开头: 当一辆自动驾驶汽车在复杂路况中精准识别障碍物时,当机器人穿梭于仓库完成毫米级定位时,背后都离不开一项关键技术——激光雷达。而它的核心性能差异,往往由扫描方式决定。为什么有的激光雷达能实现360°全景覆盖?有的却能做到低成本、高可靠性?本文将深入解析激光雷达的五大扫描方式,揭秘技术背后的设计逻辑与产业趋势。
机械旋转式激光雷达是最早实现商业化的扫描方案,其核心原理是通过电机带动发射模块和接收模块进行360°旋转。这种设计使单台设备即可覆盖水平方向全景视野,早期自动驾驶测试车车顶的“旋转花盆”造型正是其典型特征。
这类激光雷达的优势在于高分辨率、大视场角(通常水平360°、垂直30°-40°),且技术成熟度高。但缺点同样明显:机械结构复杂导致成本高(早期产品单价超万美元)、体积大,且抗震性差,难以满足车规级要求。目前多用于测绘、无人码头等对成本不敏感的场景。
为解决机械式激光雷达的缺陷,行业衍生出混合固态(Semi-Solid State)技术,通过减少运动部件实现稳定性与成本的平衡。主流方案包括:
MEMS微振镜 采用微机电系统(MEMS)控制微型反射镜振动,通过调整镜面角度改变激光路径。*MEMS方案*大幅缩小了设备体积,功耗降低50%以上,且具备量产潜力。但受限于振镜尺寸,其视场角通常为120°×25°,需多台设备组合实现全场景覆盖。
转镜/棱镜方案 通过电机驱动多面转镜或旋转棱镜折射激光束。例如速腾聚创的RS-LiDAR-M1采用双楔形棱镜,通过非重复扫描消除盲区。这类设计的信噪比更高,且抗震性优于传统机械式,已成为蔚来、小鹏等车企的主流选择。
完全取消机械结构的纯固态激光雷达(Solid-State LiDAR)被认为是行业终极方向,主要技术路线包括:
Flash激光雷达 像相机快门一样瞬间发射覆盖整个视场的光脉冲,通过面阵探测器接收反射信号。其零运动部件的特性让可靠性达到车规级巅峰,且成本可控制在500美元以内。但受限于发光功率,有效探测距离通常小于50米,更适用于低速场景或补盲雷达。
光学相控阵(OPA) 通过调节阵列中每个发射器的相位差,实现激光束的电子扫描。这项源自军用雷达的技术理论上能实现纳秒级扫描速度和任意图案的灵活控制。但工艺复杂度极高,目前仍处于实验室阶段。
不同扫描方式的竞争本质是性能、成本与可靠性的三角博弈:
据Yole预测,到2027年混合固态激光雷达将占据65%市场份额,而固态方案随着芯片化技术的突破,成本有望下降70%。
无论采用何种扫描方式,激光雷达厂商都面临三大共性难题:
值得关注的是,华为在2023年推出的96线中长距激光雷达,通过转镜扫描+光通信技术,将价格拉至200美元区间,展现了中国厂商的垂直整合能力。