輔助駕駛，在目前的L2/L3級高級輔助駕駛中，激光雷達可覆蓋前向視場（水平視場角覆蓋60°到120°）以實現自動跟車或者高速自適應巡航等功能。通過發射信號和反射信號的對比，構建出點云圖，從而實現諸如目標距離、方位、速度、姿態、形狀等信息的探測和識別。除了傳統的障礙物檢測以外，激光雷達還可以應用于車道線檢測。優點在于測距遠、精度高，獲取信息豐富，抗源干擾能力強。自動駕駛，未來，L4/L5級無人駕駛應用的實現，有賴于激光雷達提供的感知信息。激光雷達是一種可以掃描周圍環境并生成三維圖像的傳感器。它可以被用于識別障礙物、構建地圖和定位車輛等應用場景。該級別應用需要面對復雜多變的行駛環境，對激光雷達性能水平要求較高，在要求360°水平掃描范圍的同時，對于低反射率物體的較遠測距能力需要達到200m，且需要更高的線數以及更密的點云分辨率；同時為了減少噪點還需要激光雷達具有抵抗同環境中其他激光雷達干擾的能力。覽沃 Mid - 360 混合固態技術優越，實現 360° 全向超大視場角感知。廣東地面激光雷達行價

LiDAR 數據通常在空中收集，如NOAA在加州大蘇爾Bixby大橋上空的調查飛機（右圖）。這里的LiDAR數據顯示了Bixby大橋的俯視圖（左上）和側視圖（左下）。NOAA的科學家使用基于LiDAR的裝置檢查自然和人造環境。LiDAR數據支持洪水和風暴潮建模、水動力建模、海岸線測繪、應急響應、水文測量以及海岸脆弱性分析等活動。此外，地形LiDAR使用近紅外激光繪制地形和建筑物地圖，而測深LiDAR使用透水綠光繪制海底和河床地圖。在農業中，LiDAR可用于繪制拓撲圖和作物生長圖，從而提供有關肥料需求和灌溉需求的信息。天津近距離激光雷達激光雷達在機器人避障中發揮了關鍵作用。

要知道光速是每秒30萬公里。要區分目標厘米級別的精確距離，那對傳輸時間測量分辨率必須做到1納秒。要如此精確的測量時間，因此對應的測量系統的成本就很難降到很低，需要使用巧妙的方法降低測量難度。首先，我們需要明確，激光雷達并不是單獨運作的，一般是由激光發射器、接收器和慣性定位導航三個主要模塊組成。當激光雷達工作的時候，會對外發射激光，在遇到物體后，激光折射回來被CMOS傳感器接收，從而測得本體到障礙物的距離。從原理來看，只要需要知道光速、和從發射到CMOS感知的時間就可以測出障礙物的距離，再結合實時GPS、慣性導航信息與計算激光雷達發射出去角度，系統就可以得到前方物體的坐標方位和距離信息。

LiDAR 系統的工作原理及解決方案，本質上講，LiDAR 是一個測量目標物體距離的裝置。通過發射一個短的激光脈沖，并記錄發射光脈沖與探測到的反射（反向散射）光脈沖的時間間隔，就可以推算出距離信息。系統的工作原理及解決方案，LiDAR系統可以使用掃描反射鏡，多束激光或其它的方式“掃描”物體空間。借助其精確的測距能力，LiDAR 能夠用于解決許多不同的問題。在遙感應用中，LiDAR系統用于測量散射，吸收，或大氣中的顆粒或原子的再發射。在這些應用中，對激光束的波長可能會有專門的要求。可以用來測量特定分子種類在大氣中的濃度，例如甲烷和氣溶膠含量。而測量大氣中的雨滴則可以用來估計風暴距離和降水概率。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。

激光雷達的構成與分類：激光雷達的構成，激光雷達發展到現在，其結構精密且復雜，主要由激光系統、接收系統、信號處理單元和掃描模塊四大主要組件構成。激光器以脈沖的方式點亮發射激光，照射到障礙物后對物體進行3D掃描，反射光線經由鏡頭組匯聚到接收器上。信號處理單元負責控制激光器的發射，并將接收到的模擬信號轉為數字信號，然后進入主控芯片進行數據的處理和計算。進一步的，我們可以根據以下指標判斷激光雷達的好壞。視場角，視場角決定了激光雷達能夠看到的視野范圍，分為水平視場角和垂直視場角，視場角越大，表示視野范圍越大，反之則表示視野范圍越小。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。廣東機器人激光雷達

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目前，LiDAR已普遍應用于各個領域。在大氣科學中，LiDAR被用于空氣質量監測和污染物檢測；在天文學領域，LiDAR技術可用于觀察行星表面地貌特征以及太陽系內其他天體的形態結構；在工程建設方面，利用LiDAR技術可以快速獲取地形數據、制作數字高程模型（DEM）以及生成精確的三維地圖；而在汽車領域中，人們普遍認為LiDAR是一項關鍵的光學距離感知技術，在自動駕駛領域得到了普遍應用。幾乎所有投入自動駕駛研發的廠商都將LiDAR視為一項關鍵技術，并且已經有一些低成本、小體積的LiDAR系統被應用于高級駕駛輔助系統（Advanced Driver Assistance Systems, ADAS）。廣東地面激光雷達行價