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(qū)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(tài)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,。激光雷達的掃描速度快,，提高了數據處理效率。江蘇地面激光雷達正規(guī)

行業(yè)上游供應商,，激光雷達產業(yè)鏈可以分為上游（光學和電子元器件）、中游（集成激光雷達）,、下游（不同應用場景）,。其中上游為激光發(fā)射、激光接收,、掃描系統和信息處理四大部分，包含大量的光學和電子元器件,。中游為集成的激光雷達產品,，下游包括測繪,、無人駕駛汽車、高精度地圖,、服務機器人、無人機等眾多應用領域,。激光器和探測器是激光雷達的重要部件，激光器和探測器的性能,、成本,、可靠性與激光雷達產品的性能、成本,、可靠性密切相關。安徽國產激光雷達供應激光雷達能夠快速捕獲運動目標的動態(tài)信息,。

從自動駕駛技術發(fā)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(fā)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(fā)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(tài),。伴隨著在汽車行業(yè)的不斷滲透與工業(yè)自動化的發(fā)展，激光雷達的投資機會可不斷給到我們想象空間,。

當三維點較為稠密的時候,，可以像視覺一樣提取特征點和其周圍的描述子,，主要通過選擇幾何屬性（如法線和曲率）比較有區(qū)分度的點，在計算其局部鄰域的幾何屬性的統計得到關鍵點的描述子,，而當處理目前市面上的激光雷達得到的單幀點云數據時，由于點云較為稀疏,，主要依靠每個激光器在掃描時得到的環(huán)線根據曲率得到特征點,。而有了兩幀點云的數據根據配準得到了相對位姿變換關系后，我們便可以利用激光雷達傳感器獲得的數據來估計載體物體的位姿隨時間的變化而改變的關系,。比如我們可以利用當前幀和上一幀數據進行匹配，或者當前幀和累計堆疊出來的子地圖進行匹配,，得到位姿變換關系,，從而實現里程計的作用。覽沃 Mid - 360 體積小巧,，可為 10cm 小盲區(qū)，嵌入式安裝實現無盲區(qū)覆蓋,。

當前所面臨的挑戰(zhàn)在于如何區(qū)分來自周邊其他LiDAR設備的信號,，而各種信號調制和隔離方法也正在積極研發(fā)中。LiDAR系統的成本和維護——這類系統相比一些替代技術所使用的傳感器類型更加昂貴,，當然持續(xù)不斷的開發(fā)工作也在積極進行，為滿足其大規(guī)模使用的需要而開發(fā)生產成本更低的系統,。抑制非目標對象的回波——類似于抑制之前提到的大氣虛假信號,。但是這也可能會出現在空氣質量良好的情況下。應對這一挑戰(zhàn)通常涉及在不同的目標距離處,，以及在LiDAR接收器的視場范圍之內使光束尺寸盡可能更小。激光雷達數據對于城市規(guī)劃和建筑設計具有重要意義,。安徽四探頭激光雷達行價

Mid - 360 水平 360°,、垂直 59° 視場角,，提供點云數據輔助決策。江蘇地面激光雷達正規(guī)

Flash激光雷達,，Flash激光雷達采用類似Camera的工作模式,，但感光元件與普通相機不同，每個像素點可記錄光子飛行時間,。由于物體具有三維空間屬性,，照射到物體不同部位的光具有不同的飛行時間，被焦平面探測器陣列探測,，輸出為具有深度信息的“三維”圖像。根據激光光源的不同,，Flash激光雷達可以分為脈沖式和連續(xù)式,，脈沖式可實現遠距離探測（100米以上）,，連續(xù)式主要用于近距離探測（數十米）。Flash激光雷達的優(yōu)勢在于能夠快速記錄整個場景,，避免了掃描過程中目標或Lidar自身運動帶來的誤差,。其缺點是探測距離近,。江蘇地面激光雷達正規(guī)