激光雷达实现色彩识别的技术突破
在自动驾驶技术中，激光雷达一直扮演着关键角色，凭借其高精度的距离测量能力，为系统提供周围物体的三维空间信息。然而，激光雷达在色彩识别方面存在明显短板。这主要源于其工作波段集中在905纳米或1550纳米的近红外范围，超出了人眼可见光谱，因此无法直接捕捉颜色信息。其输出的点云数据仅包含三维坐标和反射强度，虽可区分路面和标线，却无法识别红绿灯的颜色或车辆的漆面颜色。
近期，禾赛科技推出了一款全彩激光雷达，首次将色彩感知能力引入激光雷达系统。为了深入了解其背后的技术原理，本文对全彩激光雷达的工作机制进行了梳理和解读。
图片源自：禾赛科技
为何传统激光雷达无法识别颜色？
激光雷达的色彩识别能力受限于其硬件结构和物理特性。在以往的解决方案中，工程师通常通过摄像头采集颜色信息，并将其与激光雷达的点云数据进行融合处理，以实现空间与色彩的叠加。这种“后融合”方法虽能提升感知的丰富性，却也带来了同步性差、计算成本高等问题。
由于激光雷达和摄像头的安装位置、数据频率、响应延迟等参数存在差异，系统在复杂动态环境中难以做到时间与空间上的高精度对齐。这种不一致性在光线变化或车辆高速运动时尤为明显，可能造成感知信息的失真，进而影响自动驾驶系统的判断。
此外，传感器融合需要消耗大量计算资源用于数据配准和映射，增加了系统的延迟，也降低了感知系统的整体可靠性。
如何在一个芯片中实现空间与色彩的融合？
全彩激光雷达的突破在于实现了硬件层的融合，而非后期算法处理。其核心在于将接收激光回波的SPAD（单光子雪崩二极管）单元与可见光感测模块集成在同一体系结构中。这要求芯片同时具备捕捉极微弱激光信号和多波长可见光的能力。
要理解其工作原理，需打破“激光雷达只能发射和接收激光”的传统认知。全彩激光雷达的传感器单元不仅能识别发射激光的回波，还能够感知周围环境中的自然光。这就像是在黑暗中，不仅用手电筒测量墙壁距离，还能用肉眼判断其颜色。
图片源自：禾赛科技
1）像素结构中的色彩奥秘
全彩激光雷达在像素设计上引入了类比数码相机的彩色滤光技术。在传统方案中，传感器像素仅对近红外激光敏感。而全彩激光雷达的像素则通过纳米级滤光膜，分别允许红、绿、蓝三色光通过。
这意味着，每一个像素在记录激光回波时间以计算距离的同时，也能同步采集该位置的可见光信息。由于测距信号与色彩信号共用同一像素结构和光路，所有点云数据在生成时便携带了颜色属性，实现了物理层的数据一致性。
2）如何分离距离与色彩信息
在实际操作中，激光雷达的测距脉冲极短，通常处于纳秒级别，而色彩采集则依赖于光子的累积过程。全彩激光雷达采用高灵敏度的SPAD阵列，通过高速时序控制，在激光回波的短暂窗口中划分出多个时隙。
芯片内部将信号分为两路：一路用于记录激光往返时间，计算物体距离；另一路则统计进入的可见光子数量，并依据滤光膜的特性还原RGB色彩。由于两路信号共用同一SPAD阵列，它们在时间和空间维度上保持严格同步，完全避免了传统方案中因异步导致的图像与点云错位问题。
图片源自：禾赛科技
3）全彩感知的价值所在
全彩激光雷达输出的不再是单纯的几何点云，而是包含语义信息的彩色三维场景图。这为自动驾驶系统提供了更丰富的环境理解能力。例如，当道路上出现一个低矮障碍物时，传统激光雷达可能只能判断其形状，而全彩激光雷达则能通过颜色识别其材质，判断是否为可安全绕行的轻质物品。
在交通场景中，全彩点云能更准确地识别导向箭头、施工区域、信号灯阴影等复杂视觉信息。这使得自动驾驶算法无需进行图像与点云的反复比对，直接获取一幅具备深度信息的高精度彩色三维地图，提升了感知的实时性与准确性。
这一技术进步带来的深远影响
激光雷达具备色彩识别能力后，自动驾驶系统的感知能力实现了质的提升。在传统方案中，黑色塑料袋与黑色水泥墩可能在形状与反射率上难以区分，全彩数据则能通过颜色特征快速识别其本质。
在交通标志和标线识别方面，全彩激光雷达展现了显著优势。车道线颜色、标志牌底色等视觉元素对于理解交通规则至关重要，而原生全彩数据的引入，使系统在夜间或强光条件下仍能保持稳定的识别能力。
更重要的是，这一技术有效减轻了车载计算负担。由于色彩与距离信息已在传感器端融合，计算平台无需执行繁重的图像与点云对齐任务，从而释放算力用于更高层级的路径规划与决策，推动自动驾驶系统向更加高效、可靠的架构演进。
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原文标题：激光雷达还能进行色彩识别？