激光雷达能够准确输出障碍物的大小和距离，通过算法对点云数据的处理可以输出障碍物的3D框，如：3D行人检测、3D车辆检测等；亦可进行车道线检测、场景分割等任务。除了障碍物感知，激光雷达还可以用来制作高精度地图。地图采集过程中，激光雷达每隔一小段时间输出一帧点云数据，这些点云数据包含环境的准确三维信息，通过把这些点云数据做拼接，就可以得到该区域的高精度地图。在定位方面，智能车在行驶过程中利用当前激光雷达采集的点云数据帧和高精度地图做匹配，可以获取智能车的位置。凭借主动抗串扰，Mid - 360 在室内多雷达信号中稳定工作。山东轨道交通激光雷达
如今，LiDAR经常用于创建所处空间的三维模型。自主导航是使用LiDAR系统生成的点云数据的应用之一。微型LiDAR系统甚至能够嵌入在手机大小的设备中。LiDAR 在现实世界中如何发挥作用，自主导航中的态势感知是LiDAR的一个较引人入胜的应用。任何移动车辆的态势感知系统都需要同样了解其周围的静止和移动物体。例如，雷达技术长期以来用于探测飞机。对于地面车辆，已经发现LiDAR非常有用，因为它能够确定物体的距离并且在方向性上非常精确。探测光束能够在角度上精确定向并快速扫描，据此创建三维模型点云数据。因为车辆周围的情况是高度动态的，所以快速扫描能力对这类应用至关重要。甘肃激光雷达设备览沃 Mid - 360 体积小巧，可为 10cm 小盲区，嵌入式安装实现无盲区覆盖。
探测距离，激光雷达标称的较远探测距离一般为150-200m，实际上距离过远的时候，采样的点数会明显变少，测量距离和激光雷达的分辨率有着很大的关系。以激光雷达的垂直分辨率为0.4°较远探测距离为200m举例，在经过200m后激光光束2个点之间的距离为，也就是说只能检测到高于1.4m的障碍物。如下图10所示。如果要分辨具体的障碍物类型，那么需要采样点的数量更多，因此激光雷达有效的探测距离可能只有60-70m。增加激光雷达的探测距离有2种方法，一是增加物体的反射率，二是增加激光的功率。物体的反射率是固定的，无法改变，那么就只能增加激光的功率了。但是增加激光的功率会损伤人眼，只能想办法增加激光的波长，以避开人眼可见光的范围，这样可以适当增大激光的功率。探测距离是制约激光雷达的另一个障碍，汽车在高速行驶的过程中越早发现障碍物，就越能预留越多的反应时间，从而避免交通事故。
反射率，反射率是指物体反射的辐射能量占总辐射能量的百分比，比如说某物体的反射率是20%，表示物体接收的激光辐射中有20%被反射出去了。不同物体的反射率不同，这主要取决于物体本身的性质（表面状况），如果反射率太低，那么激光雷达收不到反射回来的激光，导致检测不到障碍物。激光雷达一般要求物体表面的反射率在10%以上，用激光雷达采集高精度地图的时候，如果车道线的反射率太低，生成的高精度地图的车道线会不太清晰。扫描帧频，激光雷达点云数据更新的频率。对于混合固态激光雷达来说，也就是旋转镜每秒钟旋转的圈数，单位Hz。例如，10Hz即旋转镜每秒转10圈，同一方位的数据点更新10次。智能零售中激光雷达分析顾客行为，优化店铺空间布局。
在实际应用中，很多时候并不知道点云之间的邻接关系。针对此，研究人员开发了较小张树算法和连接图算法以实现邻接关系的计算。总体而言，三维模型重建算法的发展趋势是自动化程度越来越高，所需人工干预越来越少，且应用面越来越广。然而，现有算法依然存在运算复杂度较高、只能针对单个物体、且对背景干扰敏感等问题。研究具有较低运算复杂度且不依赖于先验知识的全自动三维模型重建算法，是目前的主要难点。然而，如何在包含遮挡、背景干扰、噪声、逸出点以及数据分辨率变化等的复杂场景中实现对感兴趣目标的检测识别与分割，仍然是一个富有挑战性的问题。工业生产里激光雷达检测产品缺陷，有效保障产品质量。河北激光雷达厂商
港口作业借助激光雷达引导装卸，提升集装箱操作准度。山东轨道交通激光雷达
机械式激光雷达，工作原理，发射和接收模块被电机电动进行360度旋转。在竖直方向上排布多组激光线束，发射模块以一定频率发射激光线，通过不断旋转发射头实现动态扫描。优劣势分析，优势：机械式激光雷达作为较早装车的产品，技术已经比较成熟，因为其是由电机控制旋转，所以可以长时间内保持转速稳定，每次扫描的速度都是线性的。并且由于『站得高』，机械式激光雷达可以对周围环境进行精度够高并且清晰稳定的360度环境重构。劣势：虽然技术成熟，但因为其内部的激光收发模组线束多，并且需要复杂的人工调整，制造周期长，所以成本并不低，并且可靠性差，导致可量产性不高。其次，机械式激光雷达体积过大，消费者接受度不高。然后，它的寿命大约在1000h~3000h，而汽车厂商的要求是至少13000h，这也决定了其很难走向C端市场。山东轨道交通激光雷达
