LiDAR 數據通常在空中收集，如NOAA在加州大蘇爾Bixby大橋上空的調查飛機（右圖）。這里的LiDAR數據顯示了Bixby大橋的俯視圖（左上）和側視圖（左下）。NOAA的科學家使用基于LiDAR的裝置檢查自然和人造環境。LiDAR數據支持洪水和風暴潮建模、水動力建模、海岸線測繪、應急響應、水文測量以及海岸脆弱性分析等活動。此外，地形LiDAR使用近紅外激光繪制地形和建筑物地圖，而測深LiDAR使用透水綠光繪制海底和河床地圖。在農業中，LiDAR可用于繪制拓撲圖和作物生長圖，從而提供有關肥料需求和灌溉需求的信息。物流分揀依靠激光雷達引導機械臂，快速準確分揀貨物。廣東軌旁入侵激光雷達供應

激光雷達產業自誕生以來，緊跟底層器件的前沿發展，呈現出了技術水平高的突出特點。激光雷達廠商不斷引入新的技術架構，提升探測性能并拓展應用領域：從激光器發明之初的單點激光雷達到后來的單線掃描激光雷達，以及在無人駕駛技術中獲得普遍認可的多線掃描激光雷達，再到技術方案不斷創新的固態式激光雷達、FMCW激光雷達，以及如今芯片化的發展趨勢，激光雷達一直以來都是新興技術發展及應用的表示。適用于實現部分視場角（如前向）的探測，因為不含機械掃描器件，其體積相較于其他架構較為緊湊。激光雷達體積小巧的 Mid - 360，輕松嵌入，為機器人外觀一體化添可能。

20世紀90年代后期，全球定位系統及慣性導航系統的發展使得激光掃描過程中的精確即時定位定姿成為可能。1990年德國Stuttgart大學Ackermann教授領銜研制的世界上頭一個激光斷面測量系統，這一系統成功將激光掃描技術與即時定位定姿系統結合，形成機載激光掃描儀。1993年，德國出現初個商用機載激光雷達系統TopScanALTM1020。1995年，機載激光雷達設備實現商業化生產。此后，機載激光雷達技術成為了森林資源調查的重要補充手段。普遍應用于快速獲取大范圍森林結構信息，如樹木定位、樹高計算、樹冠體積估測等，同時還為森林生態研究、森林經營管理提供垂直結構分層、碳儲量、枯枝落葉易燃物數量等參數估算信息。

肺炎刺激服務型機器人市場發展，2030 年激光雷達該領域規模預計達到 16.7 億美元。服務型機器人主要應用范圍包括無人配送、無人清掃、無人倉儲、無人巡檢等。面對肺炎，無人配送能夠避免人與人的不必要接觸，減少交叉傳染概率。2019 年 12 月，美國自動駕駛送貨科技公司 Nuro 宣布與零售巨頭 Kroger 合作，在休斯頓為顧客提供無人送貨服務。2020年 7 月，京東物流無人配送研究院項目落戶常熟高新區，其無人配送車也正式上線。2020 年10 月，美團正式發布位于北京首鋼園區的智慧門店 MAIShop，集成了無人微倉與無人配送服務。根據禾賽科技公開招股書援引沙利文研究預測，伴隨全球服務型機器人出貨量的增長以及激光雷達在服務型機器人領域滲透率的提升，至 2026 年激光雷達在該細分市場預計達到4.7 億美元市場規模，2021 年至 2030 年的復合增長率可達 71.5%。激光雷達在災害救援中提供了準確的現場信息支持。

激光雷達難點：當周邊環境中存在透明介質 (如潔凈水體) 時，位于透明介質內部或后方的目標能夠被測到。由于光線在透明介質中會發生折射，被測目標實際上位于折射光路上，而測量結果則位于直線光路上，測量出的目標位置會發生偏差，此外，雷達也可能會收到兩個反射回波，一個來自于透明介質內部或后方的實際目標表面的反射，另一個來自于不完全潔凈的透明介質表面的漫反射，此時的測量結果不確定，有可能是介質表面，也可能是實際目標。10cm 小盲區配合小巧身形，覽沃 Mid - 360 為機器人提供無死角視野。北京覓道Mid-360激光雷達渠道

探測距離可為 10cm，覽沃 Mid - 360 小盲區優勢實現精確感知。廣東軌旁入侵激光雷達供應

在體積限制下，Flash激光雷達的功率密度不能很高。因此，Flash激光雷達目前的問題是，由于功率密度的限制，無法考慮三個參數：視場角、檢測距離和分辨率，即如果檢測距離較遠，則需要放棄視場角或分辨率；如果需要高分辨率，則需要放棄視場角或檢測距離。Flash激光雷達采用面光源泛光成像，其發射的光線會散布在整個視場內，因此不需要折射就可以覆蓋FOV區域了，難點在于如何提升其功率密度從而提升探測精度和距離，目前通常使用VCSEL光源組成二維矩陣形成面光源。廣東軌旁入侵激光雷達供應