第1章：激光雷达原理与标定

大家好，我是你们这门课的主讲。今天咱们聊聊激光雷达，这个在自动驾驶里堪称「眼睛」的传感器。

说实话，我入行那会儿，激光雷达还是个稀罕物。一台64线的机械雷达，价格能顶一辆小轿车。现在呢？固态雷达、FMCW雷达遍地开花，价格也亲民多了。但不管怎么变，核心原理和标定方法，始终是绕不开的基本功。

1.1 激光雷达工作原理：TOF与FMCW

激光雷达怎么测距？说白了就两种主流方案：TOF（飞行时间法）和FMCW（调频连续波）。

1.1.1 TOF：简单粗暴，但有效

TOF的原理，你想想看，就像你对着山谷喊一声，听回声的时间。激光雷达发射一束激光脉冲，打到目标反射回来，接收器记录下这个时间差Δt。距离d = c × Δt / 2，c是光速。

嗯，这里要注意：光速是3×10⁸ m/s，所以时间测量精度要求极高。1纳秒的误差，对应15厘米的距离偏差。

d = (c × Δt) / 2

我在项目中遇到过一个问题：TOF雷达在强阳光下容易饱和。因为太阳光里也有近红外成分，会干扰接收器。后来我们加了窄带滤光片，只让激光雷达自己的波长通过，才算解决。

1.1.2 FMCW：抗干扰能力强，还能测速

FMCW就高级一些。它发射的不是脉冲，而是连续调频的激光。频率随时间线性变化，像锯齿波。发射信号和回波信号混频后，会产生一个差频信号。

这个差频里藏着两个信息：

• 距离信息：差频的大小与距离成正比
• 速度信息：多普勒频移会叠加在差频上，通过正反扫频可以解耦

说白了，FMCW一次测量，距离和速度全拿到了。TOF想测速度？得连续算两帧位置差分，精度和实时性都差一截。

1.2 激光雷达内参标定

内参标定，就是让雷达自己「认识自己」。每个激光雷达出厂时都有误差，比如旋转轴歪了、俯仰角偏了、水平角有偏差。不标定，点云就是歪的。

1.2.1 旋转轴校准

机械式激光雷达内部有个电机，带动激光头旋转。理想情况下，旋转轴应该垂直于雷达底面。但实际装配时，总会有微小的倾斜。

怎么校准？我常用的方法是：

1. 把雷达固定在一个水平转台上
2. 对着一个平面墙扫描
3. 理论上，点云应该形成一个完美的平面
4. 如果平面有弯曲或倾斜，说明旋转轴偏了
5. 通过最小二乘法拟合，反算出旋转轴的偏移量

1.2.2 俯仰角与水平角校准

每个激光发射器都有一个理论上的俯仰角和水平角。但实际安装时，角度会有偏差。

举个例子：某32线雷达，第16线理论上俯仰角是0度（水平）。但实际可能是0.2度。如果不校准，这束激光打出去，地面点云就会整体上移或下移。

校准方法：

• 俯仰角校准：用水平地面作为参考。理想情况下，地面点云应该是一条水平线。如果倾斜，说明俯仰角有偏差。
• 水平角校准：用垂直墙面作为参考。每个激光束打到墙上的点，应该在一条垂直线上。如果有左右偏移，说明水平角不准。

我记得有一次，一个同事标定完发现点云总是「扭麻花」。排查到最后，是水平角校准的参考系没对齐。嗯，细节决定成败。

1.3 激光雷达外参标定

外参标定，就是让雷达知道「我在车上的哪个位置，脸朝哪边」。说白了，就是把雷达坐标系和车辆坐标系对齐。

1.3.1 车辆坐标系定义

一般自动驾驶里，车辆坐标系是这样定义的：

雷达坐标系呢？一般以雷达的旋转中心为原点，Z轴沿旋转轴向上，X轴指向某个特定方向（比如车头）。

1.3.2 外参标定方法

我常用的方法有两种：

方法一：手动测量法

用卷尺量出雷达中心在车辆坐标系下的位置（x, y, z），再用角度尺量出雷达的安装角度（roll, pitch, yaw）。

优点：简单，不需要额外设备。缺点：精度低，误差容易到厘米级。

方法二：靶标标定法

在车辆前方放置一个已知尺寸的标定板（比如棋盘格）。雷达扫描标定板，同时用RTK或全站仪测量标定板在车辆坐标系下的精确位置。

然后通过点云中的标定板特征，解算出雷达坐标系到车辆坐标系的旋转平移矩阵。

| R   t |
| 0   1 |

我个人习惯用靶标法。虽然前期准备麻烦点，但精度能到毫米级。手动测量？嗯，应急用用还行，量产车千万别这么干。

1.4 避坑指南与实战建议

最后，分享几个我这些年总结的经验：

• 温度影响：激光雷达的机械结构会热胀冷缩。我建议标定前先让雷达预热15分钟，等温度稳定了再标。
• 多雷达干扰：如果车上装了多个激光雷达，它们之间会互相干扰。FMCW在这方面有天然优势，TOF的话需要错开发射时序。
• 标定频率：别以为标定一次就一劳永逸。车辆碰撞、雷达拆装、长期振动，都会导致外参变化。我建议每3个月或每次维修后重新标定一次。

好了，这一章就到这里。下一章咱们聊聊相机与激光雷达的联合标定，那才是真正的「感知融合」入门课。