回波模式，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。次。同一轮发光测距的不同回波数据，比如同时包含较强回波和较晚回波。有效检测距离，激光雷达是一个收发异轴的光学系统（其实所有的机械雷达都是），也就是说，发射出去的激光光路，和返回的激光光路，并不重合。体育赛事上激光雷达追踪运动员，辅助赛事分析评估。上海轨旁入侵激光雷达哪家好
视场角与分辨率，激光雷达视场角分为水平视场角和垂直视场角，水平视场角即为在水平方向上可以观测的角度范围，旋转式激光雷达旋转一周为 360°，所以水平视场角为 360°。垂直视场角为在垂直方向上可以观测的角度，一般为 40°。而它并不是对称均匀分布的，因为我们主要是需要扫描路面上的障碍物，而不是把激光打向天空，为了良好的利用激光，因此激光光束会尽量向下偏置一定的角度。并且为了达到既检测到障碍物，同时把激光束集中到中间感兴趣的部分，来更好的检测车辆，激光雷达的光束不是垂直均匀分布的，而是中间密，两边疏。 可以看到激光雷达的有一定的偏置，向上的角度为 15°，向下的为 25°，并且激光光束中间密集，两边稀疏。陕西激光雷达体积小巧的 Mid - 360，轻松嵌入，为机器人外观一体化添可能。
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。
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。
工业自动化与自动驾驶：工业自动化，机器人应用范围包括无人送货小车、自动清扫车辆、园区内的接驳车、港口或矿区的无人作业车、执行监控或巡线任务的无人机等，这些场景的主要特点是路线相对固定、环境相对简单、行驶速度相对较低（通常不超过30km/h）。激光雷达可安装在AGV等小型车辆中，在工厂或仓库中，集成激光雷达可以被用于导航自动化设备，如自动引导车和机器人，并帮助它们避免撞击障碍物，以帮助其在无人环境下自动感知路线从而进行日常作业。服务机器人借助激光雷达规划路径，实现室内外自主移动。广东车载激光雷达
激光雷达在森林监测中用于评估森林资源和健康状况。上海轨旁入侵激光雷达哪家好
调频连续波FMCW激光雷达，以三角波调频连续波为例来介绍其测距/测速原理。蓝色为发射信号频率，红色为接收信号频率，发射的激光束被反复调制，信号频率不断变化。激光束击中障碍物被反射，反射会影响光的频率，当反射光返回到检测器，与发射时的频率相比，就能测量两种频率之间的差值，与距离成比例，从而计算出物体的位置信息。FMCW的反射光频率会根据前方移动物体的速度而改变，结合多普勒效应，即可计算出目标的速度。优点：每个像素都有多普勒信息，含速度信息；解决Lidar间串扰问题；不受环境光影响，探测灵敏度高；缺点：不能探测切向运动目标。上海轨旁入侵激光雷达哪家好
