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。采用主动抗串扰设计，览沃 Mid - 360 在多雷达环境下稳定运行互不干扰。吉林自动驾驶激光雷达
车联网+机器人，智慧城市、车联网等场景有助于催生路侧激光雷达市场成长。世界范围来看，中国车联网发展速度较快，战略化程度较高。2020 年 2 月，国家发展革新委、工信部、科技部等 11 个部委联合印发《智能汽车创新发展战略》，提出到 2025 年，车用无线通信网络（LTE-V2X 等）实现区域覆盖，新一代车用无线通信网络（5G-V2X）逐步开展应用，高精度时空基准服务网络实现全覆盖。激光雷达结合智能算法，能够提供高精度的位置、形状、姿态等信息，实现对交通状况进行全局性的精确把控，对车路协同功能的实现至关重要。随着智能城市、智能交通项目的落地，未来该市场对激光雷达的需求将呈现稳定增长态势。上海国产激光雷达供应激光雷达的精密设计使其能在狭小空间内准确测量。
目前激光雷达厂商主要使用波长为 905nm 和 1550nm 的激光发射器，波长为 1550nm 的光线不容易在人眼液体中传输，这意味着采用波长为 1550nm 激光的激光雷达的功率可以相当高，而不会造成视网膜损伤。更高的功率，意味着更远的探测距离，更长的波长，意味着更容易穿透粉尘雾霾。但受制于成本原因，生产波长为1550纳米的激光雷达，要求使用昂贵的砷化镓材料。厂商更多选择使用硅材料制造接近于可见光波长的 905nm 的激光雷达，并严格限制发射器的功率，避免造成眼睛的长久性损伤。
激光雷达是自动驾驶领域非常依赖的传感器，越来越多的自动驾驶公司看好激光雷达的应用前景。激光雷达具有较高的分辨率，可以记录周围环境的三维信息，激光雷达是主动发射型设备，对光照的变化不敏感，在有光照变化和夜晚等场景基本不会受到影响。此外激光雷达能够提供水平360度的视野范围，保证整个自动驾驶车基本上没有视野盲区。但是激光雷达惧怕雾霾天气，因为雾霾颗粒的大小非常接近激光的波长，激光照射到雾霾颗粒上会产生干扰，导致效果下降。随着技术的进步，以及成本的下降，激光雷达会普及到更多领域。抗室外强光，Mid - 360 室内昏暗与室外强光下性能无缝衔接。
给定两个来自不同坐标系的三维数据点集，找到两个点集空间的变换关系，使得两个点集能统一到同一坐标系统中，这个过程便称为配准。配准的目标是在全局坐标框架中找到单独获取的视图的相对位置和方向，使得它们之间的相交区域完全重叠。对于从不同视图（views）获取的每一组点云数据，点云数据很有可能是完全不相同的，需要一个能够将它们对齐在一起的单一点云模型，从而可以应用后续处理步骤，如分割和进行模型重建。目前对配准过程较常见的主要是 ICP 及其变种算法，NDT 算法，和基于特征提取的匹配。轻巧身躯易嵌入，览沃 Mid - 360 为移动机器人外观一体化设计助力。河南激光雷达现货直发
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激光光源，由于激光器发射的光线需要投射至整个FOV平面区域内，除了面光源可以直接发射整面光线外，点光源则需要做二维扫描覆盖整个FOV区域，线光源需要做一维扫描覆盖整个FOV区域。其中点光源根据光源发射的形式又可以分为EEL（Edge-Emitting Laser边发射激光器）和VCSEL（Vertical-Cavity Surface-Emitting Laser垂直腔面发射激光器）两种，二者区别在于EEL激光平行于衬底表面发出（如图1），VCSEL激光垂直于衬底表面发出（如图2）。其中VCSEL式易于进行芯片式阵列布置，通常使用此类光源进行阵列式布置形成线光源（一维阵列）或面光源（二维阵列），VCSEL光源剖面图与二维阵列光源芯片示意图如下吉林自动驾驶激光雷达
