发射端与预定目标之间的大气杂质会产生虚假回波——这些大气杂质产生的虚假回波可能会非常强烈，以至于无法可靠的检测到来自预定目标物的回波信号。可用光功率限制——更高功率的光束可以提供更高的精度，但也更加昂贵。扫描速度——激光光源的工作频率可能对人眼造成危害并引发安全问题，然而我们可以通过其他方法来缓解这个问题。例如，固态LiDAR能够在不威胁人眼安全的波长下运行，并且还能照亮更广阔的区域。来自附近其他LiDAR装置的信号串扰可能会干扰目标信号。通过分析激光雷达数据，研究人员能够精确评估环境变化。北京三维激光雷达
目前，LiDAR已普遍应用于各个领域。在大气科学中，LiDAR被用于空气质量监测和污染物检测；在天文学领域，LiDAR技术可用于观察行星表面地貌特征以及太阳系内其他天体的形态结构；在工程建设方面，利用LiDAR技术可以快速获取地形数据、制作数字高程模型（DEM）以及生成精确的三维地图；而在汽车领域中，人们普遍认为LiDAR是一项关键的光学距离感知技术，在自动驾驶领域得到了普遍应用。几乎所有投入自动驾驶研发的厂商都将LiDAR视为一项关键技术，并且已经有一些低成本、小体积的LiDAR系统被应用于高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems, ADAS）。江苏固态激光雷达市价激光雷达的分辨率高，能够捕捉到细微的目标特征。
激光雷达的工作原理：对人畜无害的红外光束Light Pluses发射、反射和接收来探测物体。能探测的对象：白天或黑夜下的特定物体与车之间的距离。甚至由于反射度的不同，车道线和路面也是可以区分开来的。哪些物体无法探测：光束无法探测到被遮挡的物体。车用激光雷达工作原理就是蝙蝠测距用的回波时间（Time of Flight，缩写为TOF）测量方法。分析目标物体表面的反射能量大小、反射波谱的幅度、频率和相位等信息，输出点云，从而呈现出目标物精确的三维结构信息。
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。览沃 Mid - 360 以 360°x59° 超广 FOV，强化移动机器人环境感知敏锐度。
参数指标：（一）视场角，视场角决定了激光雷达能够看到的视野范围，分为水平视场角和垂直视场角，视场角越大，表示视野范围越大，反之则表示视野范围越小。以图3中的激光雷达为例，旋转式激光雷达的水平视场角为360°，垂直视场角为26.9°，固态激光雷达的水平视场角为60°，垂直视场角为20°。（二）线数，线数越高，表示单位时间内采样的点就越多，分辨率也就越高，目前无人驾驶车一般采用32线或64线的激光雷达。（三）分辨率，分辨率和激光光束之间的夹角有关，夹角越小，分辨率越高。固态激光雷达的垂直分辨率和水平分辨率大概相当，约为0.1°，旋转式激光雷达的水平角分辨率为0.08°，垂直角分辨率约为0.4°。物流分拣依靠激光雷达引导机械臂，快速准确分拣货物。贵州激光雷达市价
探测距离 70 米 @80% 反射率，览沃 Mid - 360 抗室外强光性能佳。北京三维激光雷达
辅助驾驶，在目前的L2/L3级高级辅助驾驶中，激光雷达可覆盖前向视场（水平视场角覆盖60°到120°）以实现自动跟车或者高速自适应巡航等功能。通过发射信号和反射信号的对比，构建出点云图，从而实现诸如目标距离、方位、速度、姿态、形状等信息的探测和识别。除了传统的障碍物检测以外，激光雷达还可以应用于车道线检测。优点在于测距远、精度高，获取信息丰富，抗源干扰能力强。自动驾驶，未来，L4/L5级无人驾驶应用的实现，有赖于激光雷达提供的感知信息。激光雷达是一种可以扫描周围环境并生成三维图像的传感器。它可以被用于识别障碍物、构建地图和定位车辆等应用场景。该级别应用需要面对复杂多变的行驶环境，对激光雷达性能水平要求较高，在要求360°水平扫描范围的同时，对于低反射率物体的较远测距能力需要达到200m，且需要更高的线数以及更密的点云分辨率；同时为了减少噪点还需要激光雷达具有抵抗同环境中其他激光雷达干扰的能力。北京三维激光雷达
