為了克服探測距離的限制，FLASH激光雷達的表示廠商Ibeo、LedderTech開始在激光收發模塊進行創新。車規級激光雷達鼻祖Ibeo，則一步到位推出了單光子激光雷達，Ibeo稱其為Focal Plane Array焦平面，實際也可歸為FlASH激光雷達。2019年8月27日，長城汽車與德國激光雷達廠商Ibeo正式簽署了激光雷達技術戰略合作協議，三方合作的產品基礎就是ibeonEXT Generic 4D Solid State LiDAR。從長遠來看，FLASH激光雷達芯片化程度高，規模化量產后大概率能拉低成本，隨著技術的發展，FLASH激光雷達有望成為主流的技術方案。海洋探測中激光雷達測量海底地貌，支持海洋資源開發。無人駕駛激光雷達價位

從自動駕駛技術發展來看，L0-L2階段，傳感器與控制系統的革新是主要變化；L3-L4階段，感知與決策能力的增強是主要變化。L2、L3及L4級別的智能駕駛所需激光雷達臺數分別為0臺、1臺和5臺，激光雷達稱為推動智能駕駛發展的重要因素。就國內市場而言，中國擁有世界較大的高級輔助駕駛和無人駕駛市場，成長空間也較為廣闊。2020年11月發布的《智能網聯汽車技術路線圖（2.0版）》明確指出到2030年我國L2和L3級滲透率要超過70%。但激光雷達的技術路線仍然有其他的選項尚未成熟，市場目前依然處于群雄逐鹿的狀態。伴隨著在汽車行業的不斷滲透與工業自動化的發展，激光雷達的投資機會可不斷給到我們想象空間。天津自動駕駛激光雷達安防監控運用激光雷達實時監測，及時發現入侵異常情況。

激光雷達的應用：1、林業調繪，森林中的樹木結構和高度的可視化是LiDAR應用真正成功的領域。但激光雷達真的能“穿透”樹木嗎？想象一下，你站在森林中間，抬頭看。你能看到陽光嗎？如果您可以看到光線透過，那么LiDAR也可以。當你知道樹的高度和地面的高度時，你就會得到一個真正的垂直剖面，如果你真的想要一個3D植被結構，地面LiDAR也可以生成逼真的3D模型。其實，地球科學激光高度計系統(GLAS)是頭一個從太空繪制森林地圖的激光測距(LiDAR)儀器。2、確定土地用途，激光雷達分類代碼包括地面、植被（低，中，高）、建筑、架空導線、公路、鐵路和水等等，每個分類定義都來自反射的激光脈沖。甚至通過多期數據監測可以穩定地了解我們星球的動態變化，包括氣候變化。

探測距離，激光雷達標稱的較遠探測距離一般為150-200m，實際上距離過遠的時候，采樣的點數會明顯變少，測量距離和激光雷達的分辨率有著很大的關系。以激光雷達的垂直分辨率為0.4°較遠探測距離為200m舉例，在經過200m后激光光束2個點之間的距離為，也就是說只能檢測到高于1.4m的障礙物。如下圖10所示。如果要分辨具體的障礙物類型，那么需要采樣點的數量更多，因此激光雷達有效的探測距離可能只有60-70m。增加激光雷達的探測距離有2種方法，一是增加物體的反射率，二是增加激光的功率。物體的反射率是固定的，無法改變，那么就只能增加激光的功率了。但是增加激光的功率會損傷人眼，只能想辦法增加激光的波長，以避開人眼可見光的范圍，這樣可以適當增大激光的功率。探測距離是制約激光雷達的另一個障礙，汽車在高速行駛的過程中越早發現障礙物，就越能預留越多的反應時間，從而避免交通事故。智能零售中激光雷達分析顧客行為，優化店鋪空間布局。

工作原理，，與MEMS微振鏡平動和扭轉的形式不同，轉鏡是反射鏡面圍繞圓心不斷旋轉，從而實現激光的掃描。在轉鏡方案中，也存在一面掃描鏡（一維轉鏡）和一縱一橫兩面掃描鏡（二維轉鏡）兩種技術路線。一維轉鏡線束與激光發生器數量一致，而二維轉鏡可以實現等效更多的線束，在集成難度和成本控制上存在優勢。簡而言之，使用轉鏡折射光線實現激光在FOV區域內的覆蓋，通常與線光源配合使用，形成FOV面的覆蓋，也可以與振鏡組合使用，配合點光源形成FOV面的覆蓋。工業生產里激光雷達檢測產品缺陷，有效保障產品質量。江蘇Hap激光雷達批發

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優劣勢分析，優勢：首先，該設計減少了激光發射和接收的線數以實現一幀之內更高的線數，也隨之降低了對焦與標定的復雜度，因此生產效率得以大幅提升，并且相比于傳統機械式激光雷達，棱鏡式的成本有了大幅的下降。其次，只要掃描時間夠久，就能得到精度極高的點云以及環境建模，分辨率幾乎沒有上限，且可達到近100％的視場覆蓋率。劣勢：棱鏡式激光雷達FOV相對較小，且視場中心的掃描點非常密集，雷達的視場邊緣掃描點比較稀疏，在雷達啟動的短時間內會有分辨率過低的問題。對于高速移動的汽車來說，顯然不存在長時間掃描的情況，不過可以通過增加激光線束和功率實現更高的精度和更遠的探測距離，但機械結構也相對更加復雜，體積讓前兩者更難以控制，存在軸承或襯套的磨損等風險。無人駕駛激光雷達價位