一文了解激光雷达(Lidar)工作原理,及雷达(Radar)、点云数据相关技术与应...

一文了解激光雷达(Lidar)工作原理,及雷达(Radar)、点云数据相关技术与应...

激光雷达工作原理与应用领域概览

激光雷达（Lidar）是一种光学遥感技术，它通过发射一束激光脉冲，并测量光波从目标反射回来所需的时间，以此计算目标与雷达之间的距离。与雷达（Radar）类似，它们的工作原理相似，区别在于使用的信号类型：Lidar采用激光，而Radar采用无线电波。激光雷达在自动驾驶、机器人、自然资源、地图测绘、建筑工程等领域广泛应用。

激光雷达在自动驾驶中作为“感知世界”的关键传感器之一，结合摄像头、毫米波雷达，提供周围环境的感知与物体检测。相较于Radar，Lidar在方位分辨率上更具优势，能精确检测到与周围障碍物的距离和位置，还能实时检测出具有低无线电波反射率的物体，如标志、树木等。然而，Radar的无线电波较Lidar的激光波长更长，其返回的物体图像不如Lidar精确，但它覆盖远距离，具有强穿透性，能在恶劣环境中提供信息，尤其在夜间和阴天时更为准确。

Lidar点云数据的获取过程：激光雷达主动发射激光束，测量光线打到物体或表面并反射回雷达接收器所需的时间，快速重复过程中收集数百万个数据点，构建出复杂空间表面的“地图”，即“点云”。在经过预处理、聚类、提取组织后，点云数据可构建出易于人类视觉分辨的数字三维空间，实现“数字孪生”。

Lidar在自然资源调查、林业调查、河流和土壤调查中发挥重要作用，通过与遥感影像配合，构建高精度、多维度的自然资源“数字孪生时空”，实现对自然资源的动态监测。在自动驾驶领域，Lidar作为“眼睛”，提供高精度空间数据，支持构建高精度地图，用于车辆定位、路径规划、障碍物检测，提升自动驾驶安全性和效率。

Lidar点云数据处理的关键技术与发展趋势包括：多源、时空数据融合能力，分布式高性能数据处理引擎，数据标准与自动化生产能力，以及多维度空间分析应用。面对数据量大、多源融合的挑战，Lidar产业正朝着构建数字孪生城市、服务智慧城市管理方向发展，成为未来数字经济中的关键技术驱动力。