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。凭借超广 FOV，览沃 Mid - 360 让移动机器人对复杂 3D 环境了如指掌。上海360度激光雷达
在实际应用中，很多时候并不知道点云之间的邻接关系。针对此，研究人员开发了较小张树算法和连接图算法以实现邻接关系的计算。总体而言，三维模型重建算法的发展趋势是自动化程度越来越高，所需人工干预越来越少，且应用面越来越广。然而，现有算法依然存在运算复杂度较高、只能针对单个物体、且对背景干扰敏感等问题。研究具有较低运算复杂度且不依赖于先验知识的全自动三维模型重建算法，是目前的主要难点。然而，如何在包含遮挡、背景干扰、噪声、逸出点以及数据分辨率变化等的复杂场景中实现对感兴趣目标的检测识别与分割，仍然是一个富有挑战性的问题。北京微波激光雷达市价矿山开采中激光雷达监测地形变化，预防潜在地质灾害。
第三组基于回波能量强度判断采样点是否为噪点。通常情况下，激光光束受到类似灰尘、雨雾、雪等干扰产生的噪点的回波能量很小。目前按照回波能量强度大小将噪点置信度分为二档：01 表示回波能量很弱：这类采样点有较高概率为噪点，例如灰尘点；10 表示回波能量中等，该类采样点有中等概率为噪点，例如雨雾噪点。噪点置信度越低，说明该点是噪点的可能性越低。第四组基于采样点的空间位置判断是否为噪点。例如：激光探测测距只在测量前后两个距离十分相近的物体时，两个物体之间可能会产生拉丝状的噪点。目前按照不同的噪点置信度分为三档，噪点置信度越低，说明该点是噪点的可能性越低。
新思科技提供的多个光学和光子学工具，可用于支持LiDAR的系统级和元件级设计：CODE V 光学设计软件，用于在LiDAR系统中设计光学接收系统。光学设计应用：在 LiDAR系统中优化接收器上的圈入能量。使用CODE V优化LiDAR中的接收光学系统，LightTools 照明设计软件能模拟雨滴、雾霾等大气环境对光信号探测造成的影响，并能获取返回光程数据以解决飞行时间计算问题。用于 LiDAR 和激光光源的功能。使用LightTools模拟LiDAR光学系统，Photonic Solutions光子方案模拟工具，能够对LiDAR系统中的多个组件进行优化设计。具备主动抗串扰能力，Mid - 360 在复杂室内雷达环境互不干扰。
激光雷达是20世纪60年代初次提出的一项技术， 随着应用的普遍，在过去的几年里，激光雷达经历了一轮新的繁荣进步和多行业使用，已迅速成为自动驾驶、无人机巡查、工业自动化等领域的关键技术。截至目前，我们已推出了好几款激光雷达AS系列产品，涵盖避障型、导航型以及导航避障一体型；具有测量精度高、扫描速度快、抗干扰能力强、体积小、重量轻、可靠性高等优势，是工业AGV、移动机器人、低速机器人的理想选择。每一种传感器基于各自的性能特点，都有其适合的应用场景。在实际特殊环境应用中，激光雷达也有着一些使用小技巧。从 2D 升至 3D 感知，Mid - 360 提升移动机器人室内感知与运维效率。江西觅道Mid-360激光雷达
Mid - 360 以 360°x59° 超广 FOV，增强移动机器人复杂环境感知力。上海360度激光雷达
工作原理，相控阵雷达发射的是电磁波，OPA（Optical Phase Array的简称,即光学相控阵）激光雷达发射的是光，而光和电磁波一样也表现出波的特性，所以原理上是一样的。波与波之间会产生干涉现象，通过控制相控阵雷达平面阵列各个阵元的电流相位，利用相位差可以让不同的位置的波源会产生干涉（类似的是两圈水波相互叠加后，有的方向会相互抵消，有的会相互增强），从而指向特定的方向，往复控制便得以实现扫描效果。利用光的相干性质，通过人为控制相位差实现不同方向的光发射效果；我们知道光和电磁波一样也表现出波的特性，因此同样可以利用相位差控制干涉让激光“转向”特定的角度，往复控制实现扫描效果。上海360度激光雷达
