從應用看，具備車規級量產實力的Tier1供貨商有法雷奧（Scala）、鐳神智能（CH32），Innovusion（Falcon）。2017年，奧迪A8為全球頭一款量產的L3級別自動駕駛的乘用車，其搭載的激光雷達便是法雷奧和Ibeo聯合研發的4線旋轉掃描鏡激光雷達。2020年，鐳神智能自主研發的CH32面世，成為全球第二款獲得車規級認證的轉鏡式激光雷達，目前已經規?；桓稏|風悅享量產前裝車型生產。2022年，搭載Innovusion Falcon激光雷達的蔚來ET7上市，該款激光雷達為1550nm方案，等效300線數。從售價看，法雷奧Scala 2為900歐元（約6500元人民幣），已經下降至車企可接受的價格范圍。激光雷達在工業自動化中用于實時監測生產線上的物體的位置。山東汽車激光雷達

反射率，反射率是指物體反射的輻射能量占總輻射能量的百分比，比如說某物體的反射率是20%，表示物體接收的激光輻射中有20%被反射出去了。不同物體的反射率不同，這主要取決于物體本身的性質(表面狀況），如果反射率太低，那么激光雷達收不到反射回來的激光，導致檢測不到障礙物。激光雷達一般要求物體表面的反射率在10%以上，用激光雷達采集高精度地圖的時候，如果車道線的反射率太低，生成的高精度地圖的車道線會不太清晰。旋轉掃描鏡激光雷達，作為頭一款量產的L3級別自動駕駛的乘用車——奧迪A8上搭載的激光雷達就是旋轉掃描鏡激光雷達。與機械旋轉激光雷達不同的是，其激光發射模塊和接收模塊是不動的，只有掃描鏡在做機械旋轉。激光單元發出激光至旋轉掃描鏡（Mirror），被偏轉向前發射（掃描角度145°），被物體反射的光經光學系統被左下方的探測器接收。優點：可車規，壽命長，可靠度高。缺點：掃描線數少，掃描角度不能到360度。FOV激光雷達正規覽沃 Mid - 360 水平 360° 視場角，全角度感知周圍環境無遺漏。

當三維點較為稠密的時候，可以像視覺一樣提取特征點和其周圍的描述子，主要通過選擇幾何屬性（如法線和曲率）比較有區分度的點，在計算其局部鄰域的幾何屬性的統計得到關鍵點的描述子，而當處理目前市面上的激光雷達得到的單幀點云數據時，由于點云較為稀疏，主要依靠每個激光器在掃描時得到的環線根據曲率得到特征點。而有了兩幀點云的數據根據配準得到了相對位姿變換關系后，我們便可以利用激光雷達傳感器獲得的數據來估計載體物體的位姿隨時間的變化而改變的關系。比如我們可以利用當前幀和上一幀數據進行匹配，或者當前幀和累計堆疊出來的子地圖進行匹配，得到位姿變換關系，從而實現里程計的作用。

調頻連續波FMCW激光雷達，以三角波調頻連續波為例來介紹其測距/測速原理。藍色為發射信號頻率，紅色為接收信號頻率，發射的激光束被反復調制，信號頻率不斷變化。激光束擊中障礙物被反射，反射會影響光的頻率，當反射光返回到檢測器，與發射時的頻率相比，就能測量兩種頻率之間的差值，與距離成比例，從而計算出物體的位置信息。FMCW的反射光頻率會根據前方移動物體的速度而改變，結合多普勒效應，即可計算出目標的速度。優點：每個像素都有多普勒信息，含速度信息；解決Lidar間串擾問題；不受環境光影響，探測靈敏度高；缺點：不能探測切向運動目標。覽沃 Mid - 360 從 2D 到 3D 感知升級，提升移動機器人運維效率。

我們可以根據 LiDAR 能描繪出稀疏的三維世界的特點，而掃描得到的障礙物點云通常又比背景更密集，通過分類聚類的方法可以利用其進行感知障礙物。而隨著深度學習帶來的檢測和分割技術上的突破，LiDAR 已經能做到高效的檢測行人和車輛，輸出檢測框，即 3D bounding box，或者對點云中的每一個點輸出 label，更有甚者在嘗試使用 LiDAR 檢測地面上的車道線。在三維目標識別的對象方面，較初研究主要針對立方體、柱體、錐體以及二次曲面等簡單形體構成的三維目標。工業生產里激光雷達檢測產品缺陷，有效保障產品質量。山東汽車激光雷達

覽沃 Mid - 360 混合固態技術優越，實現 360° 全向超大視場角感知。山東汽車激光雷達

當前所面臨的挑戰在于如何區分來自周邊其他LiDAR設備的信號，而各種信號調制和隔離方法也正在積極研發中。LiDAR系統的成本和維護——這類系統相比一些替代技術所使用的傳感器類型更加昂貴，當然持續不斷的開發工作也在積極進行，為滿足其大規模使用的需要而開發生產成本更低的系統。抑制非目標對象的回波——類似于抑制之前提到的大氣虛假信號。但是這也可能會出現在空氣質量良好的情況下。應對這一挑戰通常涉及在不同的目標距離處，以及在LiDAR接收器的視場范圍之內使光束尺寸盡可能更小。山東汽車激光雷達