激光雷达是自动驾驶领域非常依赖的传感器，越来越多的自动驾驶公司看好激光雷达的应用前景。激光雷达具有较高的分辨率，可以记录周围环境的三维信息，激光雷达是主动发射型设备，对光照的变化不敏感，在有光照变化和夜晚等场景基本不会受到影响。此外激光雷达能够提供水平360度的视野范围，保证整个自动驾驶车基本上没有视野盲区。但是激光雷达惧怕雾霾天气，因为雾霾颗粒的大小非常接近激光的波长，激光照射到雾霾颗粒上会产生干扰，导致效果下降。随着技术的进步，以及成本的下降，激光雷达会普及到更多领域。激光雷达能够快速捕获运动目标的动态信息。江苏泰览Tele-15激光雷达价位
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。深圳轨旁入侵激光雷达行价Mid - 360 升维感知，从 2D 到 3D，助力移动机器人高效建图定位。
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。
激光雷达在ADAS应用：海内外持续发展，2025年全球市场规模有望达6.2亿美元。2020年10月，百度在北京全方面开放无人驾驶出租车服务，在13个城市部署总数测试车辆，并且与一汽红旗合作实现了中国首条L4级自动驾驶乘用车生产线建设，具备批量生产能力。根据Forst&Sullivan研究估计，2026年ADAS领域使用激光雷达产业规模有望达12.9亿美元。其中，中国、美国、其他地区分别为6.7/3.5/2.7亿美元。2030年ADAS领域使用激光雷达产业规模有望达64.9亿美元，其中中国、美国、其他地区分别为32.5/13.0/19.5亿美元。消防救援依靠激光雷达在浓烟中定位，引导灭火救援。
不同车载传感器的比较，目前，激光雷达、毫米波雷达和摄像头是公认的自动驾驶的三大关键传感器技术。从技术上看，激光雷达与其他两者相比具备强大的空间三维分辨能力。中国汽车工程学会、国汽智联汽车研究院编写的《中国智能网联汽车产业发展报告（2019）》称，当前在人工智能的重要应用场景智能网联汽车的自动驾驶和辅助驾驶领域中，激光雷达是实现环境感知的主要传感器之一。报告认为，在用于道路信息检测的传感器中，激光雷达在探测距离、精确性等方面，相比毫米波雷达具有一定的优势。览沃 Mid - 360 水平 360° 视场角，全角度感知周围环境无遗漏。安徽泰览Tele-15激光雷达渠道
园区巡逻借助激光雷达协助车辆，自主巡查维护秩序。江苏泰览Tele-15激光雷达价位
当我们用当前帧和整个点云地图进行匹配的时候，我们便能得到传感器在整个地图中的位姿，从而实现在地图中的定位。传感器车规化，固态激光雷达取消了机械结构，能够击中目前机械旋转式的成本和可靠性的痛点，是激光雷达的发展方向。除了这两大迫切解决的痛点外，目前量产的激光雷达探测距离不足，只能满足低速场景（如厂区内、校园内等）的应用。日常驾驶、高速驾驶的场景仍在测试过程中。当前机械式激光雷达的价格十分昂贵，Velodyne 在售的 64/32/16 线产品的官方定价分别为 8 万/4 万/8 千美元。一方面，机械式激光雷达由发射光源、转镜、接收器、微控马达等精密零部件构成，制造难度大、物料成本较高；另一方面，激光雷达仍未大规模进入量产车、需求量小，研发费用等固定成本难以摊薄。 量产 100 万台 VLP-32后，那么其售价将会降至 400 美元左右。江苏泰览Tele-15激光雷达价位
