激光雷达还能进行色彩识别？

[首发于智驾最前沿微信公众号]对于自动驾驶来说，激光雷达的重要性不言而喻，它能精确告诉系统物体在哪里、有多远，但在颜色识别上，它却是个门外汉。之所以会出现这个问题，主要是因为激光雷达工作在905纳米或1550纳米的近红外频段，这个波段超出了人类肉眼的可见范围，自然也就无法直接感知红、绿、蓝等色彩信息。它输出的是由无数个点构成的三维坐标图，虽然这些点带有反射强度信息，能区分出路面和标线，但却无法分辨红绿灯的颜色，也看不出车身的漆面色彩。

就在最近，禾赛发布了全彩激光雷达，让激光雷达也具备了色彩识别能力。小编查阅了网上的一些内容，了解了下全彩激光雷达色彩识别的基本原理，今天就和大家一起来聊一聊，若是存在错误之处，也欢迎大家评论区补充。

图片源自：禾赛科技

为什么激光雷达看不见颜色？

激光雷达之所以是色盲，主要受制于其硬件架构和物理特性。在过去，如果想要让激光雷达拥有色彩，通用的办法是拼凑。工程师会通过一个甚至多个摄像头，先让激光雷达画出物体的轮廓，再让摄像头拍下照片，最后通过算法把照片上的颜色一张张贴到激光雷达的点云上，这个过程被称为传感器融合。

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这种后期贴图的方式虽然让感知信息更加丰富，但在实际应用中却埋下了不少隐患。由于激光雷达和摄像头的物理位置不同、数据更新的频率不一致，再加上光线折射等物理因素，系统在高速运动或者光影剧烈变化的环境下，很难实现物理意义上的完全同步。这就好比一个后期配音的电影，如果音轨和画面差了零点几秒，观众会感到违和，而对于需要毫秒级反应的自动驾驶系统来说，这种对不齐可能导致算法对物体性质的误判。

此外，后期融合非常吃算力。车载大脑需要花费大量的计算资源去校准两套完全不同的数据流，试图把它们强行按在同一个坐标系里。这种繁琐的处理逻辑，不仅增加了系统的延迟，也让感知的可靠性打了一定折扣。

如何在一颗芯片上搞定空间与色彩？

全彩激光雷达其实是传感器从物理组合进化到了底层融合。其核心技术突破在于将接收激光回波的感光单元与接收可见光的色彩感应单元，集成到了同一块SPAD（单光子雪崩二极管）系统级芯片上。但想要实现色彩识别的功能，依旧是非常难的，因为它要求芯片既能捕捉到极微弱的激光光子来计算飞行时间，又能像相机感光元件一样感知不同波长的可见光。

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要理解激光雷达如何实现彩色识别，首先得打破激光雷达只能发光的固有印象。在全彩激光雷达的芯片设计中，每一个探测单元其实更像是一个精密的小型实验室，它不再只盯着自己发出的那道激光回波，而是开始同时留意环境中的自然光。这就像是在一个黑屋子里，你不仅通过手电筒闪烁的间隔来判断墙壁的远近，还能通过眼睛分辨出那堵墙是红色的还是蓝色的。

1）每一个像素里到底藏着什么玄机？

实现彩色识别的第一步，是在传感器底层的像素结构上做加法。在传统的芯片方案中，像素点只需要对特定波长的近红外激光产生反应。但全彩激光雷达引入了类似数码相机感光元件的设计思路，在同一个微小的芯片像素上，通过半导体工艺覆盖了一层极薄的滤光膜。

这些滤光膜就像给感应器戴上了三色滤镜，分别允许红光、绿光和蓝光通过。这意味着，当这个像素在接收激光脉冲返回信号来测量距离（也就是深度信息）的同时，它也能捕捉到来自这个点位的可见光光子。因为测距信号和色彩信号是共用同一个像素、同一套光路收集进来的，这就保证了输出的每一个三维坐标点在诞生时就自带了颜色属性。这种物理层面的结合，让数据从源头就是高度统一的。

2）怎么让距离和颜色在同一时刻各就各位？

全彩激光雷达最难的部分应该是如何让激光测距和色彩感应互不干扰。激光雷达工作时发射的脉冲极快，属于纳秒级别，而环境色彩的采集则依赖于对自然光的积累。全彩激光雷达的核心芯片采用了单光子探测技术，这种技术极其灵敏，甚至能够捕捉到单个光子的跳动。它利用极高的采样频率，在激光脉冲往返的极短时间内，划分出不同的时隙。

芯片内部的逻辑电路会把信号分成两路处理，一路专门记录激光脉冲从发射到回传的时间差，用来换算成物体的精确距离；另一路则负责统计在同一光轴上进入的可见光光子数量，并根据滤光片的反馈计算出RGB数值。由于这两项任务是在同一块单光子雪崩二极管（SPAD）阵列上完成的，它们在时间轴和空间位移上是绝对对齐的。这种设计彻底告别了过去那种激光雷达看形状，摄像头看颜色的拼接模式，避免了因为车辆颠簸或高速行驶导致画面和轮廓对不齐的尴尬。

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3）为什么这种自带颜色的能力如此重要？

从感知的逻辑来看，全彩激光雷达提供的不再是冷冰冰的几何点，而是具有语义信息的视觉点云。在传统的感知方案中，如果路面上突然出现一个五颜六色的彩色塑料袋，普通激光雷达可能只能探测到一个低矮的障碍物，无法判断它的材质。但全彩激光雷达能立刻通过色彩特征分析出它可能只是一个质地轻盈的漂浮物。

这种能力在识别交通环境时非常重要。比如在复杂的十字路口，地面上不同颜色的导向箭头、彩色施工护栏，或者是远处交通信号灯投射在物体表面的微弱光影，都能被这种全彩点云直接捕获。对于后台的自动驾驶算法来说，这相当于减少了一个极其繁琐的拼图步骤。系统不需要再拿着摄像头的图像去和激光雷达的轮廓反复比对校准，而是直接拿到了一张高清的、带有深度信息的彩色三维实景图。这种数据维度的增加，不仅提升了系统对周围环境的理解深度，也极大地提高了感知任务的可靠性和实时性。这就好比我们从看一部配音电影，变成了看现场直播，所见即所得。

这种技术突破能改变什么？

当激光雷达真正看到色彩后，自动驾驶系统的感知能力会发生质的飞跃。最直观的改变体现在语义识别的精度上。在传统的点云数据中，一个黑色塑料袋和一个黑色的水泥墩可能看起来差别不大，因为它们的形状和反射率可能比较接近。但如果激光雷达自带全彩视觉，算法就能瞬间识别出它们的材质和色彩差异，从而做出更合理的避让策略。

对于交通标志和地面标线的识别，全彩激光雷达也表现出极强的优势。很多时候，车道线的颜色（黄色或白色）或者交通指示牌的底色，对于理解交通规则至关重要。原生全彩数据让系统不再需要去猜测颜色，而是直接获取高清的彩色三维地图。这不仅能显著提高系统在复杂路口、施工区域的判断准确率，还能在夜间或强光直射等摄像头容易致盲的场景下，通过激光和视觉信息的互补，提供更稳健的感知冗余。

这种技术也极大地释放了计算压力。因为数据在传感器端就已经完成了融合，车载计算机不再需要运行复杂的融合对齐算法，可以将宝贵的算力投入到更高级的决策和规划任务中。这种软硬件一体化的趋势，正在让自动驾驶的感知系统变得更加简洁和高效，让其既能看清距离，也能读懂世界的色彩。

审核编辑 黄宇