第1章：激光雷达基础
大家好，我是你们这门课的主讲。今天咱们聊聊激光雷达——这个SLAM系统里最核心的传感器之一。
说实话，我最早接触激光雷达是在2016年，那时候一台16线机械雷达要十几万，现在想想真是贵得离谱。但没办法，做SLAM离不开它。你想想看，没有好的数据输入，再牛的算法也是白搭。
1.1 激光雷达工作原理
激光雷达怎么测距的？说白了就两种主流方案：TOF（飞行时间法）和三角测距法。
TOF测距原理
TOF的原理特别简单：发射一束激光，打到物体上反射回来，记录时间差。距离 = 光速 × 时间差 / 2。
嗯，这里要注意，除以2是因为光走了个来回。
核心公式：
d = c × Δt / 2
其中：
d = 距离（米）
c = 光速（≈ 3×10⁸ m/s）
Δt = 发射到接收的时间差（秒）我在项目中遇到过一个问题：TOF雷达在强光环境下容易受干扰。特别是正午太阳直射的时候，测量值会跳来跳去。后来我加了滤波和曝光时间自适应，才算稳住。
我的经验：TOF雷达适合中远距离（几十米到上百米），精度一般在厘米级。室内外都能用，但强光下要注意。
三角测距原理
三角测距就有点不一样了。它利用激光发射器和接收器之间的固定基线，通过几何三角关系算距离。
具体来说：激光打到物体上，反射光落在接收器（一般是CMOS或CCD）的某个像素位置。物体越近，光斑偏移越大。用相似三角形就能算出来。
核心公式：
d = b × f / x
其中：
d = 距离
b = 基线长度（发射器与接收器间距）
f = 透镜焦距
x = 光斑在成像面上的偏移量三角测距有个特点：近距离精度高，远距离精度下降很快。我做过对比测试，5米以内三角测距能到毫米级，但超过10米就开始飘了。
避坑指南：我曾经在室外项目里用了三角测距雷达，结果阳光一强，接收器上的光斑根本看不清。后来我换成了TOF方案。所以，室外场景优先选TOF。
1.2 激光雷达分类
激光雷达按结构分，主要有三大类：机械式、固态、MEMS。我一个个说。
机械式激光雷达
机械式就是有个旋转电机，带着激光收发模块转圈。最典型的就是Velodyne的HDL-64E，64线，转一圈能扫几十万个点。
- 优点：视场角360°，点云密度高，技术成熟
- 缺点：有机械旋转部件，寿命有限，体积大，成本高
- 典型应用：自动驾驶测试车、高精度地图采集
我记得2018年做园区无人车时，用的就是16线机械雷达。那玩意儿转起来嗡嗡响，但数据是真稳。
固态激光雷达
固态激光雷达没有旋转部件，靠电子扫描或者面阵成像。比如Flash LiDAR，一次发射照亮整个视场，用焦平面阵列接收。
- 优点：体积小，寿命长，成本低
- 缺点：视场角有限（一般120°以内），探测距离较短
- 典型应用：服务机器人、AGV、消费级产品
我的建议：如果你做室内机器人，固态雷达性价比很高。但要做自动驾驶，还是得机械式或者混合固态。
MEMS激光雷达
MEMS（微机电系统）算是机械式和固态的混合体。它用微小的振镜来偏转激光束，实现扫描。
- 优点：体积小，成本适中，可靠性比机械式好
- 缺点：振镜容易受振动影响，视场角有限
- 典型应用：车载辅助驾驶、低速无人车
说实话，MEMS是我个人比较看好的方向。它平衡了性能和成本，未来可能会成为主流。
1.3 激光雷达点云数据格式
激光雷达输出的数据叫点云。每个点包含三维坐标和强度信息。
最常见的格式是PCD和LAS，但在SLAM里，我们更多直接处理二进制流。
标准点云结构
// 一个典型的点云点结构
struct PointXYZI {
float x; // X坐标（米）
float y; // Y坐标（米）
float z; // Z坐标（米）
float intensity; // 反射强度（0-255）
};嗯，这里要注意，不同雷达的坐标系定义可能不一样。有的雷达Z轴朝上，有的朝前。我踩过这个坑——第一次融合IMU数据时，发现坐标系对不上，查了半天才发现是雷达坐标系定义不同。
常见数据格式对比
| 格式 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| PCD | 文本/二进制，支持多种字段 | PCL库处理、可视化 |
| LAS | 二进制，压缩率高 | 测绘、地理信息系统 |
| PLY | 支持颜色和法向量 | 三维重建、渲染 |
| BIN | 纯二进制，无头信息 | 实时SLAM、嵌入式系统 |
核心知识点总结：
- TOF测距：适合中远距离，室外首选
- 三角测距：近距离精度高，室内好用
- 机械式：360°视场，但贵且寿命有限
- 固态/MEMS：体积小，成本低，视场有限
- 点云格式：PCD最常用，BIN最轻量
好了，这一章的内容就这些。下一章我们会深入讲点云预处理——怎么去噪、怎么降采样、怎么提取地面。这些都是SLAM里绕不开的基础操作。
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