楔形棱鏡旋轉雷達，收發模塊的PLD（PulsedLaserDiode）發射出激光，通過反射鏡和凸透鏡變成平行光，掃描模塊的兩個旋轉的棱鏡改變光路，使激光從某個角度發射出去。激光打到物體上，反射后從原光路回來，被APD接收。與MEMSLidar相比，它可以做到很大的通光孔徑，距離也會測得較遠。與機械旋轉Lidar相比，它極大地減少了激光發射和接收的線數，降低了對焦與標定的復雜度，大幅提升生產效率，降低成本。優點：非重復掃描，解決了機械式激光雷達的線式掃描導致漏檢物體的問題；可實現隨著掃描時間增加，達到近100％的視場覆蓋率；沒有電子元器件的旋轉磨損，可靠性更高，符合車規。缺點：單個雷達的FOV較小，視場覆蓋率取決于積分時間；獨特的掃描方式使其點云的分布不同于傳統機械旋轉Lidar，需要算法適配。激光雷達在虛擬現實技術中實現了真實世界的數字化重建。遼寧雷達點云激光雷達

如今，LiDAR經常用于創建所處空間的三維模型。自主導航是使用LiDAR系統生成的點云數據的應用之一。微型LiDAR系統甚至能夠嵌入在手機大小的設備中。LiDAR 在現實世界中如何發揮作用，自主導航中的態勢感知是LiDAR的一個較引人入勝的應用。任何移動車輛的態勢感知系統都需要同樣了解其周圍的靜止和移動物體。例如，雷達技術長期以來用于探測飛機。對于地面車輛，已經發現LiDAR非常有用，因為它能夠確定物體的距離并且在方向性上非常精確。探測光束能夠在角度上精確定向并快速掃描，據此創建三維模型點云數據。因為車輛周圍的情況是高度動態的，所以快速掃描能力對這類應用至關重要。多線激光雷達廠家供應激光雷達的設計優化提高了其在復雜環境中的可靠性。

LiDAR還能夠用于確定測量目標的速度。這可以通過多普勒方法或快速連續測距來實現。例如，可以使用LiDAR系統測量風速和車速。另外，LiDAR系統能夠用于建立動態場景的三維模型，這是自動駕駛中會遇到的情形。這可以通過多種方式來實現，通常使用的是掃描的方式。LiDAR 技術中的挑戰，在可實現的LiDAR系統中存在一些眾所周知的挑戰。這些挑戰根據LiDAR系統的類型有所不同。以下是一些示例：隔離和抑制發射光束的信號——探測光束的輻射亮度通常遠大于回波光束。必須注意確保探測光束不會被系統自身反射或散射回接收器，否則探測器將會因為飽和而無法探測外部目標。

激光雷達對策：在實際使用中，對環境中的透明介質，特別是表面接近鏡面的透明介質，需要做特殊處理，避免產生不穩定或錯誤的測量結果。具體的處理方式可以是對介質表面做漫反射半透明處理，降低透明度和反射能力，或者在處理測量數據時對這些位置做屏蔽。當雷達對鏡面目標進行測量時，需要注意！！只當目標表面與入射激光垂直時才能有效測量，如果激光入射角不垂直，其漫反射率很低，導致無法有效測量，實際測量到的結果是鏡面反射光路上的鏡像目標距離，雷達投射在鏡面目標產生了全反射，全反射光投射在目標，雷達實際測試出距離是虛線邊框目標距離。憑借超廣 FOV，覽沃 Mid - 360 讓移動機器人對復雜 3D 環境了如指掌。

根據發生器的不同可以產生紫外線（10-400nm）到可見光（390-780nm）到紅外線（760-1000000nm）波段內的不同激光，相應的用途也各不相同。激光是一種單一顏色、單一波長的光，激光雷達選用的激光波長一般不低于850nm，以避免可見光對人眼的傷害，而目前主流的激光雷達主要有905nm和1550nm兩種波長。905nm探測距離受限，采用硅材質，成本較低；1550nm探測距離更遠，采用昂貴的銦鎵砷（InGaAs）材質，激光可被人眼吸收，故可做更遠的探測光束。探測距離可為 10cm，覽沃 Mid - 360 小盲區優勢實現精確感知。黑龍江激光雷達廠家

激光雷達用于林業監測樹木參數，為森林資源評估提供助力。遼寧雷達點云激光雷達

肺炎刺激服務型機器人市場發展，2030 年激光雷達該領域規模預計達到 16.7 億美元。服務型機器人主要應用范圍包括無人配送、無人清掃、無人倉儲、無人巡檢等。面對肺炎，無人配送能夠避免人與人的不必要接觸，減少交叉傳染概率。2019 年 12 月，美國自動駕駛送貨科技公司 Nuro 宣布與零售巨頭 Kroger 合作，在休斯頓為顧客提供無人送貨服務。2020年 7 月，京東物流無人配送研究院項目落戶常熟高新區，其無人配送車也正式上線。2020 年10 月，美團正式發布位于北京首鋼園區的智慧門店 MAIShop，集成了無人微倉與無人配送服務。根據禾賽科技公開招股書援引沙利文研究預測，伴隨全球服務型機器人出貨量的增長以及激光雷達在服務型機器人領域滲透率的提升，至 2026 年激光雷達在該細分市場預計達到4.7 億美元市場規模，2021 年至 2030 年的復合增長率可達 71.5%。遼寧雷達點云激光雷達