自动驾驶汽车中的汽车传感器使用摄像头数据、雷达和LiDAR来检测周围的物体，自动驾驶汽车使用LiDAR传感器探测周围建筑和车辆，开发LiDAR 系统所需要的软件工具，软件在LiDAR系统的创建和运行中的各个环节都非常关键。系统工程师需要辐射模型来预测回波信号的信噪比。电子工程师需要电子模型来建立电气设计。机械工程师需要CAD工具来完成系统布局。还可能会需要结构和热建模软件。LiDAR系统的运行需要控制软件和将点云转换并重建为三维模型的软件。而LiDAR是利用光作为探测媒介来感知周围的系统，因此光学工程师运用光学软件设计可靠稳定的光学系统是关键。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。深圳地面激光雷达
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。北京车载激光雷达矿山开采中激光雷达监测地形变化，预防潜在地质灾害。
LiDAR 系统的工作原理及解决方案，本质上讲，LiDAR 是一个测量目标物体距离的装置。通过发射一个短的激光脉冲，并记录发射光脉冲与探测到的反射（反向散射）光脉冲的时间间隔，就可以推算出距离信息。系统的工作原理及解决方案，LiDAR系统可以使用扫描反射镜，多束激光或其它的方式“扫描”物体空间。借助其精确的测距能力，LiDAR 能够用于解决许多不同的问题。在遥感应用中，LiDAR系统用于测量散射，吸收，或大气中的颗粒或原子的再发射。在这些应用中，对激光束的波长可能会有专门的要求。可以用来测量特定分子种类在大气中的浓度，例如甲烷和气溶胶含量。而测量大气中的雨滴则可以用来估计风暴距离和降水概率。
激光雷达能够准确输出障碍物的大小和距离，通过算法对点云数据的处理可以输出障碍物的3D框，如：3D行人检测、3D车辆检测等；亦可进行车道线检测、场景分割等任务。除了障碍物感知，激光雷达还可以用来制作高精度地图。地图采集过程中，激光雷达每隔一小段时间输出一帧点云数据，这些点云数据包含环境的准确三维信息，通过把这些点云数据做拼接，就可以得到该区域的高精度地图。在定位方面，智能车在行驶过程中利用当前激光雷达采集的点云数据帧和高精度地图做匹配，可以获取智能车的位置。激光雷达在森林监测中用于评估森林资源和健康状况。
激光雷达的工作原理：对人畜无害的红外光束Light Pluses发射、反射和接收来探测物体。能探测的对象：白天或黑夜下的特定物体与车之间的距离。甚至由于反射度的不同，车道线和路面也是可以区分开来的。哪些物体无法探测：光束无法探测到被遮挡的物体。车用激光雷达工作原理就是蝙蝠测距用的回波时间（Time of Flight，缩写为TOF）测量方法。分析目标物体表面的反射能量大小、反射波谱的幅度、频率和相位等信息，输出点云，从而呈现出目标物精确的三维结构信息。激光雷达在工业自动化中用于实时监测生产线上的物体的位置。北京车载激光雷达
管道检测使用激光雷达探查内部，预防泄漏等事故。深圳地面激光雷达
不同类激光雷达的优缺点：机械旋转式激光雷达，机械旋转式Lidar的发射和接收模块存在宏观意义上的转动。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。机械旋转Lidar分立的收发组件导致生产过程要人工光路对准，费时费力，可量产性差。目前有的机械旋转Lidar厂商在走芯片化的路线，将多线激光发射模组集成到一片芯片，提高生产效率和量产性，降低成本，减小旋转部件的大小和体积，使其更易过车规。优点：技术成熟；扫描速度快；可360度扫描。缺点：可量产性差：光路调试、装配复杂，生产效率低；价格贵：靠增加收发模块的数量实现高线束，元器件成本高，主机厂难以接受；难过车规：旋转部件体积/重量庞大，难以满足车规的严苛要求；造型不易于集成到车体。深圳地面激光雷达
