[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]隨著自動駕駛技術的不斷發(fā)展，越來越多車輛已經(jīng)配備了組合輔助駕駛系統(tǒng)。尤其是有很多車企，會采用感知融合的方案，通過在車輛上加裝激光雷達、車載攝像頭、毫米波雷達等感知硬件，以獲得更多的感知信息。

在眾多感知硬件中，激光雷達因其可以獲得三維點云，一直是很多技術方案關注的重點。雖然激光雷達在很多場景下表現(xiàn)都比較優(yōu)異，但是在很多極端場景中，還是會出現(xiàn)一些問題。隨著天氣漸冷，北方已經(jīng)開始下雪，那些依賴激光雷達實現(xiàn)高階自動駕駛的汽車是否會受到影響呢？

雪天為會讓激光雷達點云出現(xiàn)哪些問題？

激光雷達傳感器的工作原理是向周圍環(huán)境發(fā)射激光脈沖，通過測量脈沖從物體表面反射回來的時間與強度，計算出目標的距離與輪廓信息?；谶@些數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠構建出精細的周圍環(huán)境三維點云。在正常運行條件下，這種方式可以高精度地識別并描繪出車輛周圍的障礙物、地形以及其他交通參與者，為自動駕駛車輛提供可靠的環(huán)境感知基礎。

但是在雨雪天氣中，空氣中無數(shù)雪花會以固體顆粒的狀態(tài)呈現(xiàn)。激光束照射到這些雪花上時，容易產(chǎn)生許多“誤回波”，激光雷達會誤將雪花識別為真實物體進行檢測。這會讓生成的點云摻雜了大量本不存在的噪聲點，它們不代表真實環(huán)境，僅源于雪花的反射干擾。

這種噪聲會導致點云變得模糊且雜亂，嚴重影響后續(xù)對障礙物的檢測、跟蹤以及路徑規(guī)劃的準確性。在降雪環(huán)境下，激光雷達對車輛、行人等目標的識別率會明顯下降，有效探測距離可能縮短十幾米甚至更多，目標檢測的精度也會大幅降低。

覆蓋在激光雷達表面的積雪，也會吸收或散射激光信號，導致激光雷達的有效探測距離縮短，更會削弱點云中物體的強度信息。雪層也可能在地面或環(huán)境物體上堆積，改變道路與障礙物的實際幾何輪廓，進而使生成的點云與真實世界之間出現(xiàn)偏差。

此外，懸浮在空中的雪花不僅會在空間上引入噪聲點，還會干擾點云的強度值（即激光回波的反射強弱信息）。由于雪的反射特性與路面、車輛等常見物體差異顯著，其導致的強度信息異常，也會讓基于強度的濾波、分類算法變得不穩(wěn)定。

雪天點云噪聲對自動駕駛系統(tǒng)的影響

當激光雷達生成的點云因雪天干擾而摻雜大量噪聲時，自動駕駛系統(tǒng)的環(huán)境感知模塊會受到一系列連鎖影響。

在目標檢測環(huán)節(jié)，過多的噪聲點會干擾障礙物識別算法。系統(tǒng)可能將無意義的雪點誤判為障礙物，引發(fā)不必要的制動或避讓；同時，真實的障礙物也可能被淹沒在雜亂的點云中，導致自動駕駛系統(tǒng)對行人、車輛及交通設施等重要目標的漏識別，嚴重影響行駛安全。

噪聲點還會干擾點云配準與車輛定位算法。有些自動駕駛系統(tǒng)依賴實時點云與高精地圖的匹配實現(xiàn)精準定位。若點云中摻入大量雪噪點，匹配過程的準確性便會下降，車輛可能因此發(fā)生定位漂移，甚至失去對自身位置和行駛路徑的準確理解。

此外，雪噪聲還會改變點云的整體密度分布。雪花造成的虛假反射點會使點云密度在不同區(qū)域呈現(xiàn)不規(guī)則變化，這種不均勻性不僅影響障礙物距離的估計精度，也會干擾如點云聚類與場景分割等依賴密度一致性進行操作的感知算法，進而降低環(huán)境建模的可靠性。

如何處理雪天點云噪聲

為應對雪天對激光雷達點云的干擾，常見的解決方案主要從數(shù)據(jù)預處理階段的噪聲過濾與提升感知模型對雪噪的魯棒性兩方面入手。

圖片源自：網(wǎng)絡

在數(shù)據(jù)預處理階段，可通過基于點云特征的過濾方法直接抑制噪聲。這類方法的核心思路基于雪花反射點具有離群、強度低或分布異常等特性，根據(jù)點云的空間分布、強度值或者統(tǒng)計特性，把可能來自雪花的點識別并剔除掉。例如把那些離傳感器很近、反射強度很低或者分布特性跟周圍點很不一致的點標記為噪聲點并刪除。這類方法常見的技術包括統(tǒng)計離群點移除、低強度動態(tài)過濾等。通過這種方式，可以在不丟失真實環(huán)境點的前提下，大幅減少雪噪聲的影響。

除了傳統(tǒng)濾波方法，深度學習也被用來處理雪噪聲。如有研究基于生成對抗網(wǎng)絡（GAN）學習雪天點云與清晰點云之間的映射，從而在輸入雪天點云時輸出“更干凈”的點云。這類方法效果好，但對訓練數(shù)據(jù)的需求較大，而且需要大量不同雪況的數(shù)據(jù)來提升泛化能力。

還有些研究則關注于特征補全與重構，利用模型推斷丟失的真實環(huán)境點，從而彌補點云中因雪干擾丟失的環(huán)境信息。這種特征補全不僅能減少噪聲干擾，還能提升在雪天條件下的檢測準確性。

在實際應用時，為了兼顧實時性與感知質量，會采用多層次融合的處理策略，即先使用輕量快速的濾波算法進行初步去噪，再結合深度學習模型進行細粒度清理與信息補全。這種組合方式能夠在雪天環(huán)境下更可靠地恢復出可用于定位、檢測與規(guī)劃的高質量點云數(shù)據(jù)。

傳感器融合與多模態(tài)感知的價值

考慮到單純依賴激光雷達在雪天會面臨明顯的感知局限，現(xiàn)階段的自動駕駛系統(tǒng)會采用多傳感器融合方案以提升環(huán)境感知的魯棒性。毫米波雷達因其對雪、雨等降水顆粒的較強穿透能力，能在激光雷達受雪花干擾時，仍提供相對穩(wěn)定的目標距離與速度估計，因此成為重要的互補信息來源。同時，攝像頭可提供豐富的顏色與紋理信息，輔助系統(tǒng)識別被積雪部分覆蓋的車道線、交通標志等視覺要素。

圖片源自：網(wǎng)絡

通過將激光雷達、毫米波雷達與攝像頭的數(shù)據(jù)進行融合，系統(tǒng)能夠在單一傳感器受天氣影響時，依靠其他傳感器填補信息缺口，從而維持整體感知的連續(xù)性與可靠性。這種多源信息融合的策略，已成為自動駕駛應對復雜天氣的關鍵技術。

此外，針對傳感器表面的積雪問題，還可以輔以加熱、氣吹或噴淋清洗等機械式防護措施，盡可能保持光學窗口與雷達罩的清潔，從物理層面減少雪、冰對信號接收的直接干擾。

最后的話

雪天對激光雷達點云的影響是多方面的，它不僅會帶來大量噪聲點，還會影響目標檢測和定位。對此，可通過噪聲過濾、模型補全、多傳感器融合等方法減輕這些問題，但要達到像晴天一樣穩(wěn)定的感知效果仍然是一個挑戰(zhàn)。隨著算法和傳感器技術的進步，未來自動駕駛在雪天環(huán)境下的魯棒性會逐步提升。

審核編輯 黃宇