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。凭借超广 FOV，览沃 Mid - 360 让移动机器人对复杂 3D 环境了如指掌。安徽觅道Mid-70激光雷达行价
在三维模型重建方面，较初的研究集中于邻接关系和初始姿态均已知时的点云精配准、点云融合以及三维表面重建。在此，邻接关系用以指明哪些点云与给定的某幅点云之间具有一定的重叠区域，该关系通常通过记录每幅点云的扫描顺序得到。而初始姿态则依赖于转台标定、物体表面标记点或者人工选取对应点等方式实现。这类算法需要较多的人工干预，因而自动化程度不高。接着，研究人员转向点云邻接关系已知但初始姿态未知情况下的三维模型重建，常见方法有基于关键点匹配、基于线匹配、以及基于面匹配 等三类算法。上海工业激光雷达供应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。
半固态-棱镜式激光雷达，无人机厂商大疆孵化览沃科技（Livox）入局激光雷达，便是采用的棱镜式扫描方案，大疆利用其在无人机领域积累的电机精确调控技术及自动化产线，有信心克服棱镜轴承或衬套寿命的难题，也为其激光雷达技术构筑护城河。工作原理，棱镜式激光雷达也称为双楔形棱镜式激光雷达，内部包括两个楔形棱镜，激光在通过头一个楔形棱镜后发生一次偏转，通过第二个楔形棱镜后再一次发生偏转。控制两面棱镜的相对转速便可以控制激光束的扫描形态。与前面提到的扫描形式不同，棱镜激光雷达累积的扫描图案形状状若菊花，而并非一行一列的点云状态。这样的好处是只要相对速度控制得当，在同一位置长时间扫描几乎可以覆盖整个区域。
多传感器融合，在环境监测传感器中，超声波雷达主要用于倒车雷达以及自动泊车中的近距离障碍监测，摄像头、毫米波雷达和激光雷达则普遍应用于各项 ADAS 功能中。四类传感器的探测距离、分辨率、角分辨率等探测参数各异，对应于物体探测能力、识别分类能力、三维建模、抗恶劣天气等特性优劣势分明。各种传感器能形成良好的优势互补，融合传感器的方案已成为主流的选择。激光雷达LiDAR的全称为Light Detection and Ranging激光探测和测距，又称光学雷达。体育赛事上激光雷达追踪运动员，辅助赛事分析评估。
对于激光的波长，目前主要使用使用波长为905nm和1550nm的激光发射器，波长为1550nm的光线不容易在人眼液体中传输。故1550nm可在保证安全的前提下较大程度上提高发射功率。大功率能得到更远的探测距离，长波长也能提高抗干扰能力。但是1550nm激光需使用InGaAs，目前量产困难。故当前更多使用Si材质量产905nm的LiDAR。通过限制功率和脉冲时间来保证安全性。技术原理，激光雷达探测的具体技术可以分为TOF飞行时间法与相干探测方法。其中ToF方法可以进一步区分为iToF和dToF方法；飞行时间（ToF）探测方法，通过直接计算发射及接收电磁波的时间差测量被测目标的距离；相干探测方法（如：FMCW），通过测量发射电磁波与返回电磁波的频率变化解调出被测目标的距离及速度。Mid - 360 轻巧易嵌入，为移动机器人外观设计带来更多创意空间。广东高精度激光雷达规格
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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。安徽觅道Mid-70激光雷达行价
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