自动驾驶激光雷达相互干扰问题及应对策略

自动驾驶技术正蓬勃发展，激光雷达作为自动驾驶汽车环境感知的关键 “眼睛”，其性能和稳定性至关重要。此前，我们探讨过激光雷达是否会伤害人眼以及是否会伤害摄像头的问题，了解到激光雷达不会伤害人眼，但的确会对摄像头造成一定影响。近期，有小伙伴提出一个有趣的问题：当多辆搭载激光雷达的自动驾驶车辆相遇时，它们之间是否会相互干扰呢？

对于自动驾驶汽车而言，安装在车顶和车身周围的激光雷达（LiDAR）已成为环境感知不可或缺的重要部件。激光雷达之所以被广泛应用，是因为它能够快速、精准地捕捉周围物体的信息，并生成三维点云，为车辆规划行驶路线提供关键数据支持。任何一款激光雷达，其首要任务就是发射和接收光信号。它通过激光发射模块持续向四周进行扫描，发射出成千上万束激光脉冲或连续调制的光线。当光束遇到障碍物后，会被反射回来，再由接收模块进行捕获。这些往返的时间差，也就是激光雷达测距的核心指标 —— 飞行时间（ToF）。此外，某些先进的激光雷达设备还会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。为了实现对整个周边环境的全面覆盖，传统方案通常会将激光器安装在一个能够高速旋转的支架上，使其不断扫过周围 360 度的范围；而新兴的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由发射、接收、扫描和处理四大部分构成。发射单元需要配备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，用于捕捉回波信号；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。对于自动驾驶车辆来说，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。

图：激光雷达构成

当车流量较低时，每一台激光雷达都能在相对 “清净” 的环境中工作，它发射的光脉冲绝大部分都会在击中真实障碍物后返回，数据质量较高。然而，当路上有多台近距离行驶且发射相似波长、相似调制方式激光的激光雷达时，就可能会出现干扰问题。有时，一个设备发射的光脉冲会恰好在另一台接收器的采样窗口内被误当作自身的回波，从而产生虚假的测距结果。简单来说，就好比 A 汽车发射的脉冲恰好落在了 B 汽车的 “收听” 周期里，B 汽车就会把 A 汽车发射的信号识别成路面或障碍物返回的信号。这种情况在 FMCW 型激光雷达中同样可能出现，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，接收端很难分辨出哪一个才是真正针对自己的目标信号。

在城市拥堵或红绿灯前排队等候的场景中，这种 “串波” 效应会尤为明显。例如，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 车前方树干产生的回波很可能会被 B 车接收，这会导致 B 车在自己的点云中看到多余的 “树丛”，从而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，会使系统误以为前方有人横穿道路，进而激发不必要的急刹车。更严重的是，在拥挤的隧道或多层停车场里，多路径回波会相互叠加，这将给算法滤波带来更大的挑战。

激光雷达之间产生干扰的原因，主要可以归结为频率、时间和空间三方面的重叠。激光器的波长通常集中在 905nm 或 1550nm 两个波段，尽管厂家在出厂调校时可能会存在一些差异，但由于接收器带宽较宽，仍然能够捕捉到相邻波长的光子。不同设备如果没有进行精准的发射时序同步，很容易出现脉冲或者调频信号在时间上相互 “撞车” 的情况。此外，如果扫描方向的角度不一致，彼此发射的光束就会在空间中发生重叠，一个设备的光束就可能恰好进入另一个设备的视野范围内并被接收。

若搭载激光雷达的汽车出现上述干扰情况，可能会导致严重的后果。首先，虚警率会上升，即系统会将不存在的物体误判为真实障碍，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，甚至可能导致不必要的急停或绕行。其次，漏检风险也会增加，真正存在的行人、车辆或障碍在杂乱的点云噪声中很容易被淹没，算法难以精确提取这些信息，从而无法及时做出避让决策。更深层次的隐患在于，激光雷达数据通常会与摄像头、毫米波雷达等多传感器进行融合，如果 LiDAR 数据质量持续不稳定，将严重影响整个感知链路的可靠性。

针对这个问题，业界已经在硬件和软件层面展开了多管齐下的攻关。在硬件方面，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，使相邻车辆的信号在频率上互不重叠；还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开，确保在任何时刻同一区域内只有少数几辆车在同一时段发射信号。固态相控阵 LiDAR 的出现，为空间隔离提供了更多的可能性，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，对其他方向的 “入侵” 信号进行衰减处理。

在软件层面，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添加专属的 “身份标记”。接收端只对带有自己标记的信号进行解码，将其他带有不同标记的信号当作噪声剔除。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，对处理器的性能提出了较高的要求。此外，点云后处理算法也变得更加智能化，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，并在融合其他传感器数据后进行校正。

要解决激光雷达相互干扰的问题，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，就能立即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方式，能够让每辆车在保持对周围环境高精度感知的同时，避免对其他车辆造成 “激光干扰”。

展望未来，激光雷达的抗干扰技术有望与整车智能化、一体化设计实现深度融合。随着光子集成芯片技术的不断进步，LiDAR 芯片级别的小型化和低功耗将成为现实，未来大规模装车的成本也将大幅降低。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内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其他车辆的信号，并动态调节发射参数。同时，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” 数据进行汇聚和分析，为更新算法和优化配置提供持续的反馈。

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性，这可能会导致虚警、漏检和感知失真等问题。不过，令人欣慰的是，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，各种应对策略正在不断成熟和落地。随着技术和标准的持续完善，激光雷达的抗干扰能力将得到显著增强，从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实现大规模商用。