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。主动抗串扰功能，使览沃 Mid - 360 在多雷达干扰下仍能正常运作。浙江航道激光雷达
根据沙利文的统计及预测，受无人驾驶车队规模扩张、激光雷达在高级辅助驾驶中渗透率增加、以及服务型机器人及智能交通建设等领域需求的推动，激光雷达整体市场预计将呈现高速发展态势，至2025年全球市场规模有望达131.1亿美元。2022年全球激光雷达解决方案市场规模为120亿元，近五年年均复合增长率为63%。根据预测，2023年全球激光雷达解决方案市场规模将达到227亿元，2024年将达到512亿元。LIDAR技术发展至今，已经用在各个领域；主要应用包括：立体制图、采矿、林业、考古学、地质学、地震学、地形测量和回廊制图等等。广东傲览Avia激光雷达渠道览沃 Mid - 360 抗干扰能力强，室内多雷达信号混行也能稳定工作。
配准 registration，ICP 算法较早由 Chen and Medioni，and Besl and McKay 提出。其算法本质上是基于较小二乘法的较优配准方法。该算法重复进行选择对应关系点对，计算较优刚体变换这一过程，直到根据点对的欧氏距离定义的损失函数满足正确配准的收敛精度要求。ICP 是一个普遍使用的配准算法，主要目的就是找到旋转和平移参数，将两个不同坐标系下的点云，以其中一个点云坐标系为全局坐标系，另一个点云经过旋转和平移后两组点云重合部分完全重叠。
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。借 360°x59° 超广 FOV，Mid - 360 力保移动机器人作业现场安全。
紧接着，一个激光雷达如果能在同一个空间内，按照设定好的角度发射多条激光，就能得到多条基于障碍物的反射信号。再配合时间范围、激光的扫描角度、GPS 位置和 INS 信息，经过数据处理后，这些信息配合x，y，z坐标，就会成为具有距离信息、空间位置信息等的三维立体信号，再基于软件算法组合起来，系统就可以得到线、面、体等各种相关参数，以此建立三维点云图，绘制出环境地图，就能变成汽车的“眼睛”。激光雷达是由激光发射单元和激光接收单元组成，发射单元的工作方式是向外发射激光束层，层数越多，精度也越高(如下图所示)，不过这也意味着传感器尺寸越大。发射单元将激光发射出去后，当激光遇到障碍物会反射，从而被接收器接收，接收器根据每束激光发射和返回的时间，创建一组点云，高质量的激光雷达，每秒较多可以发出200多束激光。览沃 Mid - 360 以 360°x59° 超广 FOV，强化移动机器人环境感知敏锐度。浙江航道激光雷达
激光雷达的功耗低，延长了设备的使用寿命。浙江航道激光雷达
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。浙江航道激光雷达
