优劣势分析，优势：OPA激光雷达发射机采用纯固态器件，没有任何需要活动的机械结构，因此在耐久度上表现更出众；虽然省去机械扫描结构，但却能做到类似机械式的全景扫描，同时在体积上可以做得更小，量产后的成本有望较大程度上降低。劣势：OPA激光雷达对激光调试、信号处理的运算力要求很大，同时，它还要求阵列单元尺寸必须不大于半个波长，因此每个器件尺寸只500nm左右，对材料和工艺的要求都极为苛刻，由于技术难度高，上游产业链不成熟，导致 OPA 方案短期内难以车规级量产，目前也很少有专注开发OPA激光雷达的Tier1供应商。凭借主动抗串扰，Mid - 360 在室内多雷达信号中稳定工作。深圳览沃激光雷达行价
NDT 算法的基本思想是先根据参考数据（reference scan）来构建多维变量的正态分布，如果变换参数能使得两幅激光数据匹配的很好，那么变换点在参考系中的概率密度将会很大。然后利用优化的方法求出使得概率密度之和较大的变换参数，此时两幅激光点云数据将匹配的较好。由此得到位资变换关系。局部特征提取通常包括关键点检测和局部特征描述两个步骤，其构成了三维模型重建与目标识别的基础和关键。在二维图像领域，基于局部特征的算法已在过去十多年间取得了大量成果并在图像检索、目标识别、全景拼接、无人系统导航、图像数据挖掘等领域得到了成功应用。类似的，点云局部特征提取在近年来亦取得了部分进展河南隧道激光雷达Mid - 360可达70 米 @80% 反射率探测，适应室内外不同光照。
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。
自动驾驶汽车中的汽车传感器使用摄像头数据、雷达和LiDAR来检测周围的物体，自动驾驶汽车使用LiDAR传感器探测周围建筑和车辆，开发LiDAR 系统所需要的软件工具，软件在LiDAR系统的创建和运行中的各个环节都非常关键。系统工程师需要辐射模型来预测回波信号的信噪比。电子工程师需要电子模型来建立电气设计。机械工程师需要CAD工具来完成系统布局。还可能会需要结构和热建模软件。LiDAR系统的运行需要控制软件和将点云转换并重建为三维模型的软件。而LiDAR是利用光作为探测媒介来感知周围的系统，因此光学工程师运用光学软件设计可靠稳定的光学系统是关键。工业生产里激光雷达检测产品缺陷，高效保证产品质量。
市场竞争格局及同行业公司，国外企业发展较早，国内厂商加码布局崛起可期。外国厂商如法雷奥、Velodyne、Luminar、Innoviz 起步较早，在技术和产品具备一定的先发优势。过去两年通过特殊目的并购公司（Special Purpose Acquisition Compony，SPAC）完成了上市，有望借助资本力量加速业务发展。国内厂商在近几年投入了大量研发后，逐步完成了技术的追赶甚至在一定范围内实现超越。禾赛科技、速腾聚创、图达通等企业的产品在行业内具备较强的竞争力，各方势力百花齐放，共同推动我国激光雷达产业持续繁荣，缩小与国外差距。Mid - 360 水平 360°、垂直 59° 视场角，提供点云数据辅助决策。安徽Hap激光雷达设备
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也有使用相干法，即为调频连续波（FMCW）激光雷达发射一束连续的光束，频率随时间稳定地发生变化。由于源光束的频率在不断变化，光束传输距离的差异会导致频率的差异，将回波信号与本振信号混频并经低通滤波后，得到的差频信号是光束往返时间的函数。调频连续波激光雷达不会受到其他激光雷达或太阳光的干扰且无测距盲区；还可以利用多普勒频移测量物体的速度和距离。调频延续波 LiDAR 概念并不新颖，但是面对的技术挑战不少，例如发射激光的线宽限制、线性调频脉冲的频率范围、线性脉冲频率变化的线性度，以及单个线性调频脉冲的可复制性等。深圳览沃激光雷达行价
