激光雷达如何实现色彩识别？
在自动驾驶技术的发展中，激光雷达一直扮演着核心角色。它能够精准地构建周围环境的三维地图，为系统提供物体的形状和距离信息。然而，传统激光雷达在色彩识别方面存在明显短板，这主要受限于其工作波段。激光雷达通常运行在905纳米或1550纳米的近红外频段，这一波长范围超出了人眼可见光谱，因此无法直接捕捉红、绿、蓝等颜色信息。
激光雷达所输出的点云数据，本质上是由大量三维坐标点构成的模型，尽管这些点携带了反射强度数据，可用于区分路面与标线，却无法准确识别红绿灯颜色或车辆涂装等色彩特征。
近期，禾赛科技推出了一款全新的全彩激光雷达产品，解决了这一长期存在的技术瓶颈，赋予激光雷达色彩感知能力。该技术原理引起了广泛关注，本文将围绕其工作方式与技术突破进行深入解读。
图片源自：禾赛科技
为何激光雷达天生“色盲”？
激光雷达之所以无法感知颜色，其根源在于其硬件架构和物理特性。早期的解决方案依赖于“传感器融合”技术，即通过在激光雷达之外加装摄像头，由摄像头捕捉色彩信息，再将颜色数据“贴”到激光雷达的点云上。
然而，这种方式存在显著缺陷。激光雷达与摄像头的安装位置不同、更新频率不一致，加之光照环境复杂多变，使得两者间的数据同步难度极高。即便微小的时间偏移也可能导致图像与点云错位，影响系统的判断能力。
此外，传感器融合对计算资源的需求也非常高。系统需要耗费大量算力将两种异构数据融合到统一坐标系中，不仅延缓了处理速度，也降低了整体系统的可靠性。
如何在一颗芯片上兼顾空间与色彩？
全彩激光雷达的实现，标志着传感器技术从“物理拼接”迈向“底层融合”。其核心突破在于，将用于接收激光回波的感光单元与用于捕捉可见光的色彩感应单元，集成在同一个SPAD（单光子雪崩二极管）系统级芯片中。
这种设计的难点在于，芯片必须同时具备极高的灵敏度以检测微弱的激光回波，同时又具备捕捉RGB可见光的能力。这就要求芯片结构在物理层面实现激光测距与色彩感应的协同。
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全彩激光雷达的工作机制可以类比为一个微型实验室，每个探测单元不仅能感知激光回波的飞行时间，还能捕捉环境中的自然光。这使得系统在确定空间位置的同时，也能同步获取色彩信息。
1）像素结构的革新
实现全彩感知的第一步是对像素结构进行优化。传统激光雷达像素仅对近红外激光敏感，而全彩激光雷达则引入了类似数码相机图像传感器的滤光设计，在每个像素上覆盖一层超薄滤光膜。
这些滤光膜分别允许红光、绿光和蓝光通过，从而让每个像素在测量距离的同时，也能捕捉到对应点的色彩数据。由于测距与色彩采集共用同一像素，数据的时空一致性得到了极大提升。这种物理层面的融合，使得点云从源头就具备了颜色属性。
2）激光测距与色彩采集如何协调？
全彩激光雷达面临的一项关键挑战是，在纳秒级的激光脉冲发射与回波之间，如何同步进行色彩采集。为解决这一问题，系统采用了高精度的单光子探测技术。
芯片通过划分时隙，将激光测距信号与环境光采集信号分离。一路用于记录激光回波的时间差，从而计算物体距离；另一路则统计可见光光子数量，并结合滤光片反馈，生成RGB色彩信息。由于这两类信号均在同一SPAD阵列上处理，系统在时间和空间上实现了严格对齐。
图片源自：禾赛科技
3）自带色彩为何意义重大？
全彩激光雷达输出的点云数据不再是单纯的几何结构，而是附带了颜色信息的语义点云。这对自动驾驶感知系统而言意义深远。
例如，当道路上突然出现一个低矮、色彩丰富的障碍物（如塑料袋），普通激光雷达可能只能识别为未知物体，而全彩激光雷达则能通过颜色判断其材质，从而更准确地评估其潜在威胁。
在交通环境中，这种能力尤为关键。彩色导向箭头、施工围栏、交通信号灯投射的光影等，都能被全彩点云直接捕捉。对于自动驾驶算法而言，系统不再需要反复对齐多源数据，而是可以直接使用带有深度信息的彩色三维模型。这种数据的整合，极大提升了环境理解的准确度与响应速度。
这种技术突破能带来哪些变革？
当激光雷达具备了色彩识别能力，自动驾驶系统的感知水平将跃升一个台阶。最直接的提升体现在语义识别的准确性。以往，激光雷达难以区分黑色塑料袋和水泥墩，因为它们的形状和反射率相近。但在全彩数据支持下，系统可以快速识别两者在材质和颜色上的差异，从而优化路径规划。
在交通标志与地面标线识别方面，全彩激光雷达同样表现出色。车道线的色彩信息（如黄色、白色）以及交通指示牌的背景色，对于理解交通规则至关重要。全彩激光雷达可直接提取这些颜色特征，避免了对摄像头图像的依赖。
更重要的是，这种技术显著降低了系统对计算资源的需求。由于色彩与空间信息在传感器端已完成融合，车载计算单元可将更多算力投入到高级决策和路径规划任务中。这种软硬件协同的演进，使得自动驾驶感知系统更高效、更简洁。
全彩激光雷达的出现，标志着传感器技术向更全面、更智能的方向迈进。它不仅帮助系统“看清”世界，也帮助其“读懂”世界。
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原文标题：激光雷达还能进行色彩识别？