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。激光雷达的扫描模式多样，适应不同场景的需求。黑龙江固态激光雷达
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。傲览Avia激光雷达定制价格在某些领域，激光雷达被用于侦察和目标识别。
激光雷达是自动驾驶领域非常依赖的传感器，越来越多的自动驾驶公司看好激光雷达的应用前景。激光雷达具有较高的分辨率，可以记录周围环境的三维信息，激光雷达是主动发射型设备，对光照的变化不敏感，在有光照变化和夜晚等场景基本不会受到影响。此外激光雷达能够提供水平360度的视野范围，保证整个自动驾驶车基本上没有视野盲区。但是激光雷达惧怕雾霾天气，因为雾霾颗粒的大小非常接近激光的波长，激光照射到雾霾颗粒上会产生干扰，导致效果下降。随着技术的进步，以及成本的下降，激光雷达会普及到更多领域。
在实际应用中，很多时候并不知道点云之间的邻接关系。针对此，研究人员开发了较小张树算法和连接图算法以实现邻接关系的计算。总体而言，三维模型重建算法的发展趋势是自动化程度越来越高，所需人工干预越来越少，且应用面越来越广。然而，现有算法依然存在运算复杂度较高、只能针对单个物体、且对背景干扰敏感等问题。研究具有较低运算复杂度且不依赖于先验知识的全自动三维模型重建算法，是目前的主要难点。然而，如何在包含遮挡、背景干扰、噪声、逸出点以及数据分辨率变化等的复杂场景中实现对感兴趣目标的检测识别与分割，仍然是一个富有挑战性的问题。在智能物流中引导 AGV 小车，提升货物搬运仓储效率。
应用层面，目前暂无车规级量产案例，OPA方案的表示企业为Quanergy。2021年8月，Quanergy对其OPA固达态激光雷达S3系列完成驾驶实测演示。测试结果显示，S3系列固态激光雷达可以提供超过10万小时的平均无故障时间（MTBF），在全光照下实现100米的探测性能，大规模量产后的目标价格为500美元。由于结构简单，Flash闪光激光雷达是目前纯固态激光雷达较主流的技术方案。但是由于短时间内发射大面积的激光，因此在探测精度和探测距离上会受到较大的影响，主要用于较低速的无人驾驶车辆，例如无人外卖车、无人物流车等，对探测距离要求较低的自动驾驶解决方案中。体育赛事上激光雷达追踪运动员，辅助赛事分析评估。河北固态激光雷达
激光雷达在农业领域用于监测作物生长情况。黑龙江固态激光雷达
有几个原因：我们这里说的激光雷达，是指 TOF 激光雷达，TOF 测距，靠的是 TDC 电路提供计时，用光速乘以单向时间得到距离，但限于成本，TDC 一般由 FPGA 的进位链实现，本质上是对一个低频的晶振信号做差值，实现高频的计数。所以，测距的精度，强烈依赖于这个晶振的精度。而晶振随着时间的推移，存在累计误差；距离越远，接收信号越弱，雷达自身的寻峰算法越难以定位到较佳接收时刻，这也造成了精度的劣化；而由于激光雷达检测障碍物的有效距离和较小垂直分辨率有关系，也就是说角度分辨率越小，则检测的效果越好。如果两个激光光束之间的角度为 0.4°，那么当探测距离为 200m 的时候，两个激光光束之间的距离为200m*tan0.4°≈1.4m。也就是说在 200m 之后，只能检测到高于 1.4m 的障碍物了。如果需要知道障碍物的类型，那么需要采用的点数就需要更多，距离越远，激光雷达采样的点数就越少，可以很直接的知道，距离越远，点数越少，就越难以识别准确的障碍物类型。黑龙江固态激光雷达
