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当前所面临的挑战在于如何区分来自周边其他LiDAR设备的信号，而各种信号调制和隔离方法也正在积极研发中。LiDAR系统的成本和维护——这类系统相比一些替代技术所使用的传感器类型更加昂贵，当然持续不断的开发工作也在积极进行，为满足其大规模使用的需要而开发生产成本更低的系统。抑制非目标对象的回波——类似于抑制之前提到的大气虚假信号。但是这也可能会出现在空气质量良好的情况下。应对这一挑战通常涉及在不同的目标距离处，以及在LiDAR接收器的视场范围之内使光束尺寸尽可能更小。抗室外强光达 70 米 @80% 反射率，览沃 Mid - 360 适应多种光照条件。安徽连续波激光雷达正规

全固态激光雷达。顾名思义此激光雷达没有任何机械摆动结构，自然也没有旋转。将机械化的激光雷达芯片化，体型更小、性能更好、寿命更可靠，但逃脱不了摩尔定律的轨道，目前有两种方式。1. 光学相控阵式（OPA）固态激光雷达，OPA固态激光雷达完全没有摆动固件，利用多个光源组成阵列，合成特定方向的光束，实现对不同方向的扫描。具有扫描速度快、精度高、可控性好、体积小（Quanergy激光雷达只有90x60x60mm）等优点，缺点是易形成旁瓣，影响光束作用距离和角分辨率，同时生产难度高。2.Flash固态激光雷达，Flash固态激光雷达，也可以说是非扫描式，它可以在短时间直接发射出一大片覆盖探测区域的激光，利用光阵构建图像，就像是照相机，快速记录整个场景，减少了没有了转动与镜片磨损，相对更为稳定，不过缺陷也很明显，比如探测距离较近，对处理器要求较高，相对应成本也高。航道激光雷达哪家好览沃 Mid - 360 探测距离 可为10cm，小盲区配合小巧体积，轻松实现无盲区覆盖。

LiDAR还能够用于确定测量目标的速度。这可以通过多普勒方法或快速连续测距来实现。例如，可以使用LiDAR系统测量风速和车速。另外，LiDAR系统能够用于建立动态场景的三维模型，这是自动驾驶中会遇到的情形。这可以通过多种方式来实现，通常使用的是扫描的方式。LiDAR 技术中的挑战，在可实现的LiDAR系统中存在一些众所周知的挑战。这些挑战根据LiDAR系统的类型有所不同。以下是一些示例：隔离和抑制发射光束的信号——探测光束的辐射亮度通常远大于回波光束。必须注意确保探测光束不会被系统自身反射或散射回接收器，否则探测器将会因为饱和而无法探测外部目标。

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%。览沃 Mid - 360 水平 360° 视场角，全角度感知周围环境无遗漏。

发射端与预定目标之间的大气杂质会产生虚假回波——这些大气杂质产生的虚假回波可能会非常强烈，以至于无法可靠的检测到来自预定目标物的回波信号。可用光功率限制——更高功率的光束可以提供更高的精度，但也更加昂贵。扫描速度——激光光源的工作频率可能对人眼造成危害并引发安全问题，然而我们可以通过其他方法来缓解这个问题。例如，固态LiDAR能够在不威胁人眼安全的波长下运行，并且还能照亮更广阔的区域。来自附近其他LiDAR装置的信号串扰可能会干扰目标信号。激光雷达的抗干扰能力强，保证了数据的准确性。江西近距离激光雷达

激光雷达在森林监测中用于评估森林资源和健康状况。安徽连续波激光雷达正规

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。安徽连续波激光雷达正规