激光雷达在遇到透明玻璃或高反射材质时，其测距与定位效果都会受到影响。往往我们在查看激光雷达的探测距离指标时，都会注意到厂商标注了特定反射率，尤其是10%及以下的反射率。在车规激光雷达这几年的发展中，由于固态与混合固态激光雷达率先上车，往往都是先从更远的探测距离、更大的视场角开始做起。可随着ADAS系统朝着更高等级进发，对高精度的追求也开始慢慢被提上日程。
而这种高反射率材质的物体反馈到点云图上，就很容易生成“鬼影”或者“膨胀”，而且这些往往来自需要准确识别的物体，譬如交通指示牌、尾灯等等。这些既需要激光雷达本身拥有对高反射信号的精确辨别能力，也需要算法来做持续优化。
其次就是透明玻璃，激光雷达发射出的激光会穿过透明玻璃，从而造成一定的漏检。在专业测绘场景中，往往可以用到一些辅助反射手段，比如贴上磨砂纸、高反射率胶带等等，但车载场景中是无法针对这种特殊材质去做处理的。好在行驶中会被透明玻璃干扰的场景较少，即便有也可以通过其他传感器融合的手段来准确判别。激光雷达虽然无惧极暗的黑夜场景，但并不代表着能在强光照下实现最好的性能。在汽车行驶的过程中如果是顺光行驶，那么强烈的太阳光很可能会使朝向太阳的激光雷达点云图内出现显著的噪点干扰，同理还有各种城市光污染。如何更好地分离出这些干扰信号，实现更高的点云图信噪比，也是各家激光雷达在算法上需要打磨的一环。
再者就是来自其他激光雷达的干扰，如何判断接收器收到的激光是来自自己的发射器还是其他发射器是一个大问题，尤其是本身抗扰能力就不算强的TOF激光雷达。不过在各大厂商的努力下也很快找到了解决办法，比如引入激光编码加密，滤掉其他的激光雷达脉冲。车载激光雷达作为自动驾驶传感器中最重要的一环，对精度的要求依然维持在较高的水平，而不能因为传感器融合的存在而有所疏忽。尤其是为了高安全性，大多数自动驾驶系统都在冗余上下尽功夫。只有同时解决了距离、精度和视角的问题，激光雷达才适合作为量产传感器投入汽车市场。 |
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