标志着传感器技术从外部融合走向底层集成。其核心突破在于将激光回波探测单元与可见光感应单元整合至同一SPAD（单光子雪崩二极管）系统级芯片上。
这一设计要求芯片在捕捉极微弱激光信号的同时，还要具备分辨可见光波长的能力。这意味着芯片不仅要完成飞行时间测量，还需具备类似图像传感器的光谱响应特性。
图片源自：禾赛科技
像素结构如何实现色彩感知？
全彩激光雷达的关键在于像素结构的创新。传统设计下，像素点仅对近红外激光波段敏感。而在全彩方案中，像素被设计成具备光谱选择功能，其上覆盖了一层极薄的滤光膜。
这些滤光膜分别允许红、绿、蓝三种光通过，使每个像素在获取深度信息的同时，也能同步采集RGB色彩数据。这种在同一像素、同一路径上实现空间与色彩采集的方式，确保了三维点云数据在生成时即携带颜色属性，从源头上实现了数据一致性。
如何协调激光测距与色彩采集？
要让激光雷达同时处理测距与色彩信息，最大的难点在于时间协调。激光脉冲的往返时间通常在纳秒级，而色彩采集则依赖于对自然光的长时间积累。
全彩激光雷达采用高灵敏度的单光子探测技术，通过高速采样将时间窗口划分为多个时隙。在芯片内部，系统将信号分离为两路处理：一路用于记录激光往返时间以计算距离，另一路统计可见光光子数量并计算出RGB值。由于这两类信息在同一SPAD阵列上完成，空间和时间上完全对齐，有效解决了传统传感器融合中的同步难题。
图片源自：禾赛科技
全彩能力为何至关重要？
全彩激光雷达提供的不再是单纯的几何信息，而是包含语义特征的彩色点云。相比传统方案，它能够更精准地区分物体的材质和属性。
例如，在道路上出现彩色塑料袋的情况下，普通激光雷达可能仅识别出一个障碍物轮廓，而全彩激光雷达则可通过色彩判断其为轻质漂浮物。在交通场景中，导向箭头、施工标识、交通信号灯的光影变化等，都能被全彩点云直接捕获。
这种数据的融合发生在传感器端，无需后期对齐，极大简化了感知流程，提高了系统的可靠性和响应速度。对于自动驾驶系统来说，相当于从“看图猜谜”变为“直接看到真相”，提升了环境理解的准确性。
全彩激光雷达带来哪些变革？
色彩感知的引入，为自动驾驶系统带来了质的飞跃。在语义识别方面，全彩激光雷达能更精准地区分物体材质。例如，黑色塑料袋与黑色水泥墩在反射率上相似，但颜色信息的加入让系统得以快速判断。
在交通标志识别方面，全彩数据能直接读取车道线颜色、指示牌底色等关键信息，使系统更准确地理解道路规则。特别是在夜间、逆光或强光照射环境下，全彩激光雷达可以与视觉系统形成互补，提升感知鲁棒性。
此外，这一技术显著降低了车载计算负担。由于数据融合在传感器端完成，主控单元不再需要执行复杂的对齐算法，从而释放更多算力用于路径规划、决策等高级任务。这种软硬一体化的发展趋势，正推动自动驾驶感知系统向更高效、更智能方向演进。
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原文标题：激光雷达还能进行色彩识别？
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