MEMS激光雷达模组，光学相控阵式(OPA)，相控阵发射器由若干发射接收单元组成阵列，通过改变加载在不同单元的电压，进而改变不同单元发射光波特性，实现对每个单元光波的单独控制，通过调节从每个相控单元辐射出的光波之间的相位关系，在设定方向上产生互相加强的干涉从而实现强度高光束，而其他方向上从各个单元射出的光波彼此相消。组成相控阵的各相控单元在程序的控制下可使一束或多束强度高光束按设计指向实现空域扫描。但光学相控阵的制造工艺难度较大，这是由于要求阵列单元尺寸必需不大于半个波长，普通目前激光雷达的任务波长均在1微米左右，这就意味着阵列单元的尺寸必需不大于500纳米。而且阵列数越多，阵列单元的尺寸越小，能量越往主瓣集中，这就对加工精度要求更高。此外，材料选择也是十分关键的要素。测绘领域中激光雷达快速采集地形数据，绘制高精度地图。四川非重复扫描激光雷达
MEMS阵镜激光雷达优点：MEMS微振镜摆脱了笨重的马达、多发射/接收模组等机械运动装置，毫米级尺寸的微振镜较大程度上减少了激光雷达的尺寸，提高了稳定性；MEMS微振镜可减少激光发射器和探测器数量，极大地降低成本。缺点：有限的光学口径和扫描角度限制了Lidar的测距能力和FOV，大视场角需要多子视场拼接，这对点云拼接算法和点云稳定度要求都较高；抗冲击可靠性存疑；振镜尺寸问题：远距离探测需要较大的振镜，不但价格贵，对快轴/慢轴负担大，材质的耐久疲劳度存在风险，难以满足车规的DV、PV的可靠性、稳定性、冲击、跌落测试要求；悬臂梁：硅基MEMS的悬臂梁结构实际非常脆弱，快慢轴同时对微振镜进行反向扭动，外界的振动或冲击极易直接致其断裂。山东激光雷达规格激光雷达用于林业监测树木参数，为森林资源评估提供助力。
不同车载传感器的比较，目前，激光雷达、毫米波雷达和摄像头是公认的自动驾驶的三大关键传感器技术。从技术上看，激光雷达与其他两者相比具备强大的空间三维分辨能力。中国汽车工程学会、国汽智联汽车研究院编写的《中国智能网联汽车产业发展报告（2019）》称，当前在人工智能的重要应用场景智能网联汽车的自动驾驶和辅助驾驶领域中，激光雷达是实现环境感知的主要传感器之一。报告认为，在用于道路信息检测的传感器中，激光雷达在探测距离、精确性等方面，相比毫米波雷达具有一定的优势。
激光雷达结构，激光雷达的关键部件按照信号处理的信号链包括控制硬件DSP（数字信号处理器）、激光驱动、激光发射发光二极管、发射光学镜头、接收光学镜头、APD（雪崩光学二极管）、TIA（可变跨导放大器）和探测器，如下图所示。其中除了发射和接收光学镜头外，都是电子部件。随着半导体技术的快速演进，性能逐步提升的同时成本迅速降低。但是光学组件和旋转机械则占具了激光雷达的大部分成本。激光雷达的种类，把激光雷达按照扫描方式来分类，目前有机械式激光雷达、半固态激光雷达和固态激光雷达三大类。其中机械式激光雷达较为常用，固态激光雷达为未来业界大力发展方向，半固态激光雷达是机械式和纯固态式的折中方案，属于目前阶段量产装车的主力军。轻巧身躯易嵌入，览沃 Mid - 360 为移动机器人外观一体化设计助力。
如今，LiDAR经常用于创建所处空间的三维模型。自主导航是使用LiDAR系统生成的点云数据的应用之一。微型LiDAR系统甚至能够嵌入在手机大小的设备中。LiDAR 在现实世界中如何发挥作用，自主导航中的态势感知是LiDAR的一个较引人入胜的应用。任何移动车辆的态势感知系统都需要同样了解其周围的静止和移动物体。例如，雷达技术长期以来用于探测飞机。对于地面车辆，已经发现LiDAR非常有用，因为它能够确定物体的距离并且在方向性上非常精确。探测光束能够在角度上精确定向并快速扫描，据此创建三维模型点云数据。因为车辆周围的情况是高度动态的，所以快速扫描能力对这类应用至关重要。轻巧易隐藏布置，览沃 Mid - 360 兼顾机器人美观与功能。安徽二维激光雷达规格
环境监测时激光雷达追踪污染物，评估区域环境质量。四川非重复扫描激光雷达
机械式激光雷达，工作原理，发射和接收模块被电机电动进行360度旋转。在竖直方向上排布多组激光线束，发射模块以一定频率发射激光线，通过不断旋转发射头实现动态扫描。优劣势分析，优势：机械式激光雷达作为较早装车的产品，技术已经比较成熟，因为其是由电机控制旋转，所以可以长时间内保持转速稳定，每次扫描的速度都是线性的。并且由于『站得高』，机械式激光雷达可以对周围环境进行精度够高并且清晰稳定的360度环境重构。劣势：虽然技术成熟，但因为其内部的激光收发模组线束多，并且需要复杂的人工调整，制造周期长，所以成本并不低，并且可靠性差，导致可量产性不高。其次，机械式激光雷达体积过大，消费者接受度不高。然后，它的寿命大约在1000h~3000h，而汽车厂商的要求是至少13000h，这也决定了其很难走向C端市场。四川非重复扫描激光雷达
