激光雷达按照测距方法可以分为飞行时间（TimeofFlight，ToF）测距法、基于相干探测FMCW测距法、以及三角测距法等，其中ToF与FMCW能够实现室外阳光下较远的测程（100～250m），是车载激光雷达的好选择方案。ToF是目前市场车载中长距激光雷达的主流方案，未来随着FMCW激光雷达整机和上游产业链的成熟，ToF和FMCW激光雷达将在市场上并存。根据激光雷达按测距方法分类：ToF法：通过直接测量发射激光与回波信号的时间差，基于光在空气中的传播速度得到目标物的距离信息，具有响应速度快、探测精度高的优势。FMCW法：将发射激光的光频进行线性调制，通过回波信号与参考光进行相干拍频得到频率差，从而间接获得飞行时间反推目标物距离。FMCW激光雷达具有可直接测量速度信息以及抗干扰（包括环境光和其他激光雷达）的优势。环境监测时激光雷达追踪污染物，评估区域环境质量。雷达点云激光雷达渠道
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。雷达点云激光雷达渠道激光雷达以其高分辨率成像能力，在无人机地形测绘中发挥着重要作用。
目前，由于MEMS上游供应链已经相对成熟，比如Luminar的MEMS半固态激光雷达已将制造成本降低到了500-1000美元，使规模量产成为了可能。国内方面，速腾聚创和广汽埃安、威马、极氪等11家车企建立了合作，同时其产品「RS-LiDAR-M1」已于2020年12月开始批量出货，成为全球头一款批量交付的车规级MEMS激光雷达。海外方面，Luminar在全球范围内已拥有50多位行业合作伙伴，其中包括沃尔沃、上汽飞凡汽车、小马智行等。半固态—转镜式激光雷达，转镜式激光雷达与MEMS激光雷达差异在于，前者的扫描镜是围绕着圆心旋转，后者则是围绕着某条直径上下振动。相比之下，转镜式激光雷达的功耗更低，散热难度更低，因而也更容易拥有比较高的可靠性。
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。建筑行业内激光雷达快速扫描建模，辅助设计与施工。
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。在某些领域，激光雷达被用于侦察和目标识别。电力激光雷达设备
激光雷达的工作原理基于光的传播速度和反射原理，实现高精度测距。雷达点云激光雷达渠道
不同车载传感器的比较，目前，激光雷达、毫米波雷达和摄像头是公认的自动驾驶的三大关键传感器技术。从技术上看，激光雷达与其他两者相比具备强大的空间三维分辨能力。中国汽车工程学会、国汽智联汽车研究院编写的《中国智能网联汽车产业发展报告（2019）》称，当前在人工智能的重要应用场景智能网联汽车的自动驾驶和辅助驾驶领域中，激光雷达是实现环境感知的主要传感器之一。报告认为，在用于道路信息检测的传感器中，激光雷达在探测距离、精确性等方面，相比毫米波雷达具有一定的优势。雷达点云激光雷达渠道
