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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。360°x59° 超廣視野，覽沃 Mid - 360 保障移動機器人作業現場安全高效。上海覽沃激光雷達

測遠能力: 一般指激光雷達對于10%低反射率目標物的較遠探測距離。較近測量距離：激光雷達能夠輸出可靠探測數據的較近距離。測距盲區：從激光雷達外罩到較近測量距離之間的范圍,這段距離內激光雷達無法獲取有效的測量信號,無法對目標物信息進行反饋。角度盲區：激光雷達視場角范圍沒有覆蓋的區域,系統無法獲取這些區域內的目標物信息。角度分辨率：激光雷達相鄰兩個探測點之間的角度間隔,分為水平角度分辨率與垂直角度分辨率。相鄰探測點之間角度間隔越小,對目標物的細節分辨能力越強。軌旁入侵激光雷達哪家好激光雷達的高穩定性使其在太空探測任務中備受青睞。

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

不同類激光雷達的優缺點：機械旋轉式激光雷達，機械旋轉式Lidar的發射和接收模塊存在宏觀意義上的轉動。在豎直方向上排布多組激光線束，發射模塊以一定頻率發射激光線，通過不斷旋轉發射頭實現動態掃描。機械旋轉Lidar分立的收發組件導致生產過程要人工光路對準，費時費力，可量產性差。目前有的機械旋轉Lidar廠商在走芯片化的路線，將多線激光發射模組集成到一片芯片，提高生產效率和量產性，降低成本，減小旋轉部件的大小和體積，使其更易過車規。優點：技術成熟；掃描速度快；可360度掃描。缺點：可量產性差：光路調試、裝配復雜，生產效率低；價格貴：靠增加收發模塊的數量實現高線束，元器件成本高，主機廠難以接受；難過車規：旋轉部件體積/重量龐大，難以滿足車規的嚴苛要求；造型不易于集成到車體。激光雷達在智能機器人導航中發揮著至關重要的作用。

旋轉透射棱鏡：棱鏡激光雷達也稱為雙楔形棱鏡激光雷達，內部包括兩個楔形棱鏡，激光在通過頭一個楔形棱鏡后發生一次偏轉，通過第二個楔形棱鏡后再一次發生偏轉。控制兩面棱鏡的相對轉速便可以控制激光束的掃描形態。棱鏡激光雷達累積的掃描圖案形狀像花瓣，中心點掃描次數密集，圓的邊緣則相對稀疏，掃描時間持久才能豐富圖像，所以需要加入多個激光雷達共工作，以便達到更高的效果。棱鏡可以通過增加激光線束和功率實現高精與長距離探測，但結構復雜、體積更難控制，軸承與襯套磨損風險較大。突破傳統，覽沃 Mid - 360 為移動機器人提供全新環境感知選擇。軌旁入侵激光雷達哪家好

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相關縮寫：dToF：direct Time-of-Flight直接測量光的飛行時間；iToF：indirect Time-of-Flight通過測量相位偏移來間接測量光的飛行時間；PLD：脈沖激光二極管，一種激光雷達發光元件；APD：雪崩光二極管，一種激光雷達感光元件；SPAD：Single Photon Avalanche Diode單光子雪崩二極管，一種激光雷達感光元件；SiPM：Silicon photomultiplier硅光電倍增管，一種激光雷達感光元件；CMOS：Compound metal Oxided Semiconductor 復合金屬氧化物半導體，一種攝像頭感光元件；CCD：Charge Coupled Device電荷耦合器件，一種攝像頭感光元件；CIS：CMOS image sensor互補金屬氧化物半導體圖像傳感器；OPA：Optical Phased Arrays 光學相控陣；FPA：Focal Plane Array焦平面陣列；WD：Wavelength Disperion波長色散；MEMS：Micro-Electro-Mechanical System 微機電系統。上海覽沃激光雷達