优劣势分析，优势：首先，该设计减少了激光发射和接收的线数以实现一帧之内更高的线数，也随之降低了对焦与标定的复杂度，因此生产效率得以大幅提升，并且相比于传统机械式激光雷达，棱镜式的成本有了大幅的下降。其次，只要扫描时间够久，就能得到精度极高的点云以及环境建模，分辨率几乎没有上限，且可达到近100％的视场覆盖率。劣势：棱镜式激光雷达FOV相对较小，且视场中心的扫描点非常密集，雷达的视场边缘扫描点比较稀疏，在雷达启动的短时间内会有分辨率过低的问题。对于高速移动的汽车来说，显然不存在长时间扫描的情况，不过可以通过增加激光线束和功率实现更高的精度和更远的探测距离，但机械结构也相对更加复杂，体积让前两者更难以控制，存在轴承或衬套的磨损等风险。激光雷达的智能化处理提高了数据解析的自动化水平。北京多线激光雷达供应
泛光面阵式（FLASH），泛光面阵式是目前全固态激光雷达中较主流的技术，其原理也就是快闪，它不像 MEMS 或 OPA 的方案会去进行扫描，而是短时间直接发射出一大片覆盖探测区域的激光，再以高度灵敏的接收器，来完成对环境周围图像的绘制。我们以目前较为成熟的车载 MEMS 式激光雷达为例，讲解其关键的硬件参数。这主要是因为激光发射器和接收器不能做在一起导致的，此方案本身便存在小量的误差。现在很多方案，都是向着共轴努力。激光雷达的测距精度，随着距离的变化而变化。北京轨旁入侵激光雷达渠道激光雷达的高精度三维成像为地质勘探提供了有力支持。
下游主要客户：车载领域，目前，在智能驾驶市场中，ADAS+ADS双轮驱动，激光雷达作为智能驾驶画龙点睛的产品，不可或缺。在高级辅助驾驶市场，激光雷达的成本不断下降，商业化进程有望提速，全球范围内L3级辅助驾驶量产车项目当前处于快速开发之中。世界各地交通法规的修订为L3级自动驾驶技术商业化落地带来机会。2020年6月通过的《ALKS车道自动保持系统条例》，这是全球范围内头一个针对L3级自动驾驶具有约束力的国际法规。随着激光雷达成本下探至数百美元区间且达到车规级要求，未来越来越多高级辅助驾驶量产项目将实现量产；根据Forst&Sullivan的研究报告，2021-2026E、2026E-2020E全球乘用车新车市场ADAS车辆销售CAGR有望达75.5%、30.5%，其中中国增速较高，分别为92.2%/29.3%。
目前的激光雷达，不光只有光探测与测量，更是一种集激光、全球定位系统（GPS）和IMU（InertialMeasurementUnit，惯性测量装置）三种技术于一身的系统，用于获得数据并生成精确的DEM（数字高程模型）。这三种技术的结合，可以高度准确地定位激光束打在物体上的光斑，测距精度可达厘米级，激光雷达较大的优势就是"精确"和"快速、高效作业"。随着激光雷达技术的进步与发展，星载激光雷达的研制和应用在20世纪90年代逐步成熟。2003年，NASA根据早先提出的采用星载激光雷达测量两极地区冰面变化的计划，正式将地学激光测高仪列入地球观测系统中，并将其搭载在冰体、云量和陆地高度监测卫星上发射升空运行。激光雷达的智能化校准功能减少了人工干预的需要。
测远能力: 一般指激光雷达对于10%低反射率目标物的较远探测距离。较近测量距离：激光雷达能够输出可靠探测数据的较近距离。测距盲区：从激光雷达外罩到较近测量距离之间的范围,这段距离内激光雷达无法获取有效的测量信号,无法对目标物信息进行反馈。角度盲区：激光雷达视场角范围没有覆盖的区域,系统无法获取这些区域内的目标物信息。角度分辨率：激光雷达相邻两个探测点之间的角度间隔,分为水平角度分辨率与垂直角度分辨率。相邻探测点之间角度间隔越小,对目标物的细节分辨能力越强。智能零售中激光雷达分析顾客行为，优化店铺空间布局。浙江傲览Avia激光雷达制造
具备出色抗强光能力，览沃 Mid - 360 室内外环境切换性能无缝衔接。北京多线激光雷达供应
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。北京多线激光雷达供应
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