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。轻巧的 Mid - 360 便于隐藏式布置，契合移动机器人设计需求。广东觅道Mid-70激光雷达厂商
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。补盲激光雷达批发小巧设计易隐藏，览沃 Mid - 360 为机器人外观增添更多设计美感。
激光雷达的FOV，FOV指激光雷达能够探测到的视场范围，可以从垂直和水平两个维度以角度来衡量范围大小，下图比较形象的展示了激光雷达FOV范围，之所以要提到FOV是因为后面不同的技术路线基本都是为了能够实现对FOV区域内探测。垂直FOV：常见的车载激光雷达通常在25°，形状呈扇形；水平FOV：常见的机械式激光雷达可以达到360°范围，通常布置于车顶；常见的车载半固态激光雷达通常可以达到120°范围，形状呈扇形，可布置于车身或车顶。
目前，LiDAR已普遍应用于各个领域。在大气科学中，LiDAR被用于空气质量监测和污染物检测；在天文学领域，LiDAR技术可用于观察行星表面地貌特征以及太阳系内其他天体的形态结构；在工程建设方面，利用LiDAR技术可以快速获取地形数据、制作数字高程模型（DEM）以及生成精确的三维地图；而在汽车领域中，人们普遍认为LiDAR是一项关键的光学距离感知技术，在自动驾驶领域得到了普遍应用。几乎所有投入自动驾驶研发的厂商都将LiDAR视为一项关键技术，并且已经有一些低成本、小体积的LiDAR系统被应用于高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems, ADAS）。激光雷达在灾害救援中提供了准确的现场信息支持。
调频连续波FMCW激光雷达，以三角波调频连续波为例来介绍其测距/测速原理。蓝色为发射信号频率，红色为接收信号频率，发射的激光束被反复调制，信号频率不断变化。激光束击中障碍物被反射，反射会影响光的频率，当反射光返回到检测器，与发射时的频率相比，就能测量两种频率之间的差值，与距离成比例，从而计算出物体的位置信息。FMCW的反射光频率会根据前方移动物体的速度而改变，结合多普勒效应，即可计算出目标的速度。优点：每个像素都有多普勒信息，含速度信息；解决Lidar间串扰问题；不受环境光影响，探测灵敏度高；缺点：不能探测切向运动目标。借 360°x59° 超广 FOV，Mid - 360 力保移动机器人作业现场安全。海南激光雷达代理商
激光雷达助无人驾驶感知路况，让出行安全高效。广东觅道Mid-70激光雷达厂商
激光雷达在ADAS应用：海内外持续发展，2025年全球市场规模有望达6.2亿美元。2020年10月，百度在北京全方面开放无人驾驶出租车服务，在13个城市部署总数测试车辆，并且与一汽红旗合作实现了中国首条L4级自动驾驶乘用车生产线建设，具备批量生产能力。根据Forst&Sullivan研究估计，2026年ADAS领域使用激光雷达产业规模有望达12.9亿美元。其中，中国、美国、其他地区分别为6.7/3.5/2.7亿美元。2030年ADAS领域使用激光雷达产业规模有望达64.9亿美元，其中中国、美国、其他地区分别为32.5/13.0/19.5亿美元。广东觅道Mid-70激光雷达厂商
