工业自动化与自动驾驶：工业自动化，机器人应用范围包括无人送货小车、自动清扫车辆、园区内的接驳车、港口或矿区的无人作业车、执行监控或巡线任务的无人机等，这些场景的主要特点是路线相对固定、环境相对简单、行驶速度相对较低（通常不超过30km/h）。激光雷达可安装在AGV等小型车辆中，在工厂或仓库中，集成激光雷达可以被用于导航自动化设备，如自动引导车和机器人，并帮助它们避免撞击障碍物，以帮助其在无人环境下自动感知路线从而进行日常作业。抗室外强光，Mid - 360 室内昏暗与室外强光下性能无缝衔接。江苏固态激光雷达制造
光学相控阵激光雷达（OPA），很多特殊的Lidar使用OPA（OpticalPhasedArray）光学相控阵技术。OPA运用相干原理，采用多个光源组成阵列，通过调节发射阵列中每个发射单元的相位差，来控制输出的激光束的方向。OPA激光雷达完全是由电信号控制扫描方向，能够动态地调节扫描角度范围，对目标区域进行全局扫描或者某一区域的局部精细化扫描，一个激光雷达就可能覆盖近/中/远距离的目标探测。优点：纯固态Lidar，体积小，易于车规；扫描速度快（一般可达到MHz量级以上）；精度高（可以做到μrad量级以上）；可控性好（可以在感兴趣的目标区域进行高密度扫描），缺点：易形成旁瓣，影响光束作用距离和角分辨率，使激光能量被分散；加工难度高：光学相控阵要求阵列单元尺寸必须不大于半个波长；探测距离很难做到很远。江西毫米波激光雷达Mid - 360 以 360°x59° 超广 FOV，增强移动机器人复杂环境感知力。
对于激光的波长，目前主要使用使用波长为905nm和1550nm的激光发射器，波长为1550nm的光线不容易在人眼液体中传输。故1550nm可在保证安全的前提下较大程度上提高发射功率。大功率能得到更远的探测距离，长波长也能提高抗干扰能力。但是1550nm激光需使用InGaAs，目前量产困难。故当前更多使用Si材质量产905nm的LiDAR。通过限制功率和脉冲时间来保证安全性。技术原理，激光雷达探测的具体技术可以分为TOF飞行时间法与相干探测方法。其中ToF方法可以进一步区分为iToF和dToF方法；飞行时间（ToF）探测方法，通过直接计算发射及接收电磁波的时间差测量被测目标的距离；相干探测方法（如：FMCW），通过测量发射电磁波与返回电磁波的频率变化解调出被测目标的距离及速度。
NDT 算法的基本思想是先根据参考数据（reference scan）来构建多维变量的正态分布，如果变换参数能使得两幅激光数据匹配的很好，那么变换点在参考系中的概率密度将会很大。然后利用优化的方法求出使得概率密度之和较大的变换参数，此时两幅激光点云数据将匹配的较好。由此得到位资变换关系。局部特征提取通常包括关键点检测和局部特征描述两个步骤，其构成了三维模型重建与目标识别的基础和关键。在二维图像领域，基于局部特征的算法已在过去十多年间取得了大量成果并在图像检索、目标识别、全景拼接、无人系统导航、图像数据挖掘等领域得到了成功应用。类似的，点云局部特征提取在近年来亦取得了部分进展激光雷达的集成度高，便于安装在各种平台上。
激光雷达的分类，激光雷达行业具有较高的技术水准与技术壁垒，并同时具有技术创新能力强与产品迭代速度快的特征。其技术发展方向与半导体行业契合度高，激光雷达系统中主要的激光器、探测器、控制及处理单元均能从半导体行业的发展中受益，收发单元阵列化以及主要模块芯片化是未来的发展趋势。激光雷达可分成一维（1D）激光雷达、二维（2D）扫描激光雷达和三维（3D）扫描激光雷达。1D激光雷达只能用于线性的测距；2D扫描激光雷达只能在平面上扫描，可用于平面面积与平面形状的测绘，如家庭用的扫地机器人；3D扫描激光雷达可进行3D空间扫描，用于户外建筑测绘，它是驾驶辅助和自助式自动驾驶应用的重要车载传感设备。3D激光雷达可进一步分成3D扇形扫描激光雷达和3D旋转式扫描激光雷达。小巧设计易隐藏，览沃 Mid - 360 为机器人外观增添更多设计美感。上海激光雷达供应商
Mid - 360 小巧体积，安装布置灵活，满足移动机器人多样安装需求。江苏固态激光雷达制造
第三组基于回波能量强度判断采样点是否为噪点。通常情况下，激光光束受到类似灰尘、雨雾、雪等干扰产生的噪点的回波能量很小。目前按照回波能量强度大小将噪点置信度分为二档：01 表示回波能量很弱：这类采样点有较高概率为噪点，例如灰尘点；10 表示回波能量中等，该类采样点有中等概率为噪点，例如雨雾噪点。噪点置信度越低，说明该点是噪点的可能性越低。第四组基于采样点的空间位置判断是否为噪点。例如：激光探测测距只在测量前后两个距离十分相近的物体时，两个物体之间可能会产生拉丝状的噪点。目前按照不同的噪点置信度分为三档，噪点置信度越低，说明该点是噪点的可能性越低。江苏固态激光雷达制造
