从自动驾驶技术发展来看，L0-L2阶段，传感器与控制系统的革新是主要变化；L3-L4阶段，感知与决策能力的增强是主要变化。L2、L3及L4级别的智能驾驶所需激光雷达台数分别为0台、1台和5台，激光雷达称为推动智能驾驶发展的重要因素。就国内市场而言，中国拥有世界较大的高级辅助驾驶和无人驾驶市场，成长空间也较为广阔。2020年11月发布的《智能网联汽车技术路线图（2.0版）》明确指出到2030年我国L2和L3级渗透率要超过70%。但激光雷达的技术路线仍然有其他的选项尚未成熟，市场目前依然处于群雄逐鹿的状态。伴随着在汽车行业的不断渗透与工业自动化的发展，激光雷达的投资机会可不断给到我们想象空间。Mid - 360 水平 360°、垂直 59° 视场角，提供点云数据辅助决策。微波激光雷达哪家好
关于实际量程：雷达对特定目标的实际量程会受到如下因素的影响：1、目标漫反射率，目标漫反射率不但与材质有关，也与表面朝向有关。目标漫反射率越高，实际量程就越远；2、反射面积，目标表面被激光光斑覆盖的面积。覆盖面积越大，实际测量距离越远；3、透光罩脏污程度，雷达的透光罩脏污会造成透光性能下降，透光性能下降得越多，测量能力越差，透光率下降至 60%时，测量能力可能完全失效；4、大气条件，雷达的实际测量能力同时受到大气条件的影响，特别是在户外工作时。大气的光传播能力越差，雷达的实际测量能力越低。在极端天气条件 (例如浓雾)下，测量能力会完全失效。广东二维激光雷达厂商抗室外强光达 70 米 @80% 反射率，览沃 Mid - 360 适应多种光照条件。
相比于半固态式和固态式激光雷达，机械旋转式激光雷达的优势在于可以对周围环境进行360°的水平视场扫描，而半固态式和固态式激光雷达往往较高只能做到120°的水平视场扫描，且在视场范围内测距能力的均匀性差于机械旋转式激光雷达。由于无人驾驶汽车运行环境复杂，需要对周围360°的环境具有同等的感知能力，而机械旋转式激光雷达兼具360°水平视场角和测距能力远的优势，目前主流无人驾驶项目纷纷采用了机械旋转式激光雷达作为主要的感知传感器。
LiDAR还能够用于确定测量目标的速度。这可以通过多普勒方法或快速连续测距来实现。例如，可以使用LiDAR系统测量风速和车速。另外，LiDAR系统能够用于建立动态场景的三维模型，这是自动驾驶中会遇到的情形。这可以通过多种方式来实现，通常使用的是扫描的方式。LiDAR 技术中的挑战，在可实现的LiDAR系统中存在一些众所周知的挑战。这些挑战根据LiDAR系统的类型有所不同。以下是一些示例：隔离和抑制发射光束的信号——探测光束的辐射亮度通常远大于回波光束。必须注意确保探测光束不会被系统自身反射或散射回接收器，否则探测器将会因为饱和而无法探测外部目标。安防监控运用激光雷达实时监测，及时发现入侵异常情况。
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览沃 Mid - 360 水平 360° 视场角，全角度感知周围环境无遗漏。广东多线激光雷达渠道
激光雷达在考古发掘中用于绘制遗址的三维模型。微波激光雷达哪家好
激光雷达的应用：1、林业调绘，森林中的树木结构和高度的可视化是LiDAR应用真正成功的领域。但激光雷达真的能“穿透”树木吗？想象一下，你站在森林中间，抬头看。你能看到阳光吗？如果您可以看到光线透过，那么LiDAR也可以。当你知道树的高度和地面的高度时，你就会得到一个真正的垂直剖面，如果你真的想要一个3D植被结构，地面LiDAR也可以生成逼真的3D模型。其实，地球科学激光高度计系统(GLAS)是头一个从太空绘制森林地图的激光测距(LiDAR)仪器。2、确定土地用途，激光雷达分类代码包括地面、植被（低，中，高）、建筑、架空导线、公路、铁路和水等等，每个分类定义都来自反射的激光脉冲。甚至通过多期数据监测可以稳定地了解我们星球的动态变化，包括气候变化。微波激光雷达哪家好
