本文就汽車用激光雷達的分類，先做簡單介紹。

激光雷達根據安裝位置的不同，分類兩大類。一類安裝在無人車的四周，另一類安裝在無人車的車頂。安裝在無人車四周的激光雷達，其激光線束一般小于8，常見的有單線激光雷達和四線激光雷達。安裝在無人車車頂的激光雷達，其激光線束一般不小于16，常見的有16/32/64線激光雷達。

單線激光雷達是目前成本最低的激光雷達。成本低，意味著量產的可能性大。

前面北京首個自動駕駛測試場啟用時出現的福田自動駕駛汽車，就使用了4個單線激光雷達，分別布置于無人車的前后左右，用于車身周圍障礙物的檢測，如下圖。

單線激光雷達的原理可以通過下圖理解。單束激光發射器在激光雷達內部進行勻速的旋轉，每旋轉一個小角度即發射一次激光，輪巡一定的角度后，就生成了一幀完整的數據。因此，單線激光雷達的數據可以看作是同一高度的一排點陣。

單線激光雷達的數據缺少一個維度，只能描述線狀信息，無法描述面。如上圖，可以知道激光雷達的面前有一塊紙板，并且知道這塊紙板相對激光雷達的距離，但是這塊紙板的高度信息無從得知。

而四線激光雷達則如下圖所示，基本都像這樣。

典型的應用，如全新的奧迪A8為了實現Level3級別的自動駕駛，也在汽車的進氣格柵下布置的四線激光雷達ScaLa。

有了之前單線激光雷達的原理介紹，參考單線激光雷達的基本原理，那么四線激光雷達的工作原理就很容易理解了。如下圖所示，不同的顏色代表不同的激光發射器。

四線激光雷達將四個激光發射器進行輪詢，一個輪詢周期后，得到一幀的激光點云數據。四條點云數據可以組成面狀信息，這樣就能夠獲取障礙物的高度信息。而根據單幀的點云坐標可得到障礙物的距離信息。再根據多幀的點云的坐標，對距離信息做微分處理，可得到障礙物的速度信息。

實際應用時，在購買激光雷達的產品后，其供應商也會提供配套的軟件開發套件（SDK，SoftwareDevelopmentKit），這些軟件開發套件能很方便地讓使用者得到精準的點云數據，而且為了方便自動駕駛的開發，甚至會直接輸出已經處理好的障礙物結果。

如下圖所示，綠色的矩形框即為障礙物相對于自車的位置，矩形框的前端有個小三角，表示障礙物的運動方向。

上面介紹了安裝在無人車四周的激光雷達，而對于安裝在無人車車頂的激光雷達，其激光線束一般不小于16，常見的有16/32/64線激光雷達。

16/32/64線的激光雷達的感知范圍為360°，為了最大化地發揮他們的優勢，常被安裝在無人車的頂部。三款激光雷達的技術參數和成本如下圖。

360°的激光數據可視化后，就是大家經常在各種宣傳圖上看到的效果，如下圖。圖中的每一個圓圈都是一個激光束產生的數據，激光雷達的線束越多，對物體的檢測效果越好。比如64線的激光雷達產生的數據，將會更容易檢測到路邊的馬路牙子。

16/32/64線的激光雷達只能提供原始的點云信號，沒有對應的SDK直接輸出障礙物結果。因此各大自動駕駛公司都在點云數據基礎上，自行研究算法完成無人車的感知工作。

GoogleCar上最重要也是最貴的器件就是頭頂的這臺VelodyneLidar公司生產的HDL-64E64線激光發射器了。它可以一邊旋轉一邊不間斷的發射64束最遠射程可達120米的激光束，并接收反射回來的光束，依據返回時間的差別計算出物體與汽車之間的距離。從而繪制出汽車周圍實時的3D地形圖。并且因為光束非常密集并且刷新頻率非常快，綜合探測數據后還可以判斷出物體的形狀、大小和大致的運動軌跡，以此作為接下來行動的判斷依據之一。HDL-64E的性能非常強大。每秒可以給GoogleCar的處理器提供130萬組數據，這可以保證提供給GoogleCar處理器的信息幾乎是實時的。當然這也對處理器提出了更高的要求。下圖就是在HDL-64E的運作下GoogleCar看到的世界：

這是未經處理器處理過的原始數據樣貌，GoogleCar會將收集到的數據與車體內置的谷歌地圖已有的信息進行整合，從而判斷出相當精確的四周的狀況，為系統做出正確反應打下良好基礎。