测远能力: 一般指激光雷达对于10%低反射率目标物的较远探测距离。较近测量距离：激光雷达能够输出可靠探测数据的较近距离。测距盲区：从激光雷达外罩到较近测量距离之间的范围,这段距离内激光雷达无法获取有效的测量信号,无法对目标物信息进行反馈。角度盲区：激光雷达视场角范围没有覆盖的区域,系统无法获取这些区域内的目标物信息。角度分辨率：激光雷达相邻两个探测点之间的角度间隔,分为水平角度分辨率与垂直角度分辨率。相邻探测点之间角度间隔越小,对目标物的细节分辨能力越强。仓储管理运用激光雷达清点库存，提高货物盘点效率。深圳割草机激光雷达
从车规级应用来看，小鹏P5配备2颗大疆Livox车规级棱镜式激光雷达，另外大疆Livox也获得了一汽解放量产项目的定点 。针对单颗棱镜式中心区域点云密集。两侧点云相对稀疏的情况，小鹏P5选择在车前部署了2颗激光雷达，前方提高至 180度的超宽点云视野，提高应对近处车辆加塞、十字路口拐弯等复杂路况的通行能力。针对车规级设备需要在连续振动、高低温、高湿高盐等环境下连续工作的特点，固态激光雷达成为了较为可行的发展方向。喜欢特种行业的朋友应该都听过军机、军舰上搭载的相控阵雷达，而OPA光学相控阵激光雷达便是运用了与之相似的原理，并把它搬到了车端。测绘激光雷达厂商考古发掘使用激光雷达扫描遗址，助力文物保护研究。
辅助驾驶，在目前的L2/L3级高级辅助驾驶中，激光雷达可覆盖前向视场（水平视场角覆盖60°到120°）以实现自动跟车或者高速自适应巡航等功能。通过发射信号和反射信号的对比，构建出点云图，从而实现诸如目标距离、方位、速度、姿态、形状等信息的探测和识别。除了传统的障碍物检测以外，激光雷达还可以应用于车道线检测。优点在于测距远、精度高，获取信息丰富，抗源干扰能力强。自动驾驶，未来，L4/L5级无人驾驶应用的实现，有赖于激光雷达提供的感知信息。激光雷达是一种可以扫描周围环境并生成三维图像的传感器。它可以被用于识别障碍物、构建地图和定位车辆等应用场景。该级别应用需要面对复杂多变的行驶环境，对激光雷达性能水平要求较高，在要求360°水平扫描范围的同时，对于低反射率物体的较远测距能力需要达到200m，且需要更高的线数以及更密的点云分辨率；同时为了减少噪点还需要激光雷达具有抵抗同环境中其他激光雷达干扰的能力。
旋转透射棱镜：棱镜激光雷达也称为双楔形棱镜激光雷达，内部包括两个楔形棱镜，激光在通过头一个楔形棱镜后发生一次偏转，通过第二个楔形棱镜后再一次发生偏转。控制两面棱镜的相对转速便可以控制激光束的扫描形态。棱镜激光雷达累积的扫描图案形状像花瓣，中心点扫描次数密集，圆的边缘则相对稀疏，扫描时间持久才能丰富图像，所以需要加入多个激光雷达共工作，以便达到更高的效果。棱镜可以通过增加激光线束和功率实现高精与长距离探测，但结构复杂、体积更难控制，轴承与衬套磨损风险较大。激光雷达数据对于城市规划和建筑设计具有重要意义。
目前，LiDAR已普遍应用于各个领域。在大气科学中，LiDAR被用于空气质量监测和污染物检测；在天文学领域，LiDAR技术可用于观察行星表面地貌特征以及太阳系内其他天体的形态结构；在工程建设方面，利用LiDAR技术可以快速获取地形数据、制作数字高程模型（DEM）以及生成精确的三维地图；而在汽车领域中，人们普遍认为LiDAR是一项关键的光学距离感知技术，在自动驾驶领域得到了普遍应用。几乎所有投入自动驾驶研发的厂商都将LiDAR视为一项关键技术，并且已经有一些低成本、小体积的LiDAR系统被应用于高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems, ADAS）。农业植保依靠激光雷达辅助无人机，完成精确变量喷洒作业。站台入侵激光雷达参考价
测绘领域中激光雷达快速采集地形数据，绘制高精度地图。深圳割草机激光雷达
MEMS：MEMS激光雷达通过“振动”调整激光反射角度，实现扫描，激光发射器固定不动，但很考验接收器的能力，而且寿命同样是行业内的重大挑战。支撑振镜的悬臂梁角度有限，覆盖面很小，所以需要多个雷达进行共同拼接才能实现大视角覆盖，这就会在每个激光雷达扫描的边缘出现不均匀的畸变与重叠，不利于算法处理。另外，悬臂梁很细，机械寿命也有待进一步提升。振镜+转镜：在转镜的基础上加入振镜，转镜负责横向，振镜负责纵向，满足更宽泛的扫射角度，频率更高价格相比前两者更贵，但同样面临寿命问题。深圳割草机激光雷达
