半固态-棱镜式激光雷达，无人机厂商大疆孵化览沃科技（Livox）入局激光雷达，便是采用的棱镜式扫描方案，大疆利用其在无人机领域积累的电机精确调控技术及自动化产线，有信心克服棱镜轴承或衬套寿命的难题，也为其激光雷达技术构筑护城河。工作原理，棱镜式激光雷达也称为双楔形棱镜式激光雷达，内部包括两个楔形棱镜，激光在通过头一个楔形棱镜后发生一次偏转，通过第二个楔形棱镜后再一次发生偏转。控制两面棱镜的相对转速便可以控制激光束的扫描形态。与前面提到的扫描形式不同，棱镜激光雷达累积的扫描图案形状状若菊花，而并非一行一列的点云状态。这样的好处是只要相对速度控制得当，在同一位置长时间扫描几乎可以覆盖整个区域。览沃 Mid - 360 探测距离可为 10cm，小盲区配合小巧体积，轻松实现无盲区覆盖。四川近距离激光雷达
机械式激光雷达，工作原理，发射和接收模块被电机电动进行360度旋转。在竖直方向上排布多组激光线束，发射模块以一定频率发射激光线，通过不断旋转发射头实现动态扫描。优劣势分析，优势：机械式激光雷达作为较早装车的产品，技术已经比较成熟，因为其是由电机控制旋转，所以可以长时间内保持转速稳定，每次扫描的速度都是线性的。并且由于『站得高』，机械式激光雷达可以对周围环境进行精度够高并且清晰稳定的360度环境重构。劣势：虽然技术成熟，但因为其内部的激光收发模组线束多，并且需要复杂的人工调整，制造周期长，所以成本并不低，并且可靠性差，导致可量产性不高。其次，机械式激光雷达体积过大，消费者接受度不高。然后，它的寿命大约在1000h~3000h，而汽车厂商的要求是至少13000h，这也决定了其很难走向C端市场。上海连续波激光雷达渠道览沃 Mid - 360 抗干扰能力强，室内多雷达信号混行也能稳定工作。
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。
激光雷达能够准确输出障碍物的大小和距离，通过算法对点云数据的处理可以输出障碍物的3D框，如：3D行人检测、3D车辆检测等；亦可进行车道线检测、场景分割等任务。除了障碍物感知，激光雷达还可以用来制作高精度地图。地图采集过程中，激光雷达每隔一小段时间输出一帧点云数据，这些点云数据包含环境的准确三维信息，通过把这些点云数据做拼接，就可以得到该区域的高精度地图。在定位方面，智能车在行驶过程中利用当前激光雷达采集的点云数据帧和高精度地图做匹配，可以获取智能车的位置。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。
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。消防救援依靠激光雷达在浓烟中定位，引导灭火救援。无人叉车激光雷达厂家精选
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优劣势分析：优点：FLASH激光雷达较大的优势在于可以一次性实现全局成像来完成探测，且成像速度快。体积小，易安装，易融入车的整体外观设计。设计简洁，元件极少，成本低。信号处理电路简单，消耗运算资源少，整体成本低。刷新频率可高达3MHz，是传统摄像头的10万倍，实时性好，因此易过车规。缺点：不过FLASH激光单点面积比扫描型激光单点大，因此其功率密度较低，进而影响到探测精度和探测距离（低于50米）。要改善其性能，需要使用功率更大的激光器，或更先进的激光发射阵列，让发光单元按一定模式导通点亮，以取得扫描器的效果。四川近距离激光雷达
