LiDAR 技术的其它应用，LiDAR 的应用范围普遍而多样。在大气科学中，LiDAR已被用于检测多种大气成分。已经应用于表征大气中的气溶胶，研究高层大气风，剖面云，帮助收集天气数据，以及其它许多应用场合。在天文学中，LiDAR已被用于测量距离，包括远距离物体（例如月球）和近距离物体。实际上，LiDAR是将地月距离测量的精度提高到毫米级的关键设备。LiDAR还在天文学应用中用于建立导星。在考古学中，LiDAR已被用于绘制茂密森林树冠下的古代交通系统地图。自动驾驶巴士借助激光雷达感知周边，安全接送乘客。浙江多线激光雷达行价
相比于半固态式和固态式激光雷达，机械旋转式激光雷达的优势在于可以对周围环境进行360°的水平视场扫描，而半固态式和固态式激光雷达往往较高只能做到120°的水平视场扫描，且在视场范围内测距能力的均匀性差于机械旋转式激光雷达。由于无人驾驶汽车运行环境复杂，需要对周围360°的环境具有同等的感知能力，而机械旋转式激光雷达兼具360°水平视场角和测距能力远的优势，目前主流无人驾驶项目纷纷采用了机械旋转式激光雷达作为主要的感知传感器。江苏泰览Tele-15激光雷达行价具备主动抗串扰能力，Mid - 360 在复杂室内雷达环境互不干扰。
辅助驾驶，在目前的L2/L3级高级辅助驾驶中，激光雷达可覆盖前向视场（水平视场角覆盖60°到120°）以实现自动跟车或者高速自适应巡航等功能。通过发射信号和反射信号的对比，构建出点云图，从而实现诸如目标距离、方位、速度、姿态、形状等信息的探测和识别。除了传统的障碍物检测以外，激光雷达还可以应用于车道线检测。优点在于测距远、精度高，获取信息丰富，抗源干扰能力强。自动驾驶，未来，L4/L5级无人驾驶应用的实现，有赖于激光雷达提供的感知信息。激光雷达是一种可以扫描周围环境并生成三维图像的传感器。它可以被用于识别障碍物、构建地图和定位车辆等应用场景。该级别应用需要面对复杂多变的行驶环境，对激光雷达性能水平要求较高，在要求360°水平扫描范围的同时，对于低反射率物体的较远测距能力需要达到200m，且需要更高的线数以及更密的点云分辨率；同时为了减少噪点还需要激光雷达具有抵抗同环境中其他激光雷达干扰的能力。
优劣势分析，优势：MEMS激光雷达因为摆脱了笨重的「旋转电机」和「扫描镜」等机械运动装置，去除了金属机械结构部件，同时配备的是毫米级的微振镜，这较大程度上减少了MEMS激光雷达的尺寸，与传统的光学扫描镜相比，在光学、机械性能和功耗方面表现更为突出。其次，得益于激光收发单元的数量的减少，同时MEMS振镜整体结构所使用的硅基材料还有降价空间，因此MEMS激光雷达的整体成本有望进一步降低。劣势：MEMS激光雷达的「微振镜」属于振动敏感性器件，同时硅基MEMS的悬臂梁结构非常脆弱，外界的振动或冲击极易直接致其断裂，车载环境很容易对其使用寿命和工作稳定性产生影响。10cm 小盲区配合小巧身形，览沃 Mid - 360 为机器人提供无死角视野。
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。激光雷达用于林业监测树木参数，为森林资源评估提供助力。北京国产激光雷达哪家好
航空测绘依靠激光雷达获取数据，服务城市规划建设。浙江多线激光雷达行价
在三维模型重建方面，较初的研究集中于邻接关系和初始姿态均已知时的点云精配准、点云融合以及三维表面重建。在此，邻接关系用以指明哪些点云与给定的某幅点云之间具有一定的重叠区域，该关系通常通过记录每幅点云的扫描顺序得到。而初始姿态则依赖于转台标定、物体表面标记点或者人工选取对应点等方式实现。这类算法需要较多的人工干预，因而自动化程度不高。接着，研究人员转向点云邻接关系已知但初始姿态未知情况下的三维模型重建，常见方法有基于关键点匹配、基于线匹配、以及基于面匹配 等三类算法。浙江多线激光雷达行价
