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。激光雷达的轻便设计使其便于携带和操作。湖南激光雷达设备
MEMS激光雷达模组，光学相控阵式(OPA)，相控阵发射器由若干发射接收单元组成阵列，通过改变加载在不同单元的电压，进而改变不同单元发射光波特性，实现对每个单元光波的单独控制，通过调节从每个相控单元辐射出的光波之间的相位关系，在设定方向上产生互相加强的干涉从而实现强度高光束，而其他方向上从各个单元射出的光波彼此相消。组成相控阵的各相控单元在程序的控制下可使一束或多束强度高光束按设计指向实现空域扫描。但光学相控阵的制造工艺难度较大，这是由于要求阵列单元尺寸必需不大于半个波长，普通目前激光雷达的任务波长均在1微米左右，这就意味着阵列单元的尺寸必需不大于500纳米。而且阵列数越多，阵列单元的尺寸越小，能量越往主瓣集中，这就对加工精度要求更高。此外，材料选择也是十分关键的要素。河北港口激光雷达览沃 Mid - 360 以 360°x59° 超广 FOV，强化移动机器人环境感知敏锐度。
我们可以根据 LiDAR 能描绘出稀疏的三维世界的特点，而扫描得到的障碍物点云通常又比背景更密集，通过分类聚类的方法可以利用其进行感知障碍物。而随着深度学习带来的检测和分割技术上的突破，LiDAR 已经能做到高效的检测行人和车辆，输出检测框，即 3D bounding box，或者对点云中的每一个点输出 label，更有甚者在尝试使用 LiDAR 检测地面上的车道线。在三维目标识别的对象方面，较初研究主要针对立方体、柱体、锥体以及二次曲面等简单形体构成的三维目标。
激光的诞生，光子入射到物质中，以刺激电子从较高能级过渡到较低能级，并发射光子。当原子处于某种激发态时，有能量合适的光子从该原子附近通过，该原子就会释放出一个具有同样电势能的光子，从而跃迁到低能级状态。入射光子和发射光子具有相同的波长和相位，该波长对应于两个能级之间的能量差。一个光子刺激一个原子发射另一个光子，因此产生两个相同的光子，1917年，爱因斯坦在量子理论的基础上提出了一个崭新的概念一一受激辐射:即在物质与辐射场的相互作用中,构成物质的原子或分子可以在光子的激励下产生光子。激光雷达在地质勘探中实现了对地下矿藏的精确定位。
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。激光雷达的集成度高，便于安装在各种平台上。海南固态激光雷达
主动抗串扰设计，使 Mid - 360 在多雷达环境中稳定运行不干扰。湖南激光雷达设备
这类形体对现实世界的表达能力有限，绝大部分目标难以用这些形体或其组合来近似。后续研究主要集中于三维自由形态目标的识别，所谓自由形态目标，即表面除了顶点、边缘以及尖拐处之外处处都有良好定义的连续法向量的目标（如飞行器、汽车、轮船、建筑物、雕塑、地表等）。由于现实世界中的大部分物体均可认为是自由形态目标，因此三维自由形态目标识别算法的研究较大程度上扩展了识别系统的适用范围。在过去二十余年间，三维目标识别任务针对的数据量不断增加，识别难度不断上升，而识别率亦不断提高。湖南激光雷达设备
