在移动机器人、自动驾驶等场景中，激光雷达（LiDAR）用于获取高精度的空间点云数据。然而，当雷达在运动中扫描时，不同点的采集时刻对应的位置不同，就会出现“运动畸变（Motion Distortion）”，影响建图、定位等后续处理精度。
本文深入分析两种主流的畸变去除方案 —— 基于 MCU 和 CPU 的架构差异、同步方式、各自优劣，帮助你在项目中做出合适的系统设计决策。
一、什么是激光雷达点云畸变？
激光雷达并不是瞬时获取一整帧点云，而是逐点（或逐线）扫描产生一帧数据。例如，旋转雷达一圈通常需要几十毫秒到上百毫秒，如果这段时间里设备在移动，那么每个点对应的位置就已经发生了变化：
📌 畸变来源：点云中每个点采样时的机器人位姿不同
二、去除畸变的两种方案
1. MCU 上进行点云畸变补偿
🔧 工作原理：
- MCU 同时读取激光点和姿态信息（来自 IMU 或编码器）
- 对每个点在采样时立即获取当前位姿
- 实时计算畸变补偿并输出修正后的点
✅ 优点：
- 天然同步：采样和姿态获取在同一控制器中进行，不需要时间对齐
- 实时处理：点采即修，无需缓存整帧
- 低延迟，适合嵌入式场景
⚠️ 缺点：
- MCU算力和内存有限，无法处理高密度点云或复杂算法
- 通信带宽受限（如 UART/USB），传输数据需压缩
- 系统设计需更严谨，开发难度高
2. CPU（或上位机）上进行畸变补偿
🔧 工作原理：
- 雷达和 IMU 分别通过模块（如 USB、CAN）连接至主控系统（如 PC、Jetson）
- 点云和姿态数据带时间戳上传后在 CPU 上做时间对齐 + 插值
- 根据采样时间对应的姿态补偿畸变
✅ 优点：
- 可处理高密度点云和复杂算法（如 LOAM、ICP、NDT）
- 模块化设计，硬件易于更换
- 与通用操作系统兼容性好（ROS、Linux）
⚠️ 缺点：
- 姿态与点云异步采集，必须进行时间同步与插值
- 系统复杂度高，同步不准会引入误差
- 延迟略高，不适用于极端实时要求场景
三、同步问题的本质区别
| 对比项 | MCU 式同步 | CPU 模块化架构 |
|---|---|---|
| 数据采集方式 | 同一主控读取雷达和IMU | 多模块独立上传数据 |
| 时间基准 | 天然统一 | 需要对齐时间戳（软件或协议） |
| 同步误差 | 极小（可忽略） | 需插值或外推，存在误差 |
| 实现复杂度 | 硬件集成要求高 | 软件架构复杂、同步算法开发成本高 |
四、有没有可能让 CPU 架构“像 MCU 一样同步”？
答案是：可以，但需要系统级设计支持。
实现方式包括：
- ✅ 使用统一主控采集雷达+IMU，通过 SPI/UART 一并上传
- ✅ 采用硬件同步线（Trigger Sync），通过 PPS 脉冲、GPIO 同步多个模块采样
- ✅ 使用时间同步协议（如 PTP），实现高精度时间戳统一
💡 工业级雷达和 IMU 常支持这些同步机制，只需在系统设计中加以利用。
五、总结：如何选？
| 使用场景 | 推荐方案 | 理由 |
|---|---|---|
| 嵌入式避障、即时反应 | MCU | 实时性强，架构简单，数据量小 |
| 地图构建、复杂SLAM | CPU | 算法复杂，数据密集，易于扩展 |
| 高精度系统（如无人车） | CPU + 硬件同步 | 精度和性能兼顾 |
写在最后
激光雷达点云的畸变去除是精准感知系统的基础，不同的架构设计适应不同的工程需求。在实际项目中，建议结合任务类型、硬件资源和同步需求，合理选择处理方式。
