我们可以根据 LiDAR 能描绘出稀疏的三维世界的特点，而扫描得到的障碍物点云通常又比背景更密集，通过分类聚类的方法可以利用其进行感知障碍物。而随着深度学习带来的检测和分割技术上的突破，LiDAR 已经能做到高效的检测行人和车辆，输出检测框，即 3D bounding box，或者对点云中的每一个点输出 label，更有甚者在尝试使用 LiDAR 检测地面上的车道线。在三维目标识别的对象方面，较初研究主要针对立方体、柱体、锥体以及二次曲面等简单形体构成的三维目标。览沃 Mid - 360 以 360°x59° 超广 FOV，强化移动机器人环境感知敏锐度。天津二维激光雷达
也有使用相干法，即为调频连续波（FMCW）激光雷达发射一束连续的光束，频率随时间稳定地发生变化。由于源光束的频率在不断变化，光束传输距离的差异会导致频率的差异，将回波信号与本振信号混频并经低通滤波后，得到的差频信号是光束往返时间的函数。调频连续波激光雷达不会受到其他激光雷达或太阳光的干扰且无测距盲区；还可以利用多普勒频移测量物体的速度和距离。调频延续波 LiDAR 概念并不新颖，但是面对的技术挑战不少，例如发射激光的线宽限制、线性调频脉冲的频率范围、线性脉冲频率变化的线性度，以及单个线性调频脉冲的可复制性等。广东二维激光雷达行价览沃 Mid - 360 带来全新感知方案，助力移动机器人功能升级。
当前所面临的挑战在于如何区分来自周边其他LiDAR设备的信号，而各种信号调制和隔离方法也正在积极研发中。LiDAR系统的成本和维护——这类系统相比一些替代技术所使用的传感器类型更加昂贵，当然持续不断的开发工作也在积极进行，为满足其大规模使用的需要而开发生产成本更低的系统。抑制非目标对象的回波——类似于抑制之前提到的大气虚假信号。但是这也可能会出现在空气质量良好的情况下。应对这一挑战通常涉及在不同的目标距离处，以及在LiDAR接收器的视场范围之内使光束尺寸尽可能更小。
视场角与分辨率，激光雷达视场角分为水平视场角和垂直视场角，水平视场角即为在水平方向上可以观测的角度范围，旋转式激光雷达旋转一周为 360°，所以水平视场角为 360°。垂直视场角为在垂直方向上可以观测的角度，一般为 40°。而它并不是对称均匀分布的，因为我们主要是需要扫描路面上的障碍物，而不是把激光打向天空，为了良好的利用激光，因此激光光束会尽量向下偏置一定的角度。并且为了达到既检测到障碍物，同时把激光束集中到中间感兴趣的部分，来更好的检测车辆，激光雷达的光束不是垂直均匀分布的，而是中间密，两边疏。 可以看到激光雷达的有一定的偏置，向上的角度为 15°，向下的为 25°，并且激光光束中间密集，两边稀疏。具备主动抗串扰能力，Mid - 360 在复杂室内雷达环境互不干扰。
发射端与预定目标之间的大气杂质会产生虚假回波——这些大气杂质产生的虚假回波可能会非常强烈，以至于无法可靠的检测到来自预定目标物的回波信号。可用光功率限制——更高功率的光束可以提供更高的精度，但也更加昂贵。扫描速度——激光光源的工作频率可能对人眼造成危害并引发安全问题，然而我们可以通过其他方法来缓解这个问题。例如，固态LiDAR能够在不威胁人眼安全的波长下运行，并且还能照亮更广阔的区域。来自附近其他LiDAR装置的信号串扰可能会干扰目标信号。管道检测使用激光雷达探查内部，预防泄漏等事故。广东二维激光雷达
览沃 Mid - 360 水平 360° 视场角，全角度感知周围环境无遗漏。天津二维激光雷达
配准 registration，ICP 算法较早由 Chen and Medioni，and Besl and McKay 提出。其算法本质上是基于较小二乘法的较优配准方法。该算法重复进行选择对应关系点对，计算较优刚体变换这一过程，直到根据点对的欧氏距离定义的损失函数满足正确配准的收敛精度要求。ICP 是一个普遍使用的配准算法，主要目的就是找到旋转和平移参数，将两个不同坐标系下的点云，以其中一个点云坐标系为全局坐标系，另一个点云经过旋转和平移后两组点云重合部分完全重叠。天津二维激光雷达
