激光雷达（Lidar）光束范围很窄，所以需要更多的纵向光束，以覆盖大的面积，所以线束决定着画面大小，扫描再通过返回的时间测量距离，并精确、快速构建模型，相比目前的其他雷达强太多，所以更适合自动驾驶系统，但也同样易受天气影像，成本较高。转镜：转镜分为一维转镜和二维转镜。一维转镜通过旋转的多面体反射镜，将激光反射到不同的方向；二维转镜顾名思义内部集成了两个转镜，一个多边棱镜负责横向旋转，一个负责纵向翻转，实现一束激光包揽横纵双向扫描。转镜激光雷达体积小、成本低，与机械式激光雷达效果一致，但机械频率也很高，在寿命上不够理想。激光雷达的扫描速度快，提高了数据处理效率。北京连续波激光雷达行价
激光雷达是20世纪60年代初次提出的一项技术， 随着应用的普遍，在过去的几年里，激光雷达经历了一轮新的繁荣进步和多行业使用，已迅速成为自动驾驶、无人机巡查、工业自动化等领域的关键技术。截至目前，我们已推出了好几款激光雷达AS系列产品，涵盖避障型、导航型以及导航避障一体型；具有测量精度高、扫描速度快、抗干扰能力强、体积小、重量轻、可靠性高等优势，是工业AGV、移动机器人、低速机器人的理想选择。每一种传感器基于各自的性能特点，都有其适合的应用场景。在实际特殊环境应用中，激光雷达也有着一些使用小技巧。重庆近距离激光雷达览沃 Mid - 360 作为新物种，让移动机器人在多样场景精确感知。
激光雷达能够准确输出障碍物的大小和距离，通过算法对点云数据的处理可以输出障碍物的3D框，如：3D行人检测、3D车辆检测等；亦可进行车道线检测、场景分割等任务。除了障碍物感知，激光雷达还可以用来制作高精度地图。地图采集过程中，激光雷达每隔一小段时间输出一帧点云数据，这些点云数据包含环境的准确三维信息，通过把这些点云数据做拼接，就可以得到该区域的高精度地图。在定位方面，智能车在行驶过程中利用当前激光雷达采集的点云数据帧和高精度地图做匹配，可以获取智能车的位置。
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。激光雷达能够快速捕获运动目标的动态信息。
LiDAR 技术的其它应用，LiDAR 的应用范围普遍而多样。在大气科学中，LiDAR已被用于检测多种大气成分。已经应用于表征大气中的气溶胶，研究高层大气风，剖面云，帮助收集天气数据，以及其它许多应用场合。在天文学中，LiDAR已被用于测量距离，包括远距离物体（例如月球）和近距离物体。实际上，LiDAR是将地月距离测量的精度提高到毫米级的关键设备。LiDAR还在天文学应用中用于建立导星。在考古学中，LiDAR已被用于绘制茂密森林树冠下的古代交通系统地图。览沃 Mid - 360 体积小巧，可为 10cm 小盲区，嵌入式安装实现无盲区覆盖。激光雷达行价
通过分析激光雷达数据，研究人员能够精确评估环境变化。北京连续波激光雷达行价
LiDAR的数据，三维点，对于旋转式激光雷达来说，得到的三维点便是一个很好的极坐标系下的多个点的观测，包含激光发射器的垂直俯仰角，发射器的水平旋转角度，根据激光回波时间计算得到的距离。但 LiDAR 通常会输出笛卡尔坐标系下的观测值，头一是因为 LiDAR 在极坐标系下测量效率高，也只是对于旋转式 LiDAR，目前阵列式 LiDAR 也有很多。第二笛卡尔坐标系更加直观，投影和旋转平移更加简洁，求解法向量，曲率，顶点等特征计算量小，点云的索引及搜索都更加高效。对于 MEMS 式激光雷达，由于一次采样周期为一个偏振镜旋转周期，10hz 下采样周期为 0.1 秒，但由于载体本身在进行高速移动时，我们需要对得到的数据进行消除运动畸变，来补偿采样周期内的运动。北京连续波激光雷达行价
