LiDAR 技术的其它应用，LiDAR 的应用范围普遍而多样。在大气科学中，LiDAR已被用于检测多种大气成分。已经应用于表征大气中的气溶胶，研究高层大气风，剖面云，帮助收集天气数据，以及其它许多应用场合。在天文学中，LiDAR已被用于测量距离，包括远距离物体（例如月球）和近距离物体。实际上，LiDAR是将地月距离测量的精度提高到毫米级的关键设备。LiDAR还在天文学应用中用于建立导星。在考古学中，LiDAR已被用于绘制茂密森林树冠下的古代交通系统地图。激光雷达在智能交通信号灯控制中实现了车辆流量的精确感知。安防激光雷达制造
测远能力: 一般指激光雷达对于10%低反射率目标物的较远探测距离。较近测量距离：激光雷达能够输出可靠探测数据的较近距离。测距盲区：从激光雷达外罩到较近测量距离之间的范围,这段距离内激光雷达无法获取有效的测量信号,无法对目标物信息进行反馈。角度盲区：激光雷达视场角范围没有覆盖的区域,系统无法获取这些区域内的目标物信息。角度分辨率：激光雷达相邻两个探测点之间的角度间隔,分为水平角度分辨率与垂直角度分辨率。相邻探测点之间角度间隔越小,对目标物的细节分辨能力越强。天津轨旁入侵激光雷达价位Mid - 360 升维感知，从 2D 到 3D，助力移动机器人高效建图定位。
优劣势分析，优势：首先，该设计减少了激光发射和接收的线数以实现一帧之内更高的线数，也随之降低了对焦与标定的复杂度，因此生产效率得以大幅提升，并且相比于传统机械式激光雷达，棱镜式的成本有了大幅的下降。其次，只要扫描时间够久，就能得到精度极高的点云以及环境建模，分辨率几乎没有上限，且可达到近100％的视场覆盖率。劣势：棱镜式激光雷达FOV相对较小，且视场中心的扫描点非常密集，雷达的视场边缘扫描点比较稀疏，在雷达启动的短时间内会有分辨率过低的问题。对于高速移动的汽车来说，显然不存在长时间扫描的情况，不过可以通过增加激光线束和功率实现更高的精度和更远的探测距离，但机械结构也相对更加复杂，体积让前两者更难以控制，存在轴承或衬套的磨损等风险。
国内市场，中国是激光雷达未来的较大市场之一。根据麦肯锡的预测，中国将是全球较大的自动驾驶市场，也是高级辅助驾驶领域全球较大的新车销售市场。由于人口老龄化和产业升级的影响，需要在减少人力支出的情况下增加生产效率，通过无人驾驶、高级辅助驾驶、服务型机器人通过机器自动化工作来减少人力支出。在2022年中国激光雷达市场规模约为26.4亿元。根据预测，2023年中国激光雷达市场规模将达75.9亿元，2024年将达到139.6亿元。2022年全球靠前的激光雷达公司中，2家车载激光雷达公司都来自中国，分别是禾赛科技和速腾聚创。在政策端，国家近年来不断推出新的政策以支持激光雷达企业的成长与发展。激光雷达在物流领域提高了货物分拣和配送的效率。
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。360°x59° 超广视野，览沃 Mid - 360 保障移动机器人作业现场安全高效。浙江激光雷达正规
服务机器人借助激光雷达规划路径，实现室内外自主移动。安防激光雷达制造
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。安防激光雷达制造
