激光光源，由于激光器发射的光线需要投射至整个FOV平面区域内，除了面光源可以直接发射整面光线外，点光源则需要做二维扫描覆盖整个FOV区域，线光源需要做一维扫描覆盖整个FOV区域。其中点光源根据光源发射的形式又可以分为EEL（Edge-Emitting Laser边发射激光器）和VCSEL（Vertical-Cavity Surface-Emitting Laser垂直腔面发射激光器）两种，二者区别在于EEL激光平行于衬底表面发出（如图1），VCSEL激光垂直于衬底表面发出（如图2）。其中VCSEL式易于进行芯片式阵列布置，通常使用此类光源进行阵列式布置形成线光源（一维阵列）或面光源（二维阵列），VCSEL光源剖面图与二维阵列光源芯片示意图如下安装布置灵活，览沃 Mid - 360 满足移动机器人各种复杂安装场景。四川激光雷达渠道
激光雷达的分类，激光雷达行业具有较高的技术水准与技术壁垒，并同时具有技术创新能力强与产品迭代速度快的特征。其技术发展方向与半导体行业契合度高，激光雷达系统中主要的激光器、探测器、控制及处理单元均能从半导体行业的发展中受益，收发单元阵列化以及主要模块芯片化是未来的发展趋势。激光雷达可分成一维（1D）激光雷达、二维（2D）扫描激光雷达和三维（3D）扫描激光雷达。1D激光雷达只能用于线性的测距；2D扫描激光雷达只能在平面上扫描，可用于平面面积与平面形状的测绘，如家庭用的扫地机器人；3D扫描激光雷达可进行3D空间扫描，用于户外建筑测绘，它是驾驶辅助和自助式自动驾驶应用的重要车载传感设备。3D激光雷达可进一步分成3D扇形扫描激光雷达和3D旋转式扫描激光雷达。江苏轨旁入侵激光雷达厂商通过分析激光雷达数据，研究人员能够精确评估环境变化。
当我们用当前帧和整个点云地图进行匹配的时候，我们便能得到传感器在整个地图中的位姿，从而实现在地图中的定位。传感器车规化，固态激光雷达取消了机械结构，能够击中目前机械旋转式的成本和可靠性的痛点，是激光雷达的发展方向。除了这两大迫切解决的痛点外，目前量产的激光雷达探测距离不足，只能满足低速场景（如厂区内、校园内等）的应用。日常驾驶、高速驾驶的场景仍在测试过程中。当前机械式激光雷达的价格十分昂贵，Velodyne 在售的 64/32/16 线产品的官方定价分别为 8 万/4 万/8 千美元。一方面，机械式激光雷达由发射光源、转镜、接收器、微控马达等精密零部件构成，制造难度大、物料成本较高；另一方面，激光雷达仍未大规模进入量产车、需求量小，研发费用等固定成本难以摊薄。 量产 100 万台 VLP-32后，那么其售价将会降至 400 美元左右。
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。建筑行业内激光雷达快速扫描建模，辅助设计与施工。
不同类激光雷达的优缺点：机械旋转式激光雷达，机械旋转式Lidar的发射和接收模块存在宏观意义上的转动。在竖直方向上排布多组激光线束，发射模块以一定频率发射激光线，通过不断旋转发射头实现动态扫描。机械旋转Lidar分立的收发组件导致生产过程要人工光路对准，费时费力，可量产性差。目前有的机械旋转Lidar厂商在走芯片化的路线，将多线激光发射模组集成到一片芯片，提高生产效率和量产性，降低成本，减小旋转部件的大小和体积，使其更易过车规。优点：技术成熟；扫描速度快；可360度扫描。缺点：可量产性差：光路调试、装配复杂，生产效率低；价格贵：靠增加收发模块的数量实现高线束，元器件成本高，主机厂难以接受；难过车规：旋转部件体积/重量庞大，难以满足车规的严苛要求；造型不易于集成到车体。考古发掘使用激光雷达扫描遗址，助力文物保护研究。三维激光雷达规格
激光雷达在地质勘探中实现了对地下矿藏的精确定位。四川激光雷达渠道
LiDAR 数据通常在空中收集，如NOAA在加州大苏尔Bixby大桥上空的调查飞机（右图）。这里的LiDAR数据显示了Bixby大桥的俯视图（左上）和侧视图（左下）。NOAA的科学家使用基于LiDAR的装置检查自然和人造环境。LiDAR数据支持洪水和风暴潮建模、水动力建模、海岸线测绘、应急响应、水文测量以及海岸脆弱性分析等活动。此外，地形LiDAR使用近红外激光绘制地形和建筑物地图，而测深LiDAR使用透水绿光绘制海底和河床地图。在农业中，LiDAR可用于绘制拓扑图和作物生长图，从而提供有关肥料需求和灌溉需求的信息。四川激光雷达渠道
