據(jù)麥姆斯咨詢報道，激光雷達（LiDAR）與其它傳感器技術（攝像頭、雷達和超聲波）的相互競爭增加了對傳感器融合的需求，同時也要求對光電探測器、光源和MEMS微鏡的仔細甄選。

隨著傳感器技術、成像技術、雷達、LiDAR、電子設備和人工智能技術的進步，數(shù)十種先進駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）功能已得以實現(xiàn)，包括防撞、盲點監(jiān)測、車道偏離報警和停車輔助。通過傳感器融合同步此類系統(tǒng)的運行，以允許全自動駕駛車輛或無人駕駛車輛對周圍環(huán)境檢測，并警告駕駛員潛在的道路危險，甚至可以采取獨立于駕駛員的規(guī)避動作來避免碰撞。

自動駕駛汽車還必須能在高速情況下區(qū)分并識別前方物體。使用距離判斷技術，這些自動駕駛汽車必須快速構建出約100米遠道路的3D地圖，并能在250米遠的距離上創(chuàng)建出高角分辨率的圖像。如果駕駛員不在場，汽車人工智能必須做出最優(yōu)決策。

此任務的幾種基本方法之一是，測量能量脈沖從自動駕駛汽車發(fā)出到目標再返回車輛的往返飛行時間（ToF）。當知道脈沖通過空氣的速度時，就可以計算出反射點的距離。這個脈沖可以是超聲波（聲納），也可以是無線電波（雷達）或光（LiDAR）。

這三種ToF技術，想擁有更高的角分辨率圖像，LiDAR是最好的選擇，這是因為LiDAR圖像的衍射（光束散度）更小，對鄰近物體識別能力比雷達更優(yōu)秀（見圖1）。對于高速情況下需要足夠時間來應對如迎頭相撞等潛在危險，更高的角分辨率尤為重要。

激光源的選擇

在ToF LiDAR中，激光發(fā)出持續(xù)時間為τ的光脈沖，在發(fā)射的瞬間激活計時電路內部時鐘（見圖2）。從目標反射的光脈沖到達光電探測器時，會產生一種使時鐘失效的輸出電信號。這種電子測量往返ToF Δt 可計算出目標到反射點的距離R。

若現(xiàn)實中激光和光電探測器位于同一位置，其距離R是由以下兩因素影響：

c為光在真空中的速度，n為傳播介質的折射率（空氣中折射率接近1）。這兩個因素影響著距離分辨率ΔR：若激光點的直徑大于要解析的目標大小，則測量Δt和脈沖的空間寬度w（w = cτ）的不確定性為δΔt。

第一個因子表示為ΔR = ？ cδΔt，而第二個因子則表示為ΔR = ？ w = ？ cτ。若距離測量的分辨率為5 cm，以上關系表明：δΔt約為300 ps，τ約為300 ps。ToF LiDAR要求利用小時間抖動的光電探測器和電子探測器（主要對δΔt有貢獻）和能發(fā)射短時脈沖的激光（如相對昂貴的皮秒激光）。在典型汽車LiDAR系統(tǒng)中，激光產生的脈沖持續(xù)時間約為4 ns，因此最小光束發(fā)散角是必需的。

圖1 光束發(fā)散角取決于發(fā)射天線（雷達）或透鏡（LiDAR）的孔徑和波長的比值。此比例對于雷達產生的較大光束發(fā)散角和較小角分辨率來說是偏大的。如圖，雷達（黑色）無法區(qū)分這兩輛車，而LiDAR（紅色）則可以

對汽車LiDAR系統(tǒng)設計者來說，最關鍵的就是選擇光的波長。但有以下幾項因素限制了此選擇：人眼安全性、與大氣的相互作用、可選用的激光器以及可選用的光電探測器。

最受歡迎的兩種波長是905 nm和1550 nm，905 nm光波的主要優(yōu)點是硅能吸收此波長的光子，而硅基光電探測器通常比探測1550 nm光波的砷化鎵銦（InGaAs）紅外（IR）光電探測器便宜。然而，1550 nm對人眼的安全性更高，允許激光使用的每個脈沖輻射能量更大——這是光子預算中的重要因素。

大氣衰減（在所有的天氣條件下），從空氣中粒子的散射，以及目標物理表面的反射，都是依賴于波長的。但對于汽車LiDAR來說，由于天氣條件和反射表面類型可能性眾多，這是一個復雜的問題。在現(xiàn)實的環(huán)境中，由于1550 nm的吸水率比905 nm的更強，其實905 nm的光損失更少。