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。可达 70 米 @80% 反射率探测，览沃 Mid - 360 室内外感知表现如一。辽宁轨道交通激光雷达
根据发生器的不同可以产生紫外线（10-400nm）到可见光（390-780nm）到红外线（760-1000000nm）波段内的不同激光，相应的用途也各不相同。激光是一种单一颜色、单一波长的光，激光雷达选用的激光波长一般不低于850nm，以避免可见光对人眼的伤害，而目前主流的激光雷达主要有905nm和1550nm两种波长。905nm探测距离受限，采用硅材质，成本较低；1550nm探测距离更远，采用昂贵的铟镓砷（InGaAs）材质，激光可被人眼吸收，故可做更远的探测光束。北京近距离激光雷达轻巧的 Mid - 360 便于隐藏式布置，契合移动机器人设计需求。
激光雷达的优劣势分析，优势：转镜式激光雷达的激光发射和接收装置是固定的，所以即使有【旋转机构】，也可以把产品体积做小，进而降低成本。并且旋转机构只有反射镜，整体重量比较轻，电机轴承的负荷小，系统运行起来更稳定，寿命更长，是符合车规量产的优势条件。劣势：因为有【旋转机构】这样的机械形式的存在，便不可避免地在长期运行之后，激光雷达的稳定性、准确度会受到影响。其次，一维式的扫描线数少，扫描角度不能到360度。
光学相控阵激光雷达（OPA），很多特殊的Lidar使用OPA（OpticalPhasedArray）光学相控阵技术。OPA运用相干原理，采用多个光源组成阵列，通过调节发射阵列中每个发射单元的相位差，来控制输出的激光束的方向。OPA激光雷达完全是由电信号控制扫描方向，能够动态地调节扫描角度范围，对目标区域进行全局扫描或者某一区域的局部精细化扫描，一个激光雷达就可能覆盖近/中/远距离的目标探测。优点：纯固态Lidar，体积小，易于车规；扫描速度快（一般可达到MHz量级以上）；精度高（可以做到μrad量级以上）；可控性好（可以在感兴趣的目标区域进行高密度扫描），缺点：易形成旁瓣，影响光束作用距离和角分辨率，使激光能量被分散；加工难度高：光学相控阵要求阵列单元尺寸必须不大于半个波长；探测距离很难做到很远。激光雷达助无人驾驶感知路况，让出行安全高效。
工作原理，，与MEMS微振镜平动和扭转的形式不同，转镜是反射镜面围绕圆心不断旋转，从而实现激光的扫描。在转镜方案中，也存在一面扫描镜（一维转镜）和一纵一横两面扫描镜（二维转镜）两种技术路线。一维转镜线束与激光发生器数量一致，而二维转镜可以实现等效更多的线束，在集成难度和成本控制上存在优势。简而言之，使用转镜折射光线实现激光在FOV区域内的覆盖，通常与线光源配合使用，形成FOV面的覆盖，也可以与振镜组合使用，配合点光源形成FOV面的覆盖。激光雷达通过发射激光束，精确测量目标距离，是自动驾驶的关键传感器。辽宁轨道交通激光雷达
通过分析激光雷达数据，研究人员能够精确评估环境变化。辽宁轨道交通激光雷达
脉冲同步（PPS），脉冲同步通过同步信号线实现数据同步。GPS同步（PPS+UTC），通过同步信号线和 UTC 时间（GPS 时间）实现数据同步。然后我们从 LiDAR 硬件得到一串数据包，需要过一次驱动才能将其解析成点云通用的格式，如 ROSMSG 或者 pcl 点云格式，以目前较普遍的旋转式激光雷达的数据为例，其数据为 10hz，即 LiDAR 在 0.1s 时间内转一圈，并将硬件得到的数据按照不同角度切成不同的 packet，以下便是一个 packet 数据包定义示意图。每一个 packet 包含了当前扇区所有点的数据，包含每个点的时间戳，每个点的 xyz 数据，每个点的发射强度，每个点来自的激光发射机的 id 等信息。辽宁轨道交通激光雷达
