激光雷達的應用：1測量測繪，1、地形測繪，激光雷達通過揭示地面細微的高程變化來展示地貌。它較大的優勢在于它是一個高速“采樣工具”，激光雷達每秒從空中向地面發出數十萬甚至上百萬個脈沖，正是這種密集的點云使我們能夠獲取真實地貌。2、建筑質量控制，使用LiDAR進行建筑掃描可以確保建筑與建筑信息模型(BIM)相匹配。將來自地面掃描的點云與BIM設計對比可保證施工質量并按計劃進行，LiDAR較大的優勢是實時掃描，能在項目早期發現缺陷，否則，任何有缺陷的結構返工都會浪費時間和金錢。激光雷達的工作原理基于光的傳播速度和反射原理，實現高精度測距。上海livox激光雷達價位

根據沙利文的統計及預測，受無人駕駛車隊規模擴張、激光雷達在高級輔助駕駛中滲透率增加、以及服務型機器人及智能交通建設等領域需求的推動，激光雷達整體市場預計將呈現高速發展態勢，至2025年全球市場規模有望達131.1億美元。2022年全球激光雷達解決方案市場規模為120億元，近五年年均復合增長率為63%。根據預測，2023年全球激光雷達解決方案市場規模將達到227億元，2024年將達到512億元。LIDAR技術發展至今，已經用在各個領域；主要應用包括：立體制圖、采礦、林業、考古學、地質學、地震學、地形測量和回廊制圖等等。二維激光雷達制造商礦山開采中激光雷達監測地形變化，預防潛在地質災害。

LiDAR 系統的工作原理及解決方案，本質上講，LiDAR 是一個測量目標物體距離的裝置。通過發射一個短的激光脈沖，并記錄發射光脈沖與探測到的反射（反向散射）光脈沖的時間間隔，就可以推算出距離信息。系統的工作原理及解決方案，LiDAR系統可以使用掃描反射鏡，多束激光或其它的方式“掃描”物體空間。借助其精確的測距能力，LiDAR 能夠用于解決許多不同的問題。在遙感應用中，LiDAR系統用于測量散射，吸收，或大氣中的顆粒或原子的再發射。在這些應用中，對激光束的波長可能會有專門的要求。可以用來測量特定分子種類在大氣中的濃度，例如甲烷和氣溶膠含量。而測量大氣中的雨滴則可以用來估計風暴距離和降水概率。

在實際應用中，很多時候并不知道點云之間的鄰接關系。針對此，研究人員開發了較小張樹算法和連接圖算法以實現鄰接關系的計算。總體而言，三維模型重建算法的發展趨勢是自動化程度越來越高，所需人工干預越來越少，且應用面越來越廣。然而，現有算法依然存在運算復雜度較高、只能針對單個物體、且對背景干擾敏感等問題。研究具有較低運算復雜度且不依賴于先驗知識的全自動三維模型重建算法，是目前的主要難點。然而，如何在包含遮擋、背景干擾、噪聲、逸出點以及數據分辨率變化等的復雜場景中實現對感興趣目標的檢測識別與分割，仍然是一個富有挑戰性的問題。激光雷達數據對于城市規劃和建筑設計具有重要意義。

激光雷達的FOV，FOV指激光雷達能夠探測到的視場范圍，可以從垂直和水平兩個維度以角度來衡量范圍大小，下圖比較形象的展示了激光雷達FOV范圍，之所以要提到FOV是因為后面不同的技術路線基本都是為了能夠實現對FOV區域內探測。垂直FOV：常見的車載激光雷達通常在25°，形狀呈扇形；水平FOV：常見的機械式激光雷達可以達到360°范圍，通常布置于車頂；常見的車載半固態激光雷達通常可以達到120°范圍，形狀呈扇形，可布置于車身或車頂。激光雷達在無人倉儲系統中實現貨物的精確定位。北京汽車激光雷達設備

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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。上海livox激光雷達價位