在自動駕駛技術(shù)飛速迭代的當下，車載激光雷達(LiDAR)憑借高精度三維空間建模能力、不受光照影響的主動感知優(yōu)勢，成為L3級及以上自動駕駛系統(tǒng)的核心傳感器，被譽為自動駕駛感知的“深度之眼”。其通過發(fā)射激光束并接收反射信號，生成包含目標三維坐標、反射強度等信息的點云數(shù)據(jù)，為車輛環(huán)境感知、路徑規(guī)劃提供核心支撐。然而，原始點云數(shù)據(jù)存在稀疏無序、噪聲干擾、數(shù)據(jù)冗余等問題，需通過一系列關(guān)鍵處理技術(shù)提煉有效信息，才能滿足自動駕駛實時性與高精度的需求。本文結(jié)合行業(yè)最新進展，探析車載激光雷達點云數(shù)據(jù)處理的四大關(guān)鍵技術(shù)，展望其發(fā)展趨勢。

點云預(yù)處理技術(shù)是數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)，核心目標是去除噪聲、壓縮冗余、統(tǒng)一坐標系，為后續(xù)處理奠定高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。車載場景中，原始點云易受雨霧散射、傳感器誤差、地面干擾等影響，產(chǎn)生飛點、離群點等噪聲，同時海量點云會增加計算負載。目前主流預(yù)處理技術(shù)包括濾波去噪、下采樣與地面分割三大環(huán)節(jié)。

濾波去噪方面，統(tǒng)計濾波與半徑濾波應(yīng)用最廣泛，通過計算每個點與其鄰域點的平均距離，剔除偏離正常分布的異常點，可有效去除傳感器隨機噪聲;體素下采樣技術(shù)則通過將三維空間劃分為均勻體素網(wǎng)格，每個體素保留一個代表點，在大幅壓縮數(shù)據(jù)量的同時，完整保留目標幾何結(jié)構(gòu)，目前工業(yè)級應(yīng)用中常采用0.05米級體素尺寸實現(xiàn)效率與精度的平衡。地面分割則通過RANSAC算法擬合地面平面，分離地面點與非地面點，避免地面干擾后續(xù)目標識別，為行人、車輛等障礙物檢測掃清障礙。

點云特征提取技術(shù)是實現(xiàn)目標識別與匹配的核心，旨在從無序點云中提取具有辨識度的結(jié)構(gòu)化特征。由于原始點云缺乏拓撲結(jié)構(gòu)，直接處理難度較大，目前主流技術(shù)分為三類：基于手工特征的方法、基于深度學習的方法及混合提取方法。手工特征中，F(xiàn)PFH特征描述子結(jié)合法向量信息，能有效表達局部幾何結(jié)構(gòu)，提升配準與匹配的魯棒性;基于深度學習的方法中，PointNet++通過分層采樣與鄰域聚合，實現(xiàn)多尺度局部特征提取，解決了原始點云無序性的難題;體素-點混合架構(gòu)則兼顧效率與精度，用體素分支實現(xiàn)高效特征編碼，用點分支保留原始幾何細節(jié)，成為當前工業(yè)界的主流選擇。

點云配準技術(shù)旨在將不同視角、不同時刻采集的點云對齊至統(tǒng)一坐標系，實現(xiàn)連續(xù)場景的拼接與定位，是構(gòu)建高精度地圖、車輛定位的關(guān)鍵。其核心是尋找最優(yōu)空間變換矩陣，使源點云與目標點云最大限度重合。目前主流算法分為ICP算法及其變體與NDT算法，ICP算法精度高、收斂穩(wěn)定，適用于初始對齊較好的場景;NDT算法則通過概率密度估計實現(xiàn)配準，魯棒性更強，適用于車輛大位移等復(fù)雜場景。結(jié)合Open3D等開源庫，可實現(xiàn)工業(yè)級高效配準，通過設(shè)置合理的最大對應(yīng)點距離與迭代次數(shù)，兼顧配準精度與實時性。

點云融合與目標檢測技術(shù)是數(shù)據(jù)處理的最終落腳點，直接決定自動駕駛感知系統(tǒng)的性能。單一激光雷達點云存在語義信息缺失的短板，需與攝像頭、毫米波雷達數(shù)據(jù)融合，實現(xiàn)優(yōu)勢互補。融合技術(shù)分為數(shù)據(jù)層、特征層與決策層三個層次，其中特征層融合因兼顧效率與信息完整性，應(yīng)用最廣泛，通過提取各傳感器關(guān)鍵特征并整合，提升復(fù)雜場景下的感知魯棒性。目標檢測則通過算法從點云中識別車輛、行人、騎行者等障礙物，目前單階段檢測器(如PointPillars、VoxelNeXt)以高效性成為車載場景主流，結(jié)合深度學習技術(shù)，復(fù)雜場景目標識別準確率已提升至94.5%以上，部分算法可適配車載計算平臺實現(xiàn)實時處理。

當前，車載激光雷達點云處理技術(shù)仍面臨實時性與高精度平衡、復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)性、多傳感器融合誤差等挑戰(zhàn)。未來，隨著芯片計算能力的提升與算法的迭代，將朝著輕量化、智能化、一體化方向發(fā)展：深度學習與傳統(tǒng)算法深度融合，進一步提升復(fù)雜天氣下的處理魯棒性;點云處理與路徑規(guī)劃、決策控制的協(xié)同優(yōu)化，實現(xiàn)端到端高效處理;結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)，構(gòu)建實時場景復(fù)刻，為自動駕駛提供更全面的環(huán)境支撐。

綜上，車載激光雷達點云數(shù)據(jù)處理的四大關(guān)鍵技術(shù)環(huán)環(huán)相扣，預(yù)處理奠定基礎(chǔ)、特征提取搭建橋梁、配準實現(xiàn)空間對齊、融合檢測輸出結(jié)果。這些技術(shù)的不斷突破，不僅推動激光雷達在自動駕駛領(lǐng)域的規(guī)?；瘧?yīng)用，更助力自動駕駛系統(tǒng)向更安全、更可靠、更智能的方向發(fā)展，為智慧交通建設(shè)提供核心技術(shù)支撐。