测远能力: 一般指激光雷达对于10%低反射率目标物的较远探测距离。较近测量距离：激光雷达能够输出可靠探测数据的较近距离。测距盲区：从激光雷达外罩到较近测量距离之间的范围,这段距离内激光雷达无法获取有效的测量信号,无法对目标物信息进行反馈。角度盲区：激光雷达视场角范围没有覆盖的区域,系统无法获取这些区域内的目标物信息。角度分辨率：激光雷达相邻两个探测点之间的角度间隔,分为水平角度分辨率与垂直角度分辨率。相邻探测点之间角度间隔越小,对目标物的细节分辨能力越强。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。安徽微波激光雷达价位
点频，即周期采集点数，因为激光雷达在旋转扫描，因此水平方向上扫描的点数和激光雷达的扫描频率有一定的关系，扫描越快则点数会相对较少，扫描慢则点数相对较多。一般这个参数也被称为水平分辨率，比如激光雷达的水平分辨率为 0.2°，那么扫描的点数为 360°/0.2°=1800，也就是说水平方向会扫描 1800 次。那么激光雷达旋转一周，即一个扫描周期内扫描的点数为 1800*64=115200。比如禾赛 64 线激光雷达，扫描频率为 10Hz 的时候水平角分辨率为 0.2°，在扫描频率为 20Hz 的时候角分辨率为 0.4°（扫描快了，分辨率变低了）。输出的点数和计算的也相符合 1152000 pts/s。上海激光雷达价位激光雷达数据对于城市规划和建筑设计具有重要意义。
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。
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。主动抗串扰功能，使览沃 Mid - 360 在多雷达干扰下仍能正常运作。
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。远探测 70 米 @80% 反射率，Mid - 360 无惧室外强光，性能稳定。车载激光雷达市价
在夜间和恶劣天气下，激光雷达能有效提升车辆的感知能力。安徽微波激光雷达价位
旋转透射棱镜：棱镜激光雷达也称为双楔形棱镜激光雷达，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。棱镜激光雷达累积的扫描图案形状像花瓣，中心点扫描次数密集，圆的边缘则相对稀疏，扫描时间持久才能丰富图像，所以需要加入多个激光雷达共工作，以便达到更高的效果。棱镜可以通过增加激光线束和功率实现高精与长距离探测，但结构复杂、体积更难控制，轴承与衬套磨损风险较大。安徽微波激光雷达价位
