从自动驾驶技术发展来看，L0-L2阶段，传感器与控制系统的革新是主要变化；L3-L4阶段，感知与决策能力的增强是主要变化。L2、L3及L4级别的智能驾驶所需激光雷达台数分别为0台、1台和5台，激光雷达称为推动智能驾驶发展的重要因素。就国内市场而言，中国拥有世界较大的高级辅助驾驶和无人驾驶市场，成长空间也较为广阔。2020年11月发布的《智能网联汽车技术路线图（2.0版）》明确指出到2030年我国L2和L3级渗透率要超过70%。但激光雷达的技术路线仍然有其他的选项尚未成熟，市场目前依然处于群雄逐鹿的状态。伴随着在汽车行业的不断渗透与工业自动化的发展，激光雷达的投资机会可不断给到我们想象空间。360°x59° 超广视野，览沃 Mid - 360 保障移动机器人作业现场安全高效。广东连续波激光雷达行价
Flash激光雷达，Flash激光雷达采用类似Camera的工作模式，但感光元件与普通相机不同，每个像素点可记录光子飞行时间。由于物体具有三维空间属性，照射到物体不同部位的光具有不同的飞行时间，被焦平面探测器阵列探测，输出为具有深度信息的“三维”图像。根据激光光源的不同，Flash激光雷达可以分为脉冲式和连续式，脉冲式可实现远距离探测（100米以上），连续式主要用于近距离探测（数十米）。Flash激光雷达的优势在于能够快速记录整个场景，避免了扫描过程中目标或Lidar自身运动带来的误差。其缺点是探测距离近。广东连续波激光雷达行价在智能物流中引导 AGV 小车，提升货物搬运仓储效率。
LiDAR的数据，三维点，对于旋转式激光雷达来说，得到的三维点便是一个很好的极坐标系下的多个点的观测，包含激光发射器的垂直俯仰角，发射器的水平旋转角度，根据激光回波时间计算得到的距离。但 LiDAR 通常会输出笛卡尔坐标系下的观测值，头一是因为 LiDAR 在极坐标系下测量效率高，也只是对于旋转式 LiDAR，目前阵列式 LiDAR 也有很多。第二笛卡尔坐标系更加直观，投影和旋转平移更加简洁，求解法向量，曲率，顶点等特征计算量小，点云的索引及搜索都更加高效。对于 MEMS 式激光雷达，由于一次采样周期为一个偏振镜旋转周期，10hz 下采样周期为 0.1 秒，但由于载体本身在进行高速移动时，我们需要对得到的数据进行消除运动畸变，来补偿采样周期内的运动。
激光雷达的FOV，FOV指激光雷达能够探测到的视场范围，可以从垂直和水平两个维度以角度来衡量范围大小，下图比较形象的展示了激光雷达FOV范围，之所以要提到FOV是因为后面不同的技术路线基本都是为了能够实现对FOV区域内探测。垂直FOV：常见的车载激光雷达通常在25°，形状呈扇形；水平FOV：常见的机械式激光雷达可以达到360°范围，通常布置于车顶；常见的车载半固态激光雷达通常可以达到120°范围，形状呈扇形，可布置于车身或车顶。览沃 Mid - 360 混合固态技术优越，实现 360° 全向超大视场角感知。
关于实际量程：雷达对特定目标的实际量程会受到如下因素的影响：1、目标漫反射率，目标漫反射率不但与材质有关，也与表面朝向有关。目标漫反射率越高，实际量程就越远；2、反射面积，目标表面被激光光斑覆盖的面积。覆盖面积越大，实际测量距离越远；3、透光罩脏污程度，雷达的透光罩脏污会造成透光性能下降，透光性能下降得越多，测量能力越差，透光率下降至 60%时，测量能力可能完全失效；4、大气条件，雷达的实际测量能力同时受到大气条件的影响，特别是在户外工作时。大气的光传播能力越差，雷达的实际测量能力越低。在极端天气条件 (例如浓雾)下，测量能力会完全失效。览沃 Mid - 360 混合固态技术，成就 360° 全向超大视场角优越性能。雷达点云激光雷达哪家好
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LiDAR的结构。激光雷达主要包括激光发射、接收、扫描器、透镜天线和信号处理电路组成。激光发射部分主要有两种，一种是激光二极管，通常有硅和砷化镓两种基底材料，再有一种就是目前非常火热的垂直腔面发射（VCSEL）（比如 iPhone 上的 LiDAR），VCSEL 的优点是价格低廉，体积极小，功耗极低，缺点是有效距离比较短，需要多级放大才能达到车用的有效距离。激光雷达主要应用了激光测距的原理，而如何制造合适的结构使得传感器能向多个方向发射激光束，如何测量激光往返的时间，这便区分出了不同的激光雷达的结构。广东连续波激光雷达行价
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