自动驾驶激光雷达之间会相互干扰吗？

[首发于智驾最前沿微信公众号]就在最近，有一位小伙伴问了一个非常有趣的问题，如果多辆搭载激光雷达的自动驾驶车辆相遇，是否会相互干扰？对于这个问题，智驾最前沿查阅了多份资料及相关文献，今天就带大家分析下这个问题，若有不足之处，还欢迎大家留言区评论。

对于自动驾驶汽车来说，搭载在车顶和车身周围的激光雷达（LiDAR）已成为环境感知的“眼睛”。激光雷达之所以被广泛采用，是因为它能够快速、准确地捕捉周围物体并生成三维点云，为车辆规划行驶路线提供关键数据。任何一个激光雷达，首先要做的就是发射和接收光信号。它会通过激光发射模块不断地向四周扫描，发出成千上万束激光脉冲或连续调制的光线，光束遇到障碍物后会被反射回来，再由接收模块捕获。这些往返的时间差，便是激光雷达测距的核心指标——飞行时间（ToF），还有某些先进设备通过比较发射光与回波光的频率差（FMCW技术）来计算距离和速度。为实现对整个周边环境的覆盖，传统方案往往让激光器安装在一个能够高速旋转的支架上，不断扫过周围360度；新兴固态相控阵方案则利用微机电系统或光学相控阵元件，无需机械运动便可完成大角度扫描。

激光雷达的硬件主要分成发射、接收、扫描和处理四大部分。发射单元需要一个能够输出稳定脉冲或线性调频光源的激光器；接收端则搭配高灵敏度的光电探测器，用来捕捉回波信号；光学系统中的透镜和反射镜负责将光束聚焦并调整方向；最后由信号处理单元将采样到的电信号转换成数字数据，经过滤波、峰值检测和算法计算后，拼凑成一幅幅精细的三维点云图。对自动驾驶车辆而言，这些点云图是识别行人、自行车、车辆、路沿和交通标志的基础。

激光雷达构成

当车流量不高时，每一台激光雷达都在相对“清净”的环境中工作，它发出的光脉冲绝大部分都会击中真实障碍物后返回，数据质量很高。但如果路上出现了多台近距离行驶且都在发射相似波长、相似调制方式的激光，有时一个设备发出的光脉冲会恰好在另一台接收器的采样窗口内被误当成自身回波，产生虚假的测距结果。更直白地说，A汽车发的脉冲恰好落在B汽车的“收听”周期里，B就会把A发的信号识别成路面或障碍物返回的信号。类似情况在FMCW型激光雷达中也会出现，当两台设备的调频带宽或起始频率接近时，混频后会产生多重频差峰值，接收端很难分辨哪一个才是真正针对自己的目标。

在城市拥堵或红绿灯前排队等候的场景中，这种“串波”效应获将尤其明显。比如两辆搭载激光雷达的自动驾驶汽车并排行驶时，如果它们的扫描角度重叠，A车前方的树干产生的回波很可能被B车接收，这就会让B车在自己的点云中看到多余的“树丛”，影响对实际行人或车辆的识别和判断。又或者在交叉口等待时，旁边车辆的回波误入本车点云，使得系统以为前方有人横穿道路，从而激发不必要的急刹车。更严重的情况是，在拥挤的隧道或多层停车场里，多路径回波也会被相互叠加，这将给算法滤波带来更大挑战。

激光雷达之间产生干扰的原因，其实可以归结为频率、时间和空间三方面的重叠。激光器的波长往往集中在905nm或1550nm两个波段，即使厂家在出厂调校时稍有差异，由于接收器带宽较宽，还是能捕捉到相邻波长的光子。不同设备如果没有精准同步发射时序，也很容易出现脉冲或者调频信号在时间上互相“撞车”。此外，扫描方向如果对不上角度，彼此发射的光束就会在空间中重叠，一个设备的光束就恰好也在另一个设备的视野内被接收。

若搭载激光雷达的汽车出现上述情况，将可能导致严重的后果。首先是虚警率上升，也就是系统会把不存在的物体当真，出现过多的“假障碍”，这会降低自动驾驶系统对真实障碍的响应速度，甚至导致不必要的急停或绕行。其次是漏检风险，真正存在的行人、车辆或障碍在一片杂乱的点云噪声中，很容易被淹没，算法无法精确提取，进而无法及时作出避让决策。更深层次的隐患在于，激光雷达数据往往和摄像头、毫米波雷达等多传感器融合，如果LiDAR数据质量持续不稳定，将影响整个感知链路的可靠性。

对于这个问题，业界已经在硬件和软件层面展开了多管齐下的攻关。一些厂商尝试在不同波长或不同调制带宽之间进行频域隔离，让相邻车辆的信号在频率上互不重叠；也有人推广基于卫星定位（GNSS）或车联网（V2V）通信的时间同步方案，将不同车辆的发射时隙严格错峰，确保任何时刻同一区域内只有少数几辆车在同一时段发射。固态相控阵LiDAR的出现，为空间隔离提供了更多可能，通过电子方式改变光束指向，在保证关键方向高分辨率的同时，对其它方向的“入侵”信号进行衰减。

在软件层面，也有技术提出运用编码和匹配滤波技术，为每台LiDAR的光脉冲或调频信号加上专属的“身份标记”。接收侧只对带有自己标记的信号进行解码，其他带有不同标记的信号就被当作噪声剔除掉。这种思路与通信领域的CDMA（码分多址）类似，但在光学域内实现对实时高频信号的编码解码，对处理器性能提出了不小挑战。此外，点云后处理算法也更加智能化，通过机器学习模型在线识别潜在的串扰点云，将可疑点云归为“干扰”类别，并在融合其它传感器数据后进行校正。

想要解决这个问题，除了依靠单车或单系统的改进外，车与车之间的协同也显得尤为关键。借助高速低时延的C-V2X（蜂窝车联网）或DSRC（专用短程通信），不同车辆可以实时交换雷达状态和时隙安排，一旦检测到潜在的发射冲突，就能立刻通过网络指令调节发射功率、改变发射时隙或调整扫描角度。这种集中式或分布式的资源调度，每辆车既能保持对周围环境的高精度感知，又能避免对同伴造成“激光干扰”。

未来，激光雷达的抗干扰技术或将与整车智能化、一体化设计深度融合。光子集成芯片的不断进步，将让LiDAR芯片级别的小型化和低功耗成为可能，未来大规模装车的成本也会大幅下降。车载中央处理单元（域控制器）将集成更强大的AI算力，能够在毫秒级的时间尺度对多源数据进行融合、判别和校正，实时区分自家激光信号与他家信号，并动态调节发射参数。云端大数据平台的崛起，能够将各地道路上、各种路况下的雷达“实战”数据进行汇聚与分析，为更新算法和优化配置提供持续反馈。

当多辆自动驾驶汽车同时使用激光雷达时，确实存在相互干扰的可能，从而导致虚警、漏检和感知失真等问题。但好在，无论是频率和时序的隔离、编码与解码的抗干扰手段，还是车联网的协同调度和后端智能算法，各种对策正在不断成熟和落地。随着技术和标准的不断完善，激光雷达的抗干扰能力将得到显著增强，进而为自动驾驶车辆提供更加可靠的“第三只眼”，助力智慧交通在未来真正走上大规模商用之路。