分类，激光雷达按结构不同大致可以分为：机械旋转激光雷达、混合半固态激光雷达和全固态激光雷达（Flash快闪和OPA相控阵，统称为非扫描式）。（一）机械旋转激光雷达，机械式激光雷达体积大、成本较高、装配难。它通过旋转实现横向360度的覆盖面，通过内部镜片实现垂直角度的覆盖面，同比有着更耐用稳定的特点，所以我们看到的自动驾驶路试车大多采用这种类型，雷达在车顶不停的在旋转完成横向扫描，靠增加激光束，实现纵向宽泛的扫描。（二）混合半固态激光雷达。按照扫描方式分为：转镜、硅基MEMS、振镜+转镜、旋转透射棱镜。激光雷达的实时性使其成为智能交通系统的重要组成部分。江苏港口激光雷达
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。激光雷达生产厂家在某些领域，激光雷达被用于侦察和目标识别。
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。
激光雷达的构成与分类：激光雷达的构成，激光雷达发展到现在，其结构精密且复杂，主要由激光系统、接收系统、信号处理单元和扫描模块四大主要组件构成。激光器以脉冲的方式点亮发射激光，照射到障碍物后对物体进行3D扫描，反射光线经由镜头组汇聚到接收器上。信号处理单元负责控制激光器的发射，并将接收到的模拟信号转为数字信号，然后进入主控芯片进行数据的处理和计算。进一步的，我们可以根据以下指标判断激光雷达的好坏。视场角，视场角决定了激光雷达能够看到的视野范围，分为水平视场角和垂直视场角，视场角越大，表示视野范围越大，反之则表示视野范围越小。览沃 Mid - 360 实现感知升维，助力移动机器人自主完成复杂环境建图。
RSoft 工具，能够支持对片上LiDAR器件进行复杂的布局设计。任何单一仿真工具都无法胜任如此复杂性质的设计问题。组合使用RSoft工具，如FullWAVE FDTD用于发射器，Multiphysics Utility用于T-O Phaser，BeamPROP BPM用于分束器，将会达成较佳布局设计。OptSim，用于设计和模拟光通信系统。光学相干断层扫描（OCT）和光探测和测距（LiDAR）应用中接收到的射频频谱，得到飞行时间（ToF）的分辨率及测量结果。OptoCompiler，用于光子集成电路。光子集成电路的应用领域也在持续扩展，从数据中心中的收发器和开关到更多样化的汽车，生物医学和传感器市场，如（固态）LiDAR，层析成像和自由空间传感器。总之，随着科技不断进步与发展，LiDAR已经成为多个领域不可或缺且无法替代的关键工具之一。其普遍应用将进一步推动各行各业向着更加智能化、高效率和精确度发展，并为人类社会带来更多福祉与便利。轻巧的 Mid - 360 便于隐藏式布置，契合移动机器人设计需求。江苏觅道Mid-360激光雷达供应
激光雷达在物流领域提高了货物分拣和配送的效率。江苏港口激光雷达
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。江苏港口激光雷达
