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。激光雷达在物流领域提高了货物分拣和配送的效率。北京微波激光雷达制造
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。浙江高精度激光雷达全新 Mid - 360，为移动机器人导航避障等带来全新感知方案。
工作原理，Flash原本的意思为快闪。而Flash激光雷达的原理也是快闪，不像MEMS或OPA的方案会去进行扫描，而是短时间直接发射出一大片覆盖探测区域的激光，再以高度灵敏的接收器，来完成对环境周围图像的绘制。因此，Flash固态激光雷达属于非扫描式雷达，发射面阵光，是以2维或3维图像为重点输出内容的激光雷达。某种意义上，它有些类似于黑夜中的照相机，光源由自己主动发出。Flash激光雷达的成像原理是发射大面积激光一次照亮整个场景，然后使用多个传感器接收检测和反射光。但较大的问题是，这种工作模式需要非常高的激光功率。
反射率，反射率是指物体反射的辐射能量占总辐射能量的百分比，比如说某物体的反射率是20%，表示物体接收的激光辐射中有20%被反射出去了。不同物体的反射率不同，这主要取决于物体本身的性质(表面状况），如果反射率太低，那么激光雷达收不到反射回来的激光，导致检测不到障碍物。激光雷达一般要求物体表面的反射率在10%以上，用激光雷达采集高精度地图的时候，如果车道线的反射率太低，生成的高精度地图的车道线会不太清晰。旋转扫描镜激光雷达，作为头一款量产的L3级别自动驾驶的乘用车——奥迪A8上搭载的激光雷达就是旋转扫描镜激光雷达。与机械旋转激光雷达不同的是，其激光发射模块和接收模块是不动的，只有扫描镜在做机械旋转。激光单元发出激光至旋转扫描镜（Mirror），被偏转向前发射（扫描角度145°），被物体反射的光经光学系统被左下方的探测器接收。优点：可车规，寿命长，可靠度高。缺点：扫描线数少，扫描角度不能到360度。激光雷达在考古发掘中用于绘制遗址的三维模型。
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。凭借主动抗串扰，Mid - 360 在室内多雷达信号中稳定工作。障碍物入侵监测激光雷达厂家直销
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LiDAR的结构。激光雷达主要包括激光发射、接收、扫描器、透镜天线和信号处理电路组成。激光发射部分主要有两种，一种是激光二极管，通常有硅和砷化镓两种基底材料，再有一种就是目前非常火热的垂直腔面发射（VCSEL）（比如 iPhone 上的 LiDAR），VCSEL 的优点是价格低廉，体积极小，功耗极低，缺点是有效距离比较短，需要多级放大才能达到车用的有效距离。激光雷达主要应用了激光测距的原理，而如何制造合适的结构使得传感器能向多个方向发射激光束，如何测量激光往返的时间，这便区分出了不同的激光雷达的结构。北京微波激光雷达制造
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