車載激光雷達在智慧交通中的應用

中圖分類號：U463.675 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）08-0146-03

【Abstract】As inteligent transportationsystems evolve towards high-precision perception and collaborative decisionmaking，vehicle-mounted lidar，with itsprecisethree-dimensional space measurementcapability，hasbecome thecore sensorforenvironmental perception．Thisarticlesystematicallyexpoundsthe technical principlesand hardware architectureofvehicle-mountedlidar，withafocusonanalyzing itsinnovativeaplicationsinthefieldofinteligent transportation.Through theanalysisof aplicationcases，itindicates thatvehicle-mountedlidar technology，through continuous development insolid-stateand algorithmoptimization，hasprovided ireplaceabledeep perception capabilities forintelligent transportation and facilitated the intelligent upgrade of multi-level transportation.

【Keywords】vehicle-mounted lidar； measurement technology； intelligent transportation

0 引言

隨著城市化進程加速與機動車保有量持續攀升，全球交通系統正面臨全新的安全與效率挑戰。智慧交通系統依托物聯網、人工智能等新一代信息技術，以實現道路安全預警、擁堵動態疏導、出行效率優化為核心目標，成為各國交通變革的戰略方向[。2023年，交通運輸部、國家鐵路局、中國民用航空局、國家郵政局、中國國家鐵路集團有限公司聯合印發《加快建設交通強國五年行動計劃（2023—2027年）》，明確了未來五年加快建設交通強國的思路目標和行動任務。中商產業研究院發布的《2025—2030年中國智慧交通行業前景預測與市場調查研究報告》顯示，2024年中國智慧交通市場規模達到2610億元，較上年增長 7.32% 。中商產業研究院分析師預測，2025年中國智慧交通市場規模將達到2871億元，如圖1所示。

當前主流感知方案中，傳統攝像頭受光照變化、夜間低可見度等因素影響，易出現漏檢誤判，毫米波雷達在空間分辨率與多目標分離能力上存在局限，難以滿足復雜城市場景下厘米級定位與全要素識別的嚴苛需求。車載激光雷達憑借其主動發射光源的物理特性，可在雨霧、逆光等惡劣條件下生成厘米級精度的三維點云圖，為車輛提供全天候的環境深度信息，成為擺脫感知困境的關鍵突破點2。在全球產業合力驅動下，車載激光雷達正從單點技術應用向智慧交通全域感知網絡加速滲透，重塑未來交通的智能化基礎設施底座。因此，本文對車載激光雷達測量技術在智慧交通領域的應用探討，對于智慧交通的持續發展具有重要的理論和實踐意義。

圖12020—2025年中國智慧交通市場規模預測趨勢圖

1車載激光雷達技術原理

激光雷達（LightDetection And Ranging，LiDAR）是一種通過發射激光束并接收反射信號來測量目標距離、速度和形狀等信息的傳感器。激光雷達技術原理如圖2所示，當激光器生成的高頻窄脈寬光束經掃描部件定向投射至交通環境中的障礙物表面時，部分光子因反射特性形成回波信號；接收端光學系統捕獲該信號后，由高靈敏度光電探測器將其轉換為電信號[3]。系統通過精密計時電路測量發射脈沖與回波脈沖的時延差，結合光在介質中的恒定傳播速度，直接計算目標物與雷達的直線距離。為重構三維空間信息，掃描機構通過機械旋轉或固態相控陣技術實現激光束在垂直與水平方向上的高速偏轉，形成覆蓋視場角的多層掃描線陣。每束激光在探測周期內獲取的距離值，經空間幾何坐標系變換后，生成包含方位角、俯仰角及徑向距離參數的原始點云，后續算法通過對連續幀點云的配準與濾波處理，在剔除雨霧、粉塵等干擾噪點的基礎上，實時輸出交通參與要素的厘米級精度三維空間坐標及其運動矢量。

圖2激光雷達技術原理圖

在智慧交通中，激光雷達具備高精度、高速率和無盲區等特點，能夠提供準確的三維環境信息4。隨著技術的持續突破和升級，中國激光雷達市場駛入快車道。中商產業研究院發布的《2025—2030年中國激光雷達行業市場前景預測及未來發展趨勢報告》顯示，2023年中國激光雷達市場規模約為75.9億元，2024年約為139.6億元。中商產業研究院分析師預測，2025年中國激光雷達市場規模將達到240.7億元，其預測趨勢如表1所示。

表12022—2026年中國激光雷達市場規模預測趨勢

2車載激光雷達測量技術在智慧交通領域中的應用

2.1高精度地圖構建與定位

車載激光雷達通過動態掃描生成厘米級精度的三維點云，為智慧交通提供空間拓撲解析基礎。在作業車輛搭載多線激光雷達沿道路網絡移動過程中，其連續幀點云通過實時同步定位與建圖算法實現多源數據時空配準。其中，慣性測量單元（InertialMeasurementUnit，IMU）補償車輛位姿擾動，全球導航衛星系統GNSS提供地理參考框架，而高密度點云則精確提取車道線曲率、路緣石輪廓、交通標志空間位置等靜態地物特征；通過點云配準技術將動態掃描數據與基準地圖進行空間特征矩陣匹配，實現車輛實時亞米級自定位，同時利用非地面點濾波算法分離移動障礙物與道路結構要素，漸進式完成高精度矢量化地圖的增量構建。該地圖以語義化形式存儲車道拓撲連接關系、坡度曲率屬性及限速標識空間坐標，形成支持自動駕駛決策的全局先驗知識庫。在運營階段，眾包車輛激光點云與基準地圖的差分比對實現了道路結構變化的自動檢測，通過云端協同更新機制保障高精地圖的鮮度一致性，最終為車路協同系統提供全域統一的時空參照框架，支撐智慧交通系統在動態環境中的實現感知冗余與定位魯棒性。

2.2 交通環境感知

車載激光雷達憑借其空間解析本質，實現對交通環境的毫秒級全息感知。在實踐中，通過定制化掃描模式生成的原始點云，經預處理模塊濾除大氣懸浮粒子干擾后，采用基于幾何拓撲的實時聚類算法解構三維空間，即基于相鄰點密度梯度變化分離路表連續平面與離散目標，結合多回波特性識別半透明障礙物的穿透探測，同步輸出靜態道路結構要素與動態交通參與者目標集；通過時序關聯的多幀目標檢測框疊合，對機動車/非機動車的位移矢量進行非剛性形變跟蹤，結合目標點云反射強度分布特性解譯車輛類型及姿態角，實現步態意圖預判。輸出結果經車聯網通信協議廣播，賦能路側智能設備實現超視距風險預警，形成協同決策閉環，實現智慧交通對全域動靜態要素的實時量化掌控。

2.3 車路協同系統

車載激光雷達在車路協同V2X架構中充當全域時空基準錨點，通過融合路側激光雷達構建級聯感知網絡。車輛自有點云實時映射至云端數字孿生平臺，與路側單元的多視角激光交叉掃描形成重疊感知域，基于點云時空配準算法消除觀測盲區并生成交通場景的全息投影；該融合機制突破單車傳感器的視距局限，可對交叉口被大型車輛遮擋的非機動車動態進行跨設備跟蹤，基于目標運動向量場預測沖突軌跡。同時，路側系統依據車輛相對于車道線的厘米級偏移量實時調控信號燈相位，云端則利用群體車輛點云軌跡反演交通流密度分布，動態優化區域路網信號控制策略。當感知到突發障礙物時，路側激光雷達通過低時延通信將障礙物三維邊界框及建議避讓路徑廣播至鄰近車輛，直連車載控制系統執行緊急制導。

2.4 智能交通管控

車載激光雷達集群構建全域三維感知神經網絡，其毫秒級動態點云流經邊緣計算節點融合后，生成路網級交通狀態全息影像。在實踐中，通過時空域連續掃描捕捉車輛三維運動軌跡簇，結合軌跡曲率與加速度向量識別交通流突變節點，基于點云密度變化率映射區域級通行效率熱力圖，賦能管控系統自動觸發車道動態控制策略。激光點云對車輛外廓的毫米級重構能力創新執法維度，通過匹配高精度車型庫實現超限貨車自動甄別，同時依據載貨點云體積形變特征判定非法拋灑風險等級。在應急處置場景下，融合路側激光雷達的無人機編隊構建空天立體掃描網絡，對事故區域開展自適應聚焦掃描，實時解算車輛碰撞姿態、碎片散落范圍及次生擁堵演化趨勢，生成最優清障路徑及分流方案。

3車載激光雷達測量技術在智慧交通領域中的應用案例

3.1 實車測試平臺

某高架晚高峰場景中，搭載固態激光雷達的測試車群實時捕捉城市多層交通流的動態特征。通過稠密點云空間占位分析，成功分離高架主路車輛與地面輔路非機動車的垂直投影干擾；當車輛駛入隧道銜接段時，基于回波時差補償的算法即時校正鋼結構頂棚與移動車輛的反射混疊。該平臺利用歷史軌跡大數據生成億級拓撲等效路網，工程師可在數字孿生環境植入典型沖突因子（如移動式綠化帶遮擋橫穿行人、公交進站引發的連續變道博弈等），針對優化點云聚類算法在遮擋場景中的自標連續性追蹤能力；同步構建多源干擾耦合模型，驗證感知系統在多重物理干擾下的目標置信度。

3.2 典型場景性能

在城市主干道多目標耦合場景中，車載激光雷達展現出對復合挑戰的解析能力。當公交車輛連續變道引發后方社會車輛遮擋鏈式反應時，其基于運動軌跡預測的點云關聯算法確保被完全遮蔽的電動自行車始終保持軌跡連續性；面對高架橋立柱與橋墩陰影區的強暗光干擾，通過多回波融合處理技術仍可穩定捕獲橫向穿行外賣人員的肢體動作特征。在路口左轉待行區這類高危沖突域，激光雷達聯合V2X路側單元構建透視場效應，成功穿透前向大型貨車的視覺遮擋，提前識別對向車道加速搶行的摩托車輪廓，具體如表2所示。該性能驗證體系揭示激光雷達在幾何維度實現對視覺盲區的穿透感知，在時間維度構建被遮擋目標的位移預測連續性，在信號維度攻克光照突變場景的特征保真難題。

表2典型場景性能驗證結果

4結束語

本文概述了車載激光雷達技術原理，分析了其在高精度地圖構建與定位、交通環境感知、V2X系統、智能交通管控等方面的應用，并在復雜晚高峰場景中進行實車測試。結果顯示，車載激光雷達通過場景化感知升維與動態博弈預判的雙重突破，能夠實現垂直投影分離與透視場重構，破除橋隧銜接、大型車輛遮擋等傳統盲區，保障動態遮擋鏈中目標的連續性追蹤，為城市交通的全局風險管理提供參考。

參考文獻

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（編輯林子衿）