激光雷达LIDAR扫描方式汇总

一、前言

根据尚普咨询集团数据显示，2020年的全球激光雷达市场规模约为162.1亿元，预计到2026年将达到735.7亿元，在2023年-2026年预测期的复合年增长率为29.55%。主要的卖点在新能源汽车以及智能机器人上面，政府在一些三维测绘领域也会逐步采用激光雷达来获取三维信息，随着未来AI大模型的发展，硬件领域也会随之迭代更新，那么LIDAR的加持是必不可少的，所以说激光雷达的前景还是比较不错的。

激光雷达可以通过光源、测距原理、探测器以及光束操纵的不同组合有很多种方案，如下图所示。每种都有各自的利弊，接下来主要分析光束操纵的一些方案：

二、激光雷达常见的成像方式

这篇文章主要讲述一些目前激光雷达常见的成像方式：

可以大体分为扫描式以及非扫描式；

非扫描式：

如上图所示非扫描式，主要分为多线（多激光器）以及Flash；这类都是激光同时照明前方物体，而不是一个角度一个角度地去扫描，这样有个好处就是省去了扫描的时间，可以缩短成像速度。但缺点也很明显，多线需要多个激光器导致成本增大，如果用VCSEL的话，功率也限制了其探测距离不能很远。Flash是直接单个激光照明前方物体，很明显，照不远，因为功率都发散掉了。这类的成像方式适用于短距离的三维成像，例如：汽车的补盲雷达。

扫描式：

目前主要有旋转式扫描、MEMS（微机电系统）振镜扫描、OPA（光束相控阵）还有目前结合透镜的焦平面阵列扫描、以及结合光栅，利用波长调谐来扫描。

1、旋转式扫描：

旋转式扫描是最早的一种扫描方式，利用机械转头360°转动，实现360°的扫描，这种方式一般体积比较大、成本高、而且在扫描的时候一直在高速旋转，会有寿命稳定性的问题。优点是实现方式比较简单。

2、MEMS振镜扫描

二维扫描的 MEMS 微振镜是激光雷达的关键器件，主要可以通过电热效应、静电效应、电磁效应和压电效应驱动。这种扫描方式也是被各大国内外厂商采用，下面这张图就是在机械旋转的基础上加的一个1D的扫描振镜, 振镜的震动幅度取决于驱动电流的大小以及频率。现在2D的扫描振镜也已发展成熟，MEMS振镜扫描方式重点在于如何减小MEMS微镜的反射面积、以及如何加快扫描频率。该方法也是除了机械旋转扫描最成熟的一种方法。

3、OPA

光学相控阵是一种光束指向技术，原理类似于多缝干涉，激光光束经过分束器进入光波导阵列，在波导上通过外加的方式改变光波的相位，在空间远场相干叠加形成一个具有较强能量的光束，无需机械转动，属于纯固态扫描方式，目前相控阵主要分为液晶相控阵和集成波导相控阵两部分；液晶光学相控阵激光雷达具有很多优势，不需要机械扫描部件，有很大的潜力应用于现代新型激光雷达，但是液晶光学相控阵的扫描角度、扫描速度有待进一步提升，以使满足激光雷达在人工智能领域对于高速(百 kHz 量级以上)、大角度扫描(几十度以上)的需求。硅基集成光学OPA目前主要集中于如何有效减小阵列串扰，提高扫描精度、增大扫描角度、提高热稳定性等问题，而且由于片上功率较低，使得远距离探测存在困难。

光控相控阵扫描基本原理示意图

二维硅基光学相控阵结构示意图

4、基于透镜的焦平面开关阵列

下图是在透镜的焦平面上集成了光开关。通过光开关来调整透镜出射光的角度，出射光的角度范围由两边上光栅的中心距离和焦距决定，光栅阵列放在透镜的焦平面上，角分辨率是由两个光栅之间的距离和透镜的焦距决定的。当然，这个只能实现一维的扫描。

波束切换方法的方框图和 (b) 波束切换方法的示意图

5、基于透镜的焦平面光栅阵列

基于开关的2D光束扫描，功耗logN，N是片上发射器的个数，在氮化硅的平台上，通过一个标准的透镜光纤耦合进波导里，1×N的开光阵列是由级联的1×2的MZI组成，通过热调谐。通过一个光栅的发射器到自由空间，在芯片的顶部，有一个玻璃透镜，其焦平面与光栅发射器阵列的表面重叠。通过光栅的色散实现一个维度的扫描，通过光栅阵列的位置排布实现另一个维度的扫描。如何优化光栅参数，实现更大的色散是一个需要解决的问题。

本篇参考了

《1D MEMS Micro-Scanning LiDAR》2018 Infineon Technologies

《Development of Small Size 3D LIDAR》

《固态激光雷达研究进展》

《Lens-based integrated 2D beam-steering device with defocusing approach and broadband pulse operation for Lidar application》

《Demonstration of a new optical scanner using silicon photonics integrated circuit》

感谢您的阅读， 本文摘自作者：klein99，公众号：Lightigo，如需转载请标明出处。

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