激光雷达（Lidar）光束范围很窄，所以需要更多的纵向光束，以覆盖大的面积，所以线束决定着画面大小，扫描再通过返回的时间测量距离，并精确、快速构建模型，相比目前的其他雷达强太多，所以更适合自动驾驶系统，但也同样易受天气影像，成本较高。转镜：转镜分为一维转镜和二维转镜。一维转镜通过旋转的多面体反射镜，将激光反射到不同的方向；二维转镜顾名思义内部集成了两个转镜，一个多边棱镜负责横向旋转，一个负责纵向翻转，实现一束激光包揽横纵双向扫描。转镜激光雷达体积小、成本低，与机械式激光雷达效果一致，但机械频率也很高，在寿命上不够理想。抗室外强光达 70 米 @80% 反射率，览沃 Mid - 360 适应多种光照条件。江苏连续波激光雷达
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。北京多线激光雷达批发物流分拣依靠激光雷达引导机械臂，快速准确分拣货物。
反射率，反射率是指物体反射的辐射能量占总辐射能量的百分比，比如说某物体的反射率是20%，表示物体接收的激光辐射中有20%被反射出去了。不同物体的反射率不同，这主要取决于物体本身的性质(表面状况），如果反射率太低，那么激光雷达收不到反射回来的激光，导致检测不到障碍物。激光雷达一般要求物体表面的反射率在10%以上，用激光雷达采集高精度地图的时候，如果车道线的反射率太低，生成的高精度地图的车道线会不太清晰。旋转扫描镜激光雷达，作为头一款量产的L3级别自动驾驶的乘用车——奥迪A8上搭载的激光雷达就是旋转扫描镜激光雷达。与机械旋转激光雷达不同的是，其激光发射模块和接收模块是不动的，只有扫描镜在做机械旋转。激光单元发出激光至旋转扫描镜（Mirror），被偏转向前发射（扫描角度145°），被物体反射的光经光学系统被左下方的探测器接收。优点：可车规，寿命长，可靠度高。缺点：扫描线数少，扫描角度不能到360度。
当三维点较为稠密的时候，可以像视觉一样提取特征点和其周围的描述子，主要通过选择几何属性（如法线和曲率）比较有区分度的点，在计算其局部邻域的几何属性的统计得到关键点的描述子，而当处理目前市面上的激光雷达得到的单帧点云数据时，由于点云较为稀疏，主要依靠每个激光器在扫描时得到的环线根据曲率得到特征点。而有了两帧点云的数据根据配准得到了相对位姿变换关系后，我们便可以利用激光雷达传感器获得的数据来估计载体物体的位姿随时间的变化而改变的关系。比如我们可以利用当前帧和上一帧数据进行匹配，或者当前帧和累计堆叠出来的子地图进行匹配，得到位姿变换关系，从而实现里程计的作用。体育赛事上激光雷达追踪运动员，辅助赛事分析评估。
多传感器融合，在环境监测传感器中，超声波雷达主要用于倒车雷达以及自动泊车中的近距离障碍监测，摄像头、毫米波雷达和激光雷达则普遍应用于各项 ADAS 功能中。四类传感器的探测距离、分辨率、角分辨率等探测参数各异，对应于物体探测能力、识别分类能力、三维建模、抗恶劣天气等特性优劣势分明。各种传感器能形成良好的优势互补，融合传感器的方案已成为主流的选择。激光雷达LiDAR的全称为Light Detection and Ranging激光探测和测距，又称光学雷达。远探测 70 米 @80% 反射率，Mid - 360 无惧室外强光，性能稳定。黑龙江觅道Mid-360激光雷达
激光雷达在医疗领域被用于人体三维扫描和诊断。江苏连续波激光雷达
给定两个来自不同坐标系的三维数据点集，找到两个点集空间的变换关系，使得两个点集能统一到同一坐标系统中，这个过程便称为配准。配准的目标是在全局坐标框架中找到单独获取的视图的相对位置和方向，使得它们之间的相交区域完全重叠。对于从不同视图（views）获取的每一组点云数据，点云数据很有可能是完全不相同的，需要一个能够将它们对齐在一起的单一点云模型，从而可以应用后续处理步骤，如分割和进行模型重建。目前对配准过程较常见的主要是 ICP 及其变种算法，NDT 算法，和基于特征提取的匹配。江苏连续波激光雷达
