當前所面臨的挑戰在于如何區分來自周邊其他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，當然持續不斷的開發工作也在積極進行，為滿足其大規模使用的需要而開發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。激光雷達通過多角度掃描，獲取目標的完整信息。浙江近距離激光雷達

激光雷達，也稱光學雷達（LIght Detection And Ranging）是激光探測與測距系統的簡稱，它通過測定傳感器發射器與目標物體之間的傳播距離，分析目標物體表面的反射能量大小、反射波譜的幅度、頻率和相位等信息，從而呈現出目標物精確的三維結構信息。自上世紀60年代激光被發明不久，激光雷達就大規模發展起來。而測距原理上目前主要以飛行時間（time of flight）法為主，利用發射器發射的脈沖信號和接收器接受到的反射脈沖信號的時間間隔來計算和目標物體的距離。浙江覓道Mid-70激光雷達價格激光雷達的耐用性保證了其在惡劣環境下的長期穩定運行。

輔助駕駛，在目前的L2/L3級高級輔助駕駛中，激光雷達可覆蓋前向視場（水平視場角覆蓋60°到120°）以實現自動跟車或者高速自適應巡航等功能。通過發射信號和反射信號的對比，構建出點云圖，從而實現諸如目標距離、方位、速度、姿態、形狀等信息的探測和識別。除了傳統的障礙物檢測以外，激光雷達還可以應用于車道線檢測。優點在于測距遠、精度高，獲取信息豐富，抗源干擾能力強。自動駕駛，未來，L4/L5級無人駕駛應用的實現，有賴于激光雷達提供的感知信息。激光雷達是一種可以掃描周圍環境并生成三維圖像的傳感器。它可以被用于識別障礙物、構建地圖和定位車輛等應用場景。該級別應用需要面對復雜多變的行駛環境，對激光雷達性能水平要求較高，在要求360°水平掃描范圍的同時，對于低反射率物體的較遠測距能力需要達到200m，且需要更高的線數以及更密的點云分辨率；同時為了減少噪點還需要激光雷達具有抵抗同環境中其他激光雷達干擾的能力。

要知道光速是每秒30萬公里。要區分目標厘米級別的精確距離，那對傳輸時間測量分辨率必須做到1納秒。要如此精確的測量時間，因此對應的測量系統的成本就很難降到很低，需要使用巧妙的方法降低測量難度。首先，我們需要明確，激光雷達并不是單獨運作的，一般是由激光發射器、接收器和慣性定位導航三個主要模塊組成。當激光雷達工作的時候，會對外發射激光，在遇到物體后，激光折射回來被CMOS傳感器接收，從而測得本體到障礙物的距離。從原理來看，只要需要知道光速、和從發射到CMOS感知的時間就可以測出障礙物的距離，再結合實時GPS、慣性導航信息與計算激光雷達發射出去角度，系統就可以得到前方物體的坐標方位和距離信息。激光雷達的集成度高，便于安裝在各種平臺上。

LiDAR還能夠用于確定測量目標的速度。這可以通過多普勒方法或快速連續測距來實現。例如，可以使用LiDAR系統測量風速和車速。另外，LiDAR系統能夠用于建立動態場景的三維模型，這是自動駕駛中會遇到的情形。這可以通過多種方式來實現，通常使用的是掃描的方式。LiDAR 技術中的挑戰，在可實現的LiDAR系統中存在一些眾所周知的挑戰。這些挑戰根據LiDAR系統的類型有所不同。以下是一些示例：隔離和抑制發射光束的信號——探測光束的輻射亮度通常遠大于回波光束。必須注意確保探測光束不會被系統自身反射或散射回接收器，否則探測器將會因為飽和而無法探測外部目標。憑借超廣 FOV，覽沃 Mid - 360 讓移動機器人對復雜 3D 環境了如指掌。廣東車載激光雷達

激光雷達的掃描速度快，提高了數據處理效率。浙江近距離激光雷達

半固態—MEMS式激光雷達，MEMS全稱Micro-Electro-Mechanical System（微機電系統），是將原本激光雷達的機械結構通過微電子技術集成到硅基芯片上。本質上而言MEMS激光雷達并沒有做到完全取消機械結構，所以它是一種半固態激光雷達。工作原理，MEMS在硅基芯片上集成了體積十分精巧的微振鏡，其主要結構是尺寸很小的懸臂梁——通過控制微小的鏡面平動和扭轉往復運動，將激光管反射到不同的角度完成掃描，而激光發生器本身固定不動。其次，MEMS的振動角度有限導致視場角比較小（小于120度），同時受限于MEMS微振鏡的鏡面尺寸，傳統MEMS技術的有效探測距離只有50米，FOV角度只能達到30度，多用于近距離補盲或者前向探測。浙江近距離激光雷達