激光雷达结构，激光雷达的关键部件按照信号处理的信号链包括控制硬件DSP（数字信号处理器）、激光驱动、激光发射发光二极管、发射光学镜头、接收光学镜头、APD（雪崩光学二极管）、TIA（可变跨导放大器）和探测器，如下图所示。其中除了发射和接收光学镜头外，都是电子部件。随着半导体技术的快速演进，性能逐步提升的同时成本迅速降低。但是光学组件和旋转机械则占具了激光雷达的大部分成本。激光雷达的种类，把激光雷达按照扫描方式来分类，目前有机械式激光雷达、半固态激光雷达和固态激光雷达三大类。其中机械式激光雷达较为常用，固态激光雷达为未来业界大力发展方向，半固态激光雷达是机械式和纯固态式的折中方案，属于目前阶段量产装车的主力军。环境监测时激光雷达追踪污染物，评估区域环境质量。广东连续波激光雷达市价
光学相控阵激光雷达（OPA），很多特殊的Lidar使用OPA（OpticalPhasedArray）光学相控阵技术。OPA运用相干原理，采用多个光源组成阵列，通过调节发射阵列中每个发射单元的相位差，来控制输出的激光束的方向。OPA激光雷达完全是由电信号控制扫描方向，能够动态地调节扫描角度范围，对目标区域进行全局扫描或者某一区域的局部精细化扫描，一个激光雷达就可能覆盖近/中/远距离的目标探测。优点：纯固态Lidar，体积小，易于车规；扫描速度快（一般可达到MHz量级以上）；精度高（可以做到μrad量级以上）；可控性好（可以在感兴趣的目标区域进行高密度扫描），缺点：易形成旁瓣，影响光束作用距离和角分辨率，使激光能量被分散；加工难度高：光学相控阵要求阵列单元尺寸必须不大于半个波长；探测距离很难做到很远。山东自动驾驶激光雷达激光雷达通过多角度扫描，获取目标的完整信息。
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。
当前所面临的挑战在于如何区分来自周边其他LiDAR设备的信号，而各种信号调制和隔离方法也正在积极研发中。LiDAR系统的成本和维护——这类系统相比一些替代技术所使用的传感器类型更加昂贵，当然持续不断的开发工作也在积极进行，为满足其大规模使用的需要而开发生产成本更低的系统。抑制非目标对象的回波——类似于抑制之前提到的大气虚假信号。但是这也可能会出现在空气质量良好的情况下。应对这一挑战通常涉及在不同的目标距离处，以及在LiDAR接收器的视场范围之内使光束尺寸尽可能更小。激光雷达在气象观测中用于监测大气流动和降水情况。
下游主要客户：车载领域，目前，在智能驾驶市场中，ADAS+ADS双轮驱动，激光雷达作为智能驾驶画龙点睛的产品，不可或缺。在高级辅助驾驶市场，激光雷达的成本不断下降，商业化进程有望提速，全球范围内L3级辅助驾驶量产车项目当前处于快速开发之中。世界各地交通法规的修订为L3级自动驾驶技术商业化落地带来机会。2020年6月通过的《ALKS车道自动保持系统条例》，这是全球范围内头一个针对L3级自动驾驶具有约束力的国际法规。随着激光雷达成本下探至数百美元区间且达到车规级要求，未来越来越多高级辅助驾驶量产项目将实现量产；根据Forst&Sullivan的研究报告，2021-2026E、2026E-2020E全球乘用车新车市场ADAS车辆销售CAGR有望达75.5%、30.5%，其中中国增速较高，分别为92.2%/29.3%。激光雷达的智能化处理提高了数据解析的自动化水平。天津二维激光雷达哪家好
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也有使用相干法，即为调频连续波（FMCW）激光雷达发射一束连续的光束，频率随时间稳定地发生变化。由于源光束的频率在不断变化，光束传输距离的差异会导致频率的差异，将回波信号与本振信号混频并经低通滤波后，得到的差频信号是光束往返时间的函数。调频连续波激光雷达不会受到其他激光雷达或太阳光的干扰且无测距盲区；还可以利用多普勒频移测量物体的速度和距离。调频延续波 LiDAR 概念并不新颖，但是面对的技术挑战不少，例如发射激光的线宽限制、线性调频脉冲的频率范围、线性脉冲频率变化的线性度，以及单个线性调频脉冲的可复制性等。广东连续波激光雷达市价
