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。览沃 Mid - 360 主动抗串扰，在室内多雷达场景中保持稳定探测。北京轨旁入侵激光雷达市价
多传感器融合，在环境监测传感器中，超声波雷达主要用于倒车雷达以及自动泊车中的近距离障碍监测，摄像头、毫米波雷达和激光雷达则普遍应用于各项 ADAS 功能中。四类传感器的探测距离、分辨率、角分辨率等探测参数各异，对应于物体探测能力、识别分类能力、三维建模、抗恶劣天气等特性优劣势分明。各种传感器能形成良好的优势互补，融合传感器的方案已成为主流的选择。激光雷达LiDAR的全称为Light Detection and Ranging激光探测和测距，又称光学雷达。河北激光雷达厂家供应激光雷达在建筑施工中用于精确测量和定位。
激光雷达难点：当周边环境中存在透明介质 (如洁净水体) 时，位于透明介质内部或后方的目标能够被测到。由于光线在透明介质中会发生折射，被测目标实际上位于折射光路上，而测量结果则位于直线光路上，测量出的目标位置会发生偏差，此外，雷达也可能会收到两个反射回波，一个来自于透明介质内部或后方的实际目标表面的反射，另一个来自于不完全洁净的透明介质表面的漫反射，此时的测量结果不确定，有可能是介质表面，也可能是实际目标。
在实际应用中，很多时候并不知道点云之间的邻接关系。针对此，研究人员开发了较小张树算法和连接图算法以实现邻接关系的计算。总体而言，三维模型重建算法的发展趋势是自动化程度越来越高，所需人工干预越来越少，且应用面越来越广。然而，现有算法依然存在运算复杂度较高、只能针对单个物体、且对背景干扰敏感等问题。研究具有较低运算复杂度且不依赖于先验知识的全自动三维模型重建算法，是目前的主要难点。然而，如何在包含遮挡、背景干扰、噪声、逸出点以及数据分辨率变化等的复杂场景中实现对感兴趣目标的检测识别与分割，仍然是一个富有挑战性的问题。桥梁检测使用激光雷达识别病害，保障桥梁安全通行。
LiDAR还能够用于确定测量目标的速度。这可以通过多普勒方法或快速连续测距来实现。例如，可以使用LiDAR系统测量风速和车速。另外，LiDAR系统能够用于建立动态场景的三维模型，这是自动驾驶中会遇到的情形。这可以通过多种方式来实现，通常使用的是扫描的方式。LiDAR 技术中的挑战，在可实现的LiDAR系统中存在一些众所周知的挑战。这些挑战根据LiDAR系统的类型有所不同。以下是一些示例：隔离和抑制发射光束的信号——探测光束的辐射亮度通常远大于回波光束。必须注意确保探测光束不会被系统自身反射或散射回接收器，否则探测器将会因为饱和而无法探测外部目标。园区巡逻借助激光雷达协助车辆，自主巡查维护秩序。安防激光雷达规格
览沃 Mid - 360 引入抗干扰设计，在多雷达混行室内环境，主动抗串扰稳定运行。北京轨旁入侵激光雷达市价
RSoft 工具，能够支持对片上LiDAR器件进行复杂的布局设计。任何单一仿真工具都无法胜任如此复杂性质的设计问题。组合使用RSoft工具，如FullWAVE FDTD用于发射器，Multiphysics Utility用于T-O Phaser，BeamPROP BPM用于分束器，将会达成较佳布局设计。OptSim，用于设计和模拟光通信系统。光学相干断层扫描（OCT）和光探测和测距（LiDAR）应用中接收到的射频频谱，得到飞行时间（ToF）的分辨率及测量结果。OptoCompiler，用于光子集成电路。光子集成电路的应用领域也在持续扩展，从数据中心中的收发器和开关到更多样化的汽车，生物医学和传感器市场，如（固态）LiDAR，层析成像和自由空间传感器。总之，随着科技不断进步与发展，LiDAR已经成为多个领域不可或缺且无法替代的关键工具之一。其普遍应用将进一步推动各行各业向着更加智能化、高效率和精确度发展，并为人类社会带来更多福祉与便利。北京轨旁入侵激光雷达市价
