激光雷达技术在无人驾驶中的作用是什么？

激光雷达具有高精度、高分辨率的优势，同时具有建立周边3D模型的前景，然而其劣势在于对静止物体如隔离带的探测较弱且目前技术落地成本高昂。

激光雷达（Lidar）在无人驾驶系统中扮演着极其关键的角色，它是实现安全、可靠自动驾驶的核心传感器之一，主要作用可以概括为以下几点：

高精度环境感知与三维建模：
- 核心功能： 激光雷达通过发射和接收激光束来精确测量与周围物体之间的距离。
- 点云生成： 它每秒能发出数十万甚至数百万束激光，通过计算激光往返时间和角度，得到大量精确的坐标点（称为“点云”）。
- 三维重建： 这些点云数据构建出车辆周围环境详细的三维立体地图，提供极其精确的距离和空间信息。
精确的物体检测与识别：
- 通过分析点云数据，激光雷达能够可靠地检测出道路上的各种物体：行人、骑行者、车辆、交通标志、路缘、护栏、树木等。
- 能够准确确定这些物体的位置、形状、大小、朝向和速度（结合连续帧扫描）。即使在夜间或光线不足的情况下，也能提供良好的检测能力。
实时定位与地图构建：
- 配合高精地图： 激光雷达通过将自己扫描得到的实时点云数据（局部地图）与预存在系统里的高精度地图进行匹配比较。
- 精确定位： 这种匹配过程帮助车辆实时确定自身在高精地图中的精确位置和姿态（定位）。同时，新的扫描数据也能不断补充和更新高精地图（即时定位与地图构建）。
- 克服GPS局限： 在GPS信号弱或被遮挡的区域（如隧道、城市峡谷、多层立交桥），激光雷达（与惯导IMU配合）是保持精确定位的关键。
障碍物分类与追踪：
- 点云数据不仅能检测到物体，还能提供更丰富的几何形状信息，有助于算法区分不同类型的障碍物（是行人还是一辆自行车？是一辆卡车还是一堆纸箱？）以及预测它们的运动轨迹，这是安全决策的基础。
提供冗余，增强系统鲁棒性和安全性：
- 在无人驾驶系统设计中，传感器冗余至关重要。激光雷达、摄像头、毫米波雷达各有优势和局限性。
- 激光雷达提供精确的距离、深度和三维结构信息，弥补了摄像头在恶劣光照（强光、逆光、黑夜）、识别非标准物体或缺乏纹理特征物体时的不足。
- 毫米波雷达擅长测速和恶劣天气穿透性，但分辨率较低。激光雷达则提供了更精确的空间分辨率和形状细节。
- 多种传感器的融合与交叉验证大大提高了系统的可靠性和对复杂环境的适应能力。

总结来说，激光雷达在无人驾驶中的核心价值在于：

为车辆提供了“深度视觉”和“精确的空间尺子”，让系统“看清”物体在三维空间中的精确位置和形态。
是实现环境感知、高精度定位、避障规划、安全决策等核心功能的不可或缺的数据来源。
是提高无人驾驶系统在复杂、动态环境中安全性和鲁棒性的关键保障之一。

尽管不同公司对传感器的依赖程度不同（例如特斯拉以纯视觉方案为主流，而Waymo、小马智行、文远知行、RoboTaxi公司等普遍依赖激光雷达），但在追求最高等级自动驾驶安全性的道路上，激光雷达提供的丰富、精确且相对可靠的三维空间信息，使其成为目前主流技术路线中不可或缺的关键角色。它在雨雾等恶劣天气下的性能虽会有所下降（仍优于摄像头），但多传感器融合的方案能够有效缓解这一问题。