汽車激光雷達如何應對惡劣天氣條件？

汽車激光雷達應對惡劣天氣條件，可通過多種方式。激光雷達雖有精度高、穿透力強的優勢，但惡劣天氣下仍會面臨挑戰。如降雨、降雪、大霧等會影響其掃描距離或導致探測錯誤。不過，如今已有不少應對策略，像上汽友道智途研發噪聲去除算法過濾噪點；有的采用 1550nm 波長減輕霧天影響；還有通過傳感器融合、數據增強等方法提升應對能力 ，保障車輛在惡劣天氣下安全運行。

在不同的惡劣天氣狀況下，汽車激光雷達有著各自針對性的應對措施。

在降雨天氣里，一般情況下，激光雷達基本不會受到太大影響，但如果遇到暴雨這種降水強度極大的狀況，就會對其產生較大干擾。上汽友道智途研發的基于語義分割的雨霧噪聲去除算法便是一大應對利器。該算法基于數據驅動，借助深度學習技術，能夠精準區分雨霧和水花噪點與其他目標元素，進而高效過濾噪點。這一創新算法保障了智能駕駛重卡即使在降雨天氣下也能順暢運行，并且與傳統方法相比，具備更高的準確率和魯棒性。

降雪天氣對激光雷達來說也是一個挑戰。雪由大量白色不透明的冰晶及其聚合物組成，容易堆積形成障礙物，這會影響激光雷達的掃描距離，甚至直接導致探測錯誤。為應對此類問題，一些汽車廠商采用多個激光雷達傳感器覆蓋的解決方案，通過多個傳感器從不同角度進行探測，以此降低因積雪等障礙物造成的影響，盡可能全面準確地感知周圍環境。

大霧天氣同樣會干擾激光雷達的正常工作。霧是由近地面空氣中懸浮的小水滴或冰晶組成的水汽凝結物，激光脈沖遇到這些小水滴或冰晶很容易被吸收。當前，1550nm波長的激光雷達因可輸出高發射功率，實現更遠探測距離，在一定程度上減輕了霧天帶來的不利影響。不過，即便如此，激光脈沖遇水即被吸收的特性，依舊是其在惡劣天氣下需要克服的重大阻礙。

除了針對不同惡劣天氣的具體應對方法，還有一些通用的技術手段來提升激光雷達應對惡劣天氣的能力。比如深度多模態傳感器融合技術，通過將激光雷達與其他傳感器的數據進行融合處理，綜合各傳感器的優勢，提高對環境感知的準確性和可靠性。另外，在數據處理方面，利用真實世界記錄、增強點云和模擬點云等方式獲取具有天氣特征噪聲模式的激光雷達點云，并通過經典濾波算法、基于DL的方法以及基于CNN的方法等對點云進行去噪處理，同時采用數據增強的方式讓模型習慣特定天氣噪聲，從而提升模型的魯棒性。

綜上所述，汽車激光雷達應對惡劣天氣條件，一方面通過不斷研發新技術，如特定的去噪算法、采用新波長等；另一方面則借助傳感器融合、數據處理等通用手段，從不同角度提升自身在惡劣天氣下的性能表現。這些努力和創新讓激光雷達在面對復雜多變的惡劣天氣時，能夠更加穩定、準確地工作，為智能汽車的安全行駛保駕護航。