激光雷达为何易受串扰影响？

自自动驾驶概念提出以来，激光雷达一直作为感知系统的关键硬件之一。即便当前部分技术路线正逐步向纯视觉靠拢，仍有不少汽车制造商坚持采用激光雷达方案。在激光雷达领域，主要的工作机制包括脉冲飞行时间（TOF）和连续波调频（FMCW）两种。

TOF激光雷达的基本原理较为直观，其通过发射极窄的激光脉冲，并在遇到目标物后接收反射信号，通过测量发射与接收之间的时间差，结合光速计算目标距离。该方法实现简单、测距直接，但由于依赖高精度时间测量，容易受到环境光和外部脉冲干扰。

当前广泛用于车规级的TOF激光雷达，通常工作在890 nm至1550 nm波段。不同厂商在脉冲宽度、重复频率和接收灵敏度方面会根据应用场景进行权衡。

与TOF不同，FMCW激光雷达采用连续调频激光发射，并利用回波与本地参考光的相干混频产生拍频信号。这种机制不仅可以推算目标距离，还可同步获取目标的相对速度（多普勒信息）。

由于FMCW采用相干检测方式，其在低信号强度条件下仍具备良好的接收增益，同时对非相干外部光源（如其他车辆的激光信号）具有天然的抗干扰能力。然而，这种优势并非绝对，仍需依赖具体的硬件实现和系统设计。

随着搭载激光雷达的车辆数量上升，串扰问题日益突出。所谓串扰，是指激光雷达接收到来自其他激光雷达发射的信号，从而导致感知误差。TOF激光雷达发射周期性脉冲，这些脉冲在空间中可能发生反射、漫散射，并可能被其他车辆的接收器误判为自身信号。

由于TOF系统通常仅依赖时间差和脉冲形状识别回波，缺乏额外的鉴别机制，容易将外来脉冲误判为有效信号，进而引发测距失真、点云丢失或虚假点云等问题。

在多车密集行驶、夜间环境或长距离探测场景中，串扰现象尤为显著。此外，同一车辆上多个TOF单元间如未合理协调，也可能互相干扰。相比之下，FMCW激光雷达因其相干机制对串扰具有更强的抑制能力，但并不能完全免疫。

为缓解串扰问题，业界提出了多种应对策略，核心思想在于为每个脉冲赋予“身份标识”或控制其发射时间，以便接收端识别。

脉冲编码：通过特定规则对激光脉冲编码，使接收器仅对匹配的信号响应。这种方法能有效减少误判率，但会引入一定的信噪比下降和测距灵敏度损失。
时间复用与接收门控：通过错开不同单元或车辆的发射时间，或仅在预估回波时间内开启接收窗口，可大幅减少串扰。但该方法依赖高精度时钟同步，且可能造成目标数据遗漏。
随机发射时序：在固定脉冲频率中引入随机偏移，可降低周期性干扰概率。该方案实现简单，但无法完全消除干扰。
光学与硬件抑制：使用窄带光学滤波器、方向性设计或物理遮挡等方式，可在一定程度上减少侧向和反射路径干扰，但可能牺牲探测范围。
软件处理：通过设置接收门限、多帧验证机制和点云后处理等手段，剔除孤立或异常点，提升系统鲁棒性。

FMCW激光雷达基于相干检测原理，其回波必须与本地参考光形成稳定干涉才能被识别。因此，非相干脉冲（如来自其他激光雷达的信号）通常不会被误认为有效回波。

尽管FMCW具备更优的抗串扰能力，其大规模应用仍面临挑战。例如，其需要高精度的调频光源和稳定本地振荡器，硬件成本与实现复杂度较高。此外，其测距与测速信息耦合，对算法和信号处理要求更高。

无论是TOF还是FMCW，单靠硬件难以完全消除串扰问题。软件层面的辅助至关重要，包括：

基于机器学习的点云分析方法也被广泛用于识别串扰特征，如突发性点云、孤立点和反射强度异常等，从而降低误判概率。但该方法需要大量训练样本以确保泛化能力，同时避免将真实小目标误判为干扰。

随着激光雷达装车率的上升，串扰问题正变得日益突出。TOF激光雷达因脉冲特性更易受影响，而FMCW则凭借相干检测机制在抗干扰方面表现出更强的适应性。然而，FMCW更高的硬件成本与算法复杂度，也限制了其在车规级市场的普及。

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