激光雷达作为众多智能设备的核心传感器，其应用已经非常广泛。如今我们能够在无人驾驶小车、服务机器人、AGV 叉车、智能路政交通以及自动化生产线上频频看到激光雷达的身影，也足以说明它在人工智能产业链上不可或缺的地位。
就目前市面上的主流激光雷达产品而言，用于环境探测和地图构建的雷达，按技术路线大体可以分为两类，一类是TOF（Time of Flight，时间飞行法）雷达，另一类是三角测距法雷达。这两个名词相信很多人并不陌生，但是要说这两种方案从原理、性能到成本、应用上到底孰优孰劣，以及背后的原因是什么，也许每个人都还或多或少有所疑惑。今天小编就抛砖引玉，就这些问题做一次解析。
三角法的原理如下图所示，激光器发射激光，在照射到物体后，反射光由线性CCD 接收，由于激光器和探测器间隔了一段距离，所以依照光学路径，不同距离的物体将会成像在CCD 上不同的位置。按照三角公式进行计算，就能推导出被测物体的距离。
光看原理，是不是觉得挺简单。
图1、三角法测距原理
然而TOF 的原理更加简单。如图2 所示，激光器发射一个激光脉冲，并由计时器记录下出射的时间，回返光经接收器接收，并由计时器记录下回返的时间。两个时间相减即得到了光的“飞行时间”，而光速是一定的，因此在已知速度和时间后很容易就可以计算出距离。
图2、TOF 测距原理
可惜的是，要是所有事情做起来都如同想起来一样简单，那世界就太美好了。这两种方案在具体实现时都会有各自的挑战，但是相比起来，TOF 要攻克的难关显然要多得多。
TOF 雷达的实现难点主要在于：
1. 首先是计时问题。在TOF 方案中，距离测量依赖于时间的测量。但是光速太快了，因此要获得精确的距离，对计时系统的要求也就变得很高。一个数据是，激光雷达要测量1cm 的距离，对应的时间跨度约为65ps。稍微熟悉电气特性的同学应该就知道这背后对电路系统意味着什么。
2. 其次是脉冲信号的处理。这里面又分两个部分：
a) 一个是激光的：三角雷达里对激光器驱动几乎没什么要求，因为测量依赖的激光回波的位置，所以只需要一个连续光出射就可以了。但是TOF 却不行，不光要脉冲激光，而且质量还不能太差，目前TOF 雷达的出射光脉宽都在几纳秒左右，上升沿更是要求越快越好，因此每家产品的激光驱动方案也是有高低之分的。
b) 另一个是接收器的。一般来说回波时刻鉴别其实是对上升沿的时间鉴别，因此在对回波信号处理时，必须保证信号尽量不要失真。另外，即便信号没有失真，由于回波信号不可能是一个理想的方波，因此在同一距离下对不同物体的测量也会导致前沿的变动。比如对同一位置的白纸和黑纸的测量，可能得到如下图的两个回波信号，而时间测量系统必须测出这两个前沿是同一时刻的（因为距离是同一距离），这就需要特别的处理。
图3、不同反射率的回波信号差异
除此以外，接收端还面临着信号饱和、底噪处理等等问题，可以说困难重重。
说了这么多，其实从下游用户的角度，并不关心你实现起来简单还是难。用户最关心的不外乎两点：性能和价格。先说性能，如果了解这个行业的人大多知道，TOF 雷达从性能上是优于三角雷达的。但是具体体现在哪些方面，背后的原因又是什么呢？
从原理上来说，TOF 雷达可以测量的距离更远。实际上，在一些要求测量距离的场合，比如无人驾驶汽车应用，几乎都是TOF 雷达。三角雷达测不远，主要有几个方面的原因：一是原理上的限制，其实仔细观察图1 不难发现，三角雷达测量的物体距离越远，在CCD 上的位置差别就越小，以致于在超过某个距离后，CCD 几乎无法分辨。二是三角雷达没办法像TOF 雷达那样获得较高的信噪比。TOF 采用脉冲激光采样，并且还能严格控制视场以减少环境光的影响。这些都是长距离测量的前提条件。
当然，距离长短并不代表绝对的好坏，这取决于具体的使用场景。
激光雷达描绘环境时，输出的是点云图像。每秒能够完成的点云测量次数，就是采样率。在转速一定的情况下，采样率决定了每一帧图像的点云数目以及点云的角分辨率。角分辨率越高，点云数量越多，则图像对周围环境的描绘就越细致。
就市面上的产品而言，三角法雷达的采样率一般都在20k 以下，TOF 雷达则能做到更高（例如星秒的TOF 雷达PAVO 最高可以达到100k 的采样率）。究其原因，TOF 完成一次测量只需要一个光脉冲，实时时间分析也能很快响应。但是三角雷达需要的运算过程耗时则更长。
图4、对同一位置物体，不同采样率的成像效果
（A）：低采样率点云图样；（B）：高采样率点云图样（PAVO）
激光雷达本质上是个测距设备，因此距离的测量精度是毫无疑问的核心指标。在这一点上，三角法在近距离下的精度很高，但是随着距离越来越远，其测量的精度会越来越差，这是因为三角法的测量和角度有关，而随着距离增加，角度差异会越来越小。所以三角雷达在标注精度时往往都是采用百分比的标注（常见的如1%），那么在20m 的距离时最大误差就在20cm。而TOF 雷达是依赖飞行时间，时间测量精度并不随着长度增加有明显变化，因此大多数TOF 雷达在几十米的测量范围内都能保持几个厘米的精度。
在机械式雷达中，图像帧率就是由电机的转速决定的。就目前市面上的二维激光雷达而言，三角雷达的最高转速通常在20Hz 以下，TOF 雷达则可以做到30Hz-50Hz 左右。通常三角雷达通常采用采用上下分体的结构，即上面转的部分负责激光发射、接收和采集，下部分负责电机驱动和供电等，过重的运动组件限制了更高的转速。而TOF 雷达通常采用一体化的半固态结构，电机仅需带动反射镜，因此电机的功耗很小，并且可以支持的转速也更高。
当然，这里提到的转速的区别只是对现有产品的一个客观分析。其实转速和雷达采用TOF 还是三角法没有本质的联系，主流的多线TOF 雷达也都是采用的上下分体的结构，毕竟同轴结构的光学设计受到许多限制。多线TOF 雷达的转速一般也都在20Hz 以下。
不过，高转速（或者说高帧率）对点云成像效果是很有意义的。高帧率更利于捕捉高速运动的物体，比如高速公路上行驶的车辆。此外，在自身建图时，运动中的雷达建图会发生畸变（举个例子，如果一个静止的雷达扫描一圈是一个圆，那么当雷达直线运动时，扫描出的图像就变成一个椭圆）。显然，高转速可以更好的减少这种畸变的影响。
如果只看性能比较，似乎TOF 雷达的性能完全压过三角雷达。不过产品的竞争并不仅仅是性能参数的比拼，用户在乎的还有价格、稳定性和服务等等。
至少在成本方面，目前三角雷达的成本是低于TOF 雷达的，近距离的三角雷达成本已经在百元级别。而目前进口TOF 雷达的售价动辄就要万元以上。可以说，高昂的价格是限制TOF 激光雷达应用进一步拓展的重要因素。
不过，随着近年来国内TOF 雷达厂商的崛起，TOF 雷达的成本已经得到大幅的降低，国产TOF 雷达产品的价格相比于进口品牌，已经有相当大的竞争力。未来，随着生产工艺的完善和出货量的进一步提升，相信TOF 雷达的成本还会进一步压缩，降到和三角雷达相近的水平也不是没有可能。
三角雷达的场景主要是在室内短距离的应用，最典型的场景就是扫地机器人。而在探测范围较大场景（比如商场、机场或者车站），以及室外场景，TOF 的应用则更为广泛。另外值得一提的是，三角雷达这种裸露在外转动的方案，使其产品在防尘防水方面非常脆弱，在一些特殊场景的应用，比如AVG 小车工作的车间经常会有很多灰尘，在这种环境下，三角雷达的电机非常容易损坏。相比之下，TOF 雷达采用的半固态设计，可以有更优秀的防护效果，工作寿命也更长。
图5、星秒TOF 激光雷达PAVO
目前，国内TOF 雷达正在迅速发展，星秒（SIMINICS）推出的2D TOF 激光雷达PAVO，可以达到20m 的测量距离，100kHz 的点云速率，0.036°的最高角度分辨率，以及IP65 的防护等级，其应用已经涉及到无人驾驶、机器人、AGV、安防、路政等诸多领域，是国产TOF雷达的优秀代表。
（本文由原作者沙漏君投稿，转载请联系作者本人）
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