从自动驾驶技术发展来看，L0-L2阶段，传感器与控制系统的革新是主要变化；L3-L4阶段，感知与决策能力的增强是主要变化。L2、L3及L4级别的智能驾驶所需激光雷达台数分别为0台、1台和5台，激光雷达称为推动智能驾驶发展的重要因素。就国内市场而言，中国拥有世界较大的高级辅助驾驶和无人驾驶市场，成长空间也较为广阔。2020年11月发布的《智能网联汽车技术路线图（2.0版）》明确指出到2030年我国L2和L3级渗透率要超过70%。但激光雷达的技术路线仍然有其他的选项尚未成熟，市场目前依然处于群雄逐鹿的状态。伴随着在汽车行业的不断渗透与工业自动化的发展，激光雷达的投资机会可不断给到我们想象空间。Mid - 360 以 360°x59° 超广 FOV，增强移动机器人复杂环境感知力。割草机激光雷达供应商
激光雷达的市场概况：全球市场概况，激光雷达过去用于工业测绘、气象监测等领域，未来车载领域将成为较重要细分。气象监测、地形测绘与车载、机器人领域对激光雷达的技术要求不同，分属不同细分市场。下游需求刺激行业快速发展，激光雷达市场规模有望达百亿美元。受益于无人驾驶、高级辅助驾驶（ADAS）和服务机器人领域的需求，有望迎来高速增长期。据Velodyne预测，2022年智能驾驶将占总市场规模的60.5%，成为激光雷达产业较大的增长极，工业、无人机、机器人领域各占比24.4%、8.4%、4.2%。广东多线激光雷达借 360°x59° 超广 FOV，Mid - 360 力保移动机器人作业现场安全。
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。
国外厂商在激光器和探测器行业耕耘较久，产品的成熟度和可靠性上有更多的实践经验和优势，客户群体也更为普遍。国内厂商近些年发展迅速，产品性能已经基本接近国外供应链水平，并已经有通过车规认证（AEC-Q102）的国产激光器和探测器出现，元器件的车规化是车规级激光雷达实现的基础，国内厂商能够满足这一需求。相比国外厂商，国内厂商在产品的定制化上有较大的灵活性，价格也有一定优势。光学部件方面，激光雷达公司一般为自主研发设计，然后选择行业内的加工公司完成生产和加工工序。光学部件国内厂商的技术水平已经完全达到或超越国外供应链的水准，且有明显的成本优势，已经可以完全替代国外供应链和满足产品加工的需求。抗室外强光，Mid - 360 室内昏暗与室外强光下性能无缝衔接。
LiDAR还能够用于确定测量目标的速度。这可以通过多普勒方法或快速连续测距来实现。例如，可以使用LiDAR系统测量风速和车速。另外，LiDAR系统能够用于建立动态场景的三维模型，这是自动驾驶中会遇到的情形。这可以通过多种方式来实现，通常使用的是扫描的方式。LiDAR 技术中的挑战，在可实现的LiDAR系统中存在一些众所周知的挑战。这些挑战根据LiDAR系统的类型有所不同。以下是一些示例：隔离和抑制发射光束的信号——探测光束的辐射亮度通常远大于回波光束。必须注意确保探测光束不会被系统自身反射或散射回接收器，否则探测器将会因为饱和而无法探测外部目标。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。广东国产激光雷达市价
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工作原理，相控阵雷达发射的是电磁波，OPA（Optical Phase Array的简称,即光学相控阵）激光雷达发射的是光，而光和电磁波一样也表现出波的特性，所以原理上是一样的。波与波之间会产生干涉现象，通过控制相控阵雷达平面阵列各个阵元的电流相位，利用相位差可以让不同的位置的波源会产生干涉（类似的是两圈水波相互叠加后，有的方向会相互抵消，有的会相互增强），从而指向特定的方向，往复控制便得以实现扫描效果。利用光的相干性质，通过人为控制相位差实现不同方向的光发射效果；我们知道光和电磁波一样也表现出波的特性，因此同样可以利用相位差控制干涉让激光“转向”特定的角度，往复控制实现扫描效果。割草机激光雷达供应商
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