激光雷達還能進行色彩識別？

[首發于智駕最前沿微信公眾號]對于自動駕駛來說，激光雷達的重要性不言而喻，它能精確告訴系統物體在哪里、有多遠，但在顏色識別上，它卻是個門外漢。之所以會出現這個問題，主要是因為激光雷達工作在905納米或1550納米的近紅外頻段，這個波段超出了人類肉眼的可見范圍，自然也就無法直接感知紅、綠、藍等色彩信息。它輸出的是由無數個點構成的三維坐標圖，雖然這些點帶有反射強度信息，能區分出路面和標線，但卻無法分辨紅綠燈的顏色，也看不出車身的漆面色彩。

就在最近，禾賽發布了全彩激光雷達，讓激光雷達也具備了色彩識別能力。小編查閱了網上的一些內容，了解了下全彩激光雷達色彩識別的基本原理，今天就和大家一起來聊一聊，若是存在錯誤之處，也歡迎大家評論區補充。

圖片源自：禾賽科技

為什么激光雷達看不見顏色？

激光雷達之所以是色盲，主要受制于其硬件架構和物理特性。在過去，如果想要讓激光雷達擁有色彩，通用的辦法是拼湊。工程師會通過一個甚至多個攝像頭，先讓激光雷達畫出物體的輪廓，再讓攝像頭拍下照片，最后通過算法把照片上的顏色一張張貼到激光雷達的點云上，這個過程被稱為傳感器融合。

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這種后期貼圖的方式雖然讓感知信息更加豐富，但在實際應用中卻埋下了不少隱患。由于激光雷達和攝像頭的物理位置不同、數據更新的頻率不一致，再加上光線折射等物理因素，系統在高速運動或者光影劇烈變化的環境下，很難實現物理意義上的完全同步。這就好比一個后期配音的電影，如果音軌和畫面差了零點幾秒，觀眾會感到違和，而對于需要毫秒級反應的自動駕駛系統來說，這種對不齊可能導致算法對物體性質的誤判。

此外，后期融合非常吃算力。車載大腦需要花費大量的計算資源去校準兩套完全不同的數據流，試圖把它們強行按在同一個坐標系里。這種繁瑣的處理邏輯，不僅增加了系統的延遲，也讓感知的可靠性打了一定折扣。

如何在一顆芯片上搞定空間與色彩？

全彩激光雷達其實是傳感器從物理組合進化到了底層融合。其核心技術突破在于將接收激光回波的感光單元與接收可見光的色彩感應單元，集成到了同一塊SPAD（單光子雪崩二極管）系統級芯片上。但想要實現色彩識別的功能，依舊是非常難的，因為它要求芯片既能捕捉到極微弱的激光光子來計算飛行時間，又能像相機感光元件一樣感知不同波長的可見光。

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要理解激光雷達如何實現彩色識別，首先得打破激光雷達只能發光的固有印象。在全彩激光雷達的芯片設計中，每一個探測單元其實更像是一個精密的小型實驗室，它不再只盯著自己發出的那道激光回波，而是開始同時留意環境中的自然光。這就像是在一個黑屋子里，你不僅通過手電筒閃爍的間隔來判斷墻壁的遠近，還能通過眼睛分辨出那堵墻是紅色的還是藍色的。

1）每一個像素里到底藏著什么玄機？

實現彩色識別的第一步，是在傳感器底層的像素結構上做加法。在傳統的芯片方案中，像素點只需要對特定波長的近紅外激光產生反應。但全彩激光雷達引入了類似數碼相機感光元件的設計思路，在同一個微小的芯片像素上，通過半導體工藝覆蓋了一層極薄的濾光膜。

這些濾光膜就像給感應器戴上了三色濾鏡，分別允許紅光、綠光和藍光通過。這意味著，當這個像素在接收激光脈沖返回信號來測量距離（也就是深度信息）的同時，它也能捕捉到來自這個點位的可見光光子。因為測距信號和色彩信號是共用同一個像素、同一套光路收集進來的，這就保證了輸出的每一個三維坐標點在誕生時就自帶了顏色屬性。這種物理層面的結合，讓數據從源頭就是高度統一的。

2）怎么讓距離和顏色在同一時刻各就各位？

全彩激光雷達最難的部分應該是如何讓激光測距和色彩感應互不干擾。激光雷達工作時發射的脈沖極快，屬于納秒級別，而環境色彩的采集則依賴于對自然光的積累。全彩激光雷達的核心芯片采用了單光子探測技術，這種技術極其靈敏，甚至能夠捕捉到單個光子的跳動。它利用極高的采樣頻率，在激光脈沖往返的極短時間內，劃分出不同的時隙。

芯片內部的邏輯電路會把信號分成兩路處理，一路專門記錄激光脈沖從發射到回傳的時間差，用來換算成物體的精確距離；另一路則負責統計在同一光軸上進入的可見光光子數量，并根據濾光片的反饋計算出RGB數值。由于這兩項任務是在同一塊單光子雪崩二極管（SPAD）陣列上完成的，它們在時間軸和空間位移上是絕對對齊的。這種設計徹底告別了過去那種激光雷達看形狀，攝像頭看顏色的拼接模式，避免了因為車輛顛簸或高速行駛導致畫面和輪廓對不齊的尷尬。

圖片源自：禾賽科技

3）為什么這種自帶顏色的能力如此重要？

從感知的邏輯來看，全彩激光雷達提供的不再是冷冰冰的幾何點，而是具有語義信息的視覺點云。在傳統的感知方案中，如果路面上突然出現一個五顏六色的彩色塑料袋，普通激光雷達可能只能探測到一個低矮的障礙物，無法判斷它的材質。但全彩激光雷達能立刻通過色彩特征分析出它可能只是一個質地輕盈的漂浮物。

這種能力在識別交通環境時非常重要。比如在復雜的十字路口，地面上不同顏色的導向箭頭、彩色施工護欄，或者是遠處交通信號燈投射在物體表面的微弱光影，都能被這種全彩點云直接捕獲。對于后臺的自動駕駛算法來說，這相當于減少了一個極其繁瑣的拼圖步驟。系統不需要再拿著攝像頭的圖像去和激光雷達的輪廓反復比對校準，而是直接拿到了一張高清的、帶有深度信息的彩色三維實景圖。這種數據維度的增加，不僅提升了系統對周圍環境的理解深度，也極大地提高了感知任務的可靠性和實時性。這就好比我們從看一部配音電影，變成了看現場直播，所見即所得。

這種技術突破能改變什么？

當激光雷達真正看到色彩后，自動駕駛系統的感知能力會發生質的飛躍。最直觀的改變體現在語義識別的精度上。在傳統的點云數據中，一個黑色塑料袋和一個黑色的水泥墩可能看起來差別不大，因為它們的形狀和反射率可能比較接近。但如果激光雷達自帶全彩視覺，算法就能瞬間識別出它們的材質和色彩差異，從而做出更合理的避讓策略。

對于交通標志和地面標線的識別，全彩激光雷達也表現出極強的優勢。很多時候，車道線的顏色（黃色或白色）或者交通指示牌的底色，對于理解交通規則至關重要。原生全彩數據讓系統不再需要去猜測顏色，而是直接獲取高清的彩色三維地圖。這不僅能顯著提高系統在復雜路口、施工區域的判斷準確率，還能在夜間或強光直射等攝像頭容易致盲的場景下，通過激光和視覺信息的互補，提供更穩健的感知冗余。

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這種技術也極大地釋放了計算壓力。因為數據在傳感器端就已經完成了融合，車載計算機不再需要運行復雜的融合對齊算法，可以將寶貴的算力投入到更高級的決策和規劃任務中。這種軟硬件一體化的趨勢，正在讓自動駕駛的感知系統變得更加簡潔和高效，讓其既能看清距離，也能讀懂世界的色彩。