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激光是理想的测量工具。蜡烛或白炽灯的光向四面发散，而激光能够呈直线定向发射至很远的距离。激光是平行光，它不会像手电筒的光一样发散，也无论在传播过程中是否遇上物体阻挡，物体的距离在一步之遥还是百米之外，它的传播均能保持准直。为了构建完整3D数字模型，激光雷达需要高速旋转，不断向四周扫描。其工作原理就是用一组同样旋转的镜子使激光改变方向。
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假设有一间堆满隐形物体房间，我们可以用一罐红色涂料喷涂在所有的隐形物品上，直到它们完全可视。如果只有你一个人，那么需要很长时间才能让所有物品都现形，如果好几个人同时手持红色喷漆，这些物体很快就能被颜色覆盖，进入视野。激光雷达的工作原理也是这样。所以激光雷达需要同时发射多组激光，对周围环境平行地进行扫描和测量，而激光光束越多，形成的数字场景模型分辨率越高、速度越快。
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一台无人驾驶汽车的数据由激光雷达产生，传输给软件，再由软件把信息整理到名叫“点云”的数字模型里。如果激光束直射入高空，所见模型为一片空白，因为发射路径中没有能够反射激光的物体。与此相反，如果激光束射入车水马龙的街道，所形成的“点云”将获取各种有趣的详细信息。
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雷达的激光束以某种特定的模式朝外射去，形成数字“点云”的过程其实与全息照片呈现在底片上的过程相类似。随着旋转镜把激光调整为一系列平行的光线，迅速地识别了车辆行驶前方的道路。激光雷达构建出来的数字点云是由大量结构细密的扫描线组成，数字模型中的每一行与旋转镜上的每一根扫描线一一对应。图8.3呈现的是激光雷达所产生的三维“点云”，在图中，你还能发现从水平扫描产生的圈状扫描线。
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图8.3 这张三维“点云”数据由车载激光雷达拍摄。当时车正经过一个喧闹的停车场，在图上可以看到一些车辆和行人
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来源：Velodyne
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若是一个轻易下结论的观察者，可能会认为激光雷达“点云”与数码相机几乎是一回事。事实上，激光雷达与数码相机在许多方面存在很大的不同。其中一个重大区别是，激光雷达传感器无法捕捉色彩信息。激光雷达所产生的扫描结果，就像拍摄于某个暴风雪过后的照片一样，呈现的结果将是幽灵般的同一颜色。实际上，在软件在处理“点云”信息时，会手动给近处物体涂上蓝色，远处物体用红色，黑色则表示没有任何物体，或者激光没有反射返回。
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激光雷达点云与数码摄相的第二点不同是成像时间。激光雷达不停旋转，持续更新所产生的数字模型。一方面说来，“点云”的不断更新是件好事；另一方面，这使得“点云”与数码相机的瞬间“咔嚓”按下快门一点也不相似。激光雷达传感器速度慢，虽然能高效绘制出地形轮廓图或慢慢挪移的交通堵塞数据图，但是不能及时提供某些紧急交通状况下，计算机需要处理的瞬时影像数据。
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今天的无人驾驶汽车既使用数码相机，也使用激光雷达。在几十年前人工智能发展滞后的年代，激光雷达就已经是必不可少的视觉传感器了。如今的激光雷达传感器虽然造价仍旧高昂，且比起数码相机要慢半拍，然而它产生的点云却能为车辆规划绝大多数环境中的路线，并指引其完成驾驶。
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长期阻碍数码相机成为机器视觉传感器的“瓶颈”是三维感知。而且解压、处理大量像素需要强大的计算能力支持，在实时操作中计算能力却往往跟不上——这是数码相机在无人驾驶应用上的严重缺陷。不过在过去几年的高速发展后，数码相机也终于成为无人驾驶领域的应用工具之一。随着微处理器的速度不断提升，数码相机和软件处理数字图像的能力也与日俱增，也许不远的将来数码相机会取代激光雷达，摘取视觉传感器的冠冕。
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部分专家认同这种看法，在2015年10月特斯拉公司的一场新闻发布会上，埃隆·马斯克对该公司的未来无人驾驶汽车的技术发展评价如下：
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我认为人们无须使用激光雷达，无源光（passive optical）外加前置雷达就能做到这一切。事实上，即使没有激光雷达也能彻底解决问题。我不看好激光雷达，它在这种情况下不起作用。
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无人驾驶：人工智能将从颠覆驾驶开始，全面重构人类生活 [:1700043812]
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无线电检测与测距（雷达）
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除了激光雷达和数码相机，无人驾驶汽车还使用普通雷达（Radar）来识别周围环境。数码相机在像素网格里捕捉场景，激光雷达传感器则类似一罐“数码喷漆”，让原本无形的物体披上“数字化外衣”。然而雷达传感器的工作方式就像往池塘里扔下一块小石子，追随水面漾起的圈圈涟漪跳跃的方向。
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雷达原本应用服务于军事领域，在二战期间，雷达发射塔建在海滩、田地里，用于侦测敌军的飞机、船只和来犯的导弹踪迹。战后，美国把雷达用于航空交通管理，监控和确认商业航班的飞行航线。许多从高速公路警察手里接到过超速罚单的人，也能直观感受到了雷达技术的威力。
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作为摩尔定律的又一力证，雷达传感器体积轻巧、性能稳定，完全可以在快速行进的车顶上正常工作。在现代普通轿车中，雷达传感器一般应用在定速巡航技术方面：通过内置雷达装置感应到车辆周围的其他车辆的速度和位置，定速巡航系统据此调控刹车和油门。雷达传感器另一个常见的应用是驾驶辅助系统：当有车辆靠近司机的视线盲区时，系统会发出警示。
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图8.4 前置雷达的原始目标密度图（左）和车窗前对应的景象（右）。大型静态物体（如停泊的汽车、建筑栏杆、路灯等）都反映在图片上。本图片由基于网格划分的24Ghz雷达传感器生成
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来源：Smartmicro 3DHD
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雷达传感器由发射器和接收器组成，发射器负责向外发射电磁波，而接收器随时准备接收回波。雷达传感器利用电磁波的反射来检测周围环境中物体的出现，先是发射一系列向外辐射的电磁波。如果电磁波在传播路径中没有遇到障碍物，它们会继续呈环装向外扩张，直到最后消失在远处。如果电磁波在传播路径中遇到障碍物，则会发生衍射，绕开障碍物，改变传播方向。由于电磁波的速度等同于光速，因此整个传播过程非常快。
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由于回波的能量比起发射出去的电磁波能量大大衰减，接收器使用了电波放大的技术确保不遗漏那耳语般微弱的回声。为了防止传感器意外接收到附近雷达发射出的电波，每个雷达传感器的电磁波都会拥有独特的签名——编码脉冲技术“啁啾（Chirp）”。回波形状和回波时间都隐含着障碍物的形状、构成材料等信息。一些雷达传感器通过分析回波频率的变化，计算出障碍物移动的方向。
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电磁波的波长是指相邻两个波峰之间的距离，不同的雷达传感器波长不同。电波之间间隔越大——波长越长——传输得越远。长波在传播时更容易绕过环境中的小物品，因此长波监测到的环境图像更粗略。短程雷达传感器向外发射微波，微波能监测到许多细小物品，可以小到猫咪般体型，轻便如自行车一般的物体。另外，电磁波在高导电性的物体表面反射效果最好——例如平整、光滑的表面，闪亮的自行车表面和潮湿的路面。而非导电性物体，比如多孔塑料或木头制品，在雷达看来几乎是“透明的”，很难监测。幸运的是，绝大部分汽车，即便是那些安装了不少塑料配件的汽车，内部也有足够的金属零件，足以使雷达传感器监测到它们。
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