固态激光雷达制造商

优劣势分析，优势：OPA激光雷达发射机采用纯固态器件，没有任何需要活动的机械结构，因此在耐久度上表现更出众；虽然省去机械扫描结构，但却能做到类似机械式的全景扫描，同时在体积上可以做得更小，量产后的成本有望较大程度上降低。劣势：OPA激光雷达对激光调试、信号处理的运算力要求很大，同时，它还要求阵列单元尺寸必须不大于半个波长，因此每个器件尺寸只500nm左右，对材料和工艺的要求都极为苛刻，由于技术难度高，上游产业链不成熟，导致 OPA 方案短期内难以车规级量产，目前也很少有专注开发OPA激光雷达的Tier1供应商。览沃 Mid - 360 实现感知升维，助力移动机器人自主完成复杂环境建图。固态激光雷达制造商

激光雷达能够准确输出障碍物的大小和距离，通过算法对点云数据的处理可以输出障碍物的3D框，如：3D行人检测、3D车辆检测等；亦可进行车道线检测、场景分割等任务。除了障碍物感知，激光雷达还可以用来制作高精度地图。地图采集过程中，激光雷达每隔一小段时间输出一帧点云数据，这些点云数据包含环境的准确三维信息，通过把这些点云数据做拼接，就可以得到该区域的高精度地图。在定位方面，智能车在行驶过程中利用当前激光雷达采集的点云数据帧和高精度地图做匹配，可以获取智能车的位置。上海三维激光雷达设备览沃 Mid - 360 混合固态技术，成就 360° 全向超大视场角优越性能。

LiDAR 数据通常在空中收集，如NOAA在加州大苏尔Bixby大桥上空的调查飞机（右图）。这里的LiDAR数据显示了Bixby大桥的俯视图（左上）和侧视图（左下）。NOAA的科学家使用基于LiDAR的装置检查自然和人造环境。LiDAR数据支持洪水和风暴潮建模、水动力建模、海岸线测绘、应急响应、水文测量以及海岸脆弱性分析等活动。此外，地形LiDAR使用近红外激光绘制地形和建筑物地图，而测深LiDAR使用透水绿光绘制海底和河床地图。在农业中，LiDAR可用于绘制拓扑图和作物生长图，从而提供有关肥料需求和灌溉需求的信息。

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。激光雷达在医疗领域被用于人体三维扫描和诊断。

参数指标：（一）视场角，视场角决定了激光雷达能够看到的视野范围，分为水平视场角和垂直视场角，视场角越大，表示视野范围越大，反之则表示视野范围越小。以图3中的激光雷达为例，旋转式激光雷达的水平视场角为360°，垂直视场角为26.9°，固态激光雷达的水平视场角为60°，垂直视场角为20°。（二）线数，线数越高，表示单位时间内采样的点就越多，分辨率也就越高，目前无人驾驶车一般采用32线或64线的激光雷达。（三）分辨率，分辨率和激光光束之间的夹角有关，夹角越小，分辨率越高。固态激光雷达的垂直分辨率和水平分辨率大概相当，约为0.1°，旋转式激光雷达的水平角分辨率为0.08°，垂直角分辨率约为0.4°。激光雷达的实时性使其成为智能交通系统的重要组成部分。港口激光雷达批发

探测距离 70 米 @80% 反射率，览沃 Mid - 360 抗室外强光性能佳。固态激光雷达制造商

行业上游供应商，激光雷达产业链可以分为上游（光学和电子元器件）、中游（集成激光雷达）、下游（不同应用场景）。其中上游为激光发射、激光接收、扫描系统和信息处理四大部分，包含大量的光学和电子元器件。中游为集成的激光雷达产品，下游包括测绘、无人驾驶汽车、高精度地图、服务机器人、无人机等众多应用领域。激光器和探测器是激光雷达的重要部件，激光器和探测器的性能、成本、可靠性与激光雷达产品的性能、成本、可靠性密切相关。固态激光雷达制造商