目前，LiDAR已普遍应用于各个领域。在大气科学中，LiDAR被用于空气质量监测和污染物检测；在天文学领域，LiDAR技术可用于观察行星表面地貌特征以及太阳系内其他天体的形态结构；在工程建设方面，利用LiDAR技术可以快速获取地形数据、制作数字高程模型（DEM）以及生成精确的三维地图；而在汽车领域中，人们普遍认为LiDAR是一项关键的光学距离感知技术，在自动驾驶领域得到了普遍应用。几乎所有投入自动驾驶研发的厂商都将LiDAR视为一项关键技术，并且已经有一些低成本、小体积的LiDAR系统被应用于高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems, ADAS）。览沃 Mid - 360 作为新物种，让移动机器人在多样场景精确感知。北京轨旁入侵激光雷达市价
要知道光速是每秒30万公里。要区分目标厘米级别的精确距离，那对传输时间测量分辨率必须做到1纳秒。要如此精确的测量时间，因此对应的测量系统的成本就很难降到很低，需要使用巧妙的方法降低测量难度。首先，我们需要明确，激光雷达并不是单独运作的，一般是由激光发射器、接收器和惯性定位导航三个主要模块组成。当激光雷达工作的时候，会对外发射激光，在遇到物体后，激光折射回来被CMOS传感器接收，从而测得本体到障碍物的距离。从原理来看，只要需要知道光速、和从发射到CMOS感知的时间就可以测出障碍物的距离，再结合实时GPS、惯性导航信息与计算激光雷达发射出去角度，系统就可以得到前方物体的坐标方位和距离信息。北京Horizon激光雷达览沃 Mid - 360 体积小巧，可为 10cm 小盲区，嵌入式安装实现无盲区覆盖。
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。
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。激光雷达在物流领域提高了货物分拣和配送的效率。
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。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。非重复扫描激光雷达规格
激光雷达在建筑施工中用于精确测量和定位。北京轨旁入侵激光雷达市价
MEMS：MEMS激光雷达通过“振动”调整激光反射角度，实现扫描，激光发射器固定不动，但很考验接收器的能力，而且寿命同样是行业内的重大挑战。支撑振镜的悬臂梁角度有限，覆盖面很小，所以需要多个雷达进行共同拼接才能实现大视角覆盖，这就会在每个激光雷达扫描的边缘出现不均匀的畸变与重叠，不利于算法处理。另外，悬臂梁很细，机械寿命也有待进一步提升。振镜+转镜：在转镜的基础上加入振镜，转镜负责横向，振镜负责纵向，满足更宽泛的扫射角度，频率更高价格相比前两者更贵，但同样面临寿命问题。北京轨旁入侵激光雷达市价
