分類，激光雷達按結構不同大致可以分為：機械旋轉激光雷達、混合半固態激光雷達和全固態激光雷達（Flash快閃和OPA相控陣，統稱為非掃描式）。（一）機械旋轉激光雷達，機械式激光雷達體積大、成本較高、裝配難。它通過旋轉實現橫向360度的覆蓋面，通過內部鏡片實現垂直角度的覆蓋面，同比有著更耐用穩定的特點，所以我們看到的自動駕駛路試車大多采用這種類型，雷達在車頂不停的在旋轉完成橫向掃描，靠增加激光束，實現縱向寬泛的掃描。（二）混合半固態激光雷達。按照掃描方式分為：轉鏡、硅基MEMS、振鏡+轉鏡、旋轉透射棱鏡。激光雷達的智能化校準功能減少了人工干預的需要。上海測繪激光雷達

LiDAR的數據，三維點，對于旋轉式激光雷達來說，得到的三維點便是一個很好的極坐標系下的多個點的觀測，包含激光發射器的垂直俯仰角，發射器的水平旋轉角度，根據激光回波時間計算得到的距離。但 LiDAR 通常會輸出笛卡爾坐標系下的觀測值，頭一是因為 LiDAR 在極坐標系下測量效率高，也只是對于旋轉式 LiDAR，目前陣列式 LiDAR 也有很多。第二笛卡爾坐標系更加直觀，投影和旋轉平移更加簡潔，求解法向量，曲率，頂點等特征計算量小，點云的索引及搜索都更加高效。對于 MEMS 式激光雷達，由于一次采樣周期為一個偏振鏡旋轉周期，10hz 下采樣周期為 0.1 秒，但由于載體本身在進行高速移動時，我們需要對得到的數據進行消除運動畸變，來補償采樣周期內的運動。江蘇激光雷達價位城市規劃憑借激光雷達獲取空間數據，輔助科學規劃。

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。

LiDAR 系統的工作原理及解決方案，本質上講，LiDAR 是一個測量目標物體距離的裝置。通過發射一個短的激光脈沖，并記錄發射光脈沖與探測到的反射（反向散射）光脈沖的時間間隔，就可以推算出距離信息。系統的工作原理及解決方案，LiDAR系統可以使用掃描反射鏡，多束激光或其它的方式“掃描”物體空間。借助其精確的測距能力，LiDAR 能夠用于解決許多不同的問題。在遙感應用中，LiDAR系統用于測量散射，吸收，或大氣中的顆粒或原子的再發射。在這些應用中，對激光束的波長可能會有專門的要求。可以用來測量特定分子種類在大氣中的濃度，例如甲烷和氣溶膠含量。而測量大氣中的雨滴則可以用來估計風暴距離和降水概率。激光雷達的工作原理基于光的傳播速度和反射原理，實現高精度測距。

RSoft 工具，能夠支持對片上LiDAR器件進行復雜的布局設計。任何單一仿真工具都無法勝任如此復雜性質的設計問題。組合使用RSoft工具，如FullWAVE FDTD用于發射器，Multiphysics Utility用于T-O Phaser，BeamPROP BPM用于分束器，將會達成較佳布局設計。OptSim，用于設計和模擬光通信系統。光學相干斷層掃描（OCT）和光探測和測距（LiDAR）應用中接收到的射頻頻譜，得到飛行時間（ToF）的分辨率及測量結果。OptoCompiler，用于光子集成電路。光子集成電路的應用領域也在持續擴展，從數據中心中的收發器和開關到更多樣化的汽車，生物醫學和傳感器市場，如（固態）LiDAR，層析成像和自由空間傳感器。總之，隨著科技不斷進步與發展，LiDAR已經成為多個領域不可或缺且無法替代的關鍵工具之一。其普遍應用將進一步推動各行各業向著更加智能化、高效率和精確度發展，并為人類社會帶來更多福祉與便利。360°x59° 超廣 FOV，Mid - 360 助力移動機器人感知復雜 3D 環境。重復掃描激光雷達生產廠家

自動駕駛巴士借助激光雷達感知周邊，安全接送乘客。上海測繪激光雷達

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。上海測繪激光雷達