下游主要客户：车载领域，目前，在智能驾驶市场中，ADAS+ADS双轮驱动，激光雷达作为智能驾驶画龙点睛的产品，不可或缺。在高级辅助驾驶市场，激光雷达的成本不断下降，商业化进程有望提速，全球范围内L3级辅助驾驶量产车项目当前处于快速开发之中。世界各地交通法规的修订为L3级自动驾驶技术商业化落地带来机会。2020年6月通过的《ALKS车道自动保持系统条例》，这是全球范围内头一个针对L3级自动驾驶具有约束力的国际法规。随着激光雷达成本下探至数百美元区间且达到车规级要求，未来越来越多高级辅助驾驶量产项目将实现量产；根据Forst&Sullivan的研究报告，2021-2026E、2026E-2020E全球乘用车新车市场ADAS车辆销售CAGR有望达75.5%、30.5%，其中中国增速较高，分别为92.2%/29.3%。建筑行业内激光雷达快速扫描建模，辅助设计与施工。甘肃量子雷达激光雷达
测距准度：激光雷达探测得到距离数据与真值之间的差距,准度越高表示测量结果与真实数据符合程度越高。点频：激光雷达每秒完成探测并获取的探测点的数目。抗干扰：激光雷达对工作同一环境下、采用相同激光波段的其他激光雷达的干扰信号的抵抗能力,抗干扰能力越强说明在多台激光雷达共同工作的条件下产生的噪点率越低功耗：激光雷达系统工作状态下所消耗的电功率。激光雷达线数：一般指激光雷达垂直方向上的测量线的数量,对于一定的角度范围,线数越多表示角度分辨率越高,对目标物的细节分辨能力越强。港口激光雷达价格览沃 Mid - 360 从 2D 到 3D 感知升级，提升移动机器人运维效率。
这类形体对现实世界的表达能力有限，绝大部分目标难以用这些形体或其组合来近似。后续研究主要集中于三维自由形态目标的识别，所谓自由形态目标，即表面除了顶点、边缘以及尖拐处之外处处都有良好定义的连续法向量的目标（如飞行器、汽车、轮船、建筑物、雕塑、地表等）。由于现实世界中的大部分物体均可认为是自由形态目标，因此三维自由形态目标识别算法的研究较大程度上扩展了识别系统的适用范围。在过去二十余年间，三维目标识别任务针对的数据量不断增加，识别难度不断上升，而识别率亦不断提高。
激光雷达按照测距方法可以分为飞行时间（TimeofFlight，ToF）测距法、基于相干探测FMCW测距法、以及三角测距法等，其中ToF与FMCW能够实现室外阳光下较远的测程（100～250m），是车载激光雷达的好选择方案。ToF是目前市场车载中长距激光雷达的主流方案，未来随着FMCW激光雷达整机和上游产业链的成熟，ToF和FMCW激光雷达将在市场上并存。根据激光雷达按测距方法分类：ToF法：通过直接测量发射激光与回波信号的时间差，基于光在空气中的传播速度得到目标物的距离信息，具有响应速度快、探测精度高的优势。FMCW法：将发射激光的光频进行线性调制，通过回波信号与参考光进行相干拍频得到频率差，从而间接获得飞行时间反推目标物距离。FMCW激光雷达具有可直接测量速度信息以及抗干扰（包括环境光和其他激光雷达）的优势。电力巡检时激光雷达识别线路故障，提高巡检精度。
楔形棱镜旋转雷达，收发模块的PLD（PulsedLaserDiode）发射出激光，通过反射镜和凸透镜变成平行光，扫描模块的两个旋转的棱镜改变光路，使激光从某个角度发射出去。激光打到物体上，反射后从原光路回来，被APD接收。与MEMSLidar相比，它可以做到很大的通光孔径，距离也会测得较远。与机械旋转Lidar相比，它极大地减少了激光发射和接收的线数，降低了对焦与标定的复杂度，大幅提升生产效率，降低成本。优点：非重复扫描，解决了机械式激光雷达的线式扫描导致漏检物体的问题；可实现随着扫描时间增加，达到近100％的视场覆盖率；没有电子元器件的旋转磨损，可靠性更高，符合车规。缺点：单个雷达的FOV较小，视场覆盖率取决于积分时间；独特的扫描方式使其点云的分布不同于传统机械旋转Lidar，需要算法适配。具备出色抗强光能力，览沃 Mid - 360 室内外环境切换性能无缝衔接。贵州激光雷达厂家
激光雷达以其高分辨率成像能力，在无人机地形测绘中发挥着重要作用。甘肃量子雷达激光雷达
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。甘肃量子雷达激光雷达
