激光雷达的分类
三维激光雷达系统分类大全
三维激光雷达系统分类大全在测绘界，移动三维激光雷达系统（Mobile LiDAR System）正在测绘界的宠儿，其高效的数据采集模式，高密度高精度的点云信息，使其在新型基础测绘建设中大放异彩。
激光雷达是集激光、全球定位系统（GPS）、和IMU（惯性测量装置）三种技术于一身的系统，相比普通雷达，激光雷达具有分辨率高，隐蔽性好、抗干扰能力更强等优势。
随着科技的不断发展，激光雷达的应用越来越广泛，在机器人、无人驾驶、无人车等领域都能看到它的身影，有需求必然会有市场，随着激光雷达需求的不断增大，激光雷达的种类也变得琳琅满目，按照使用功能、探测方式、载荷平台等激光雷达可分为不同的类型。
一、激光雷达按功能分类（一）激光测距雷达激光测距雷达是通过对被测物体发射激光光束，并接收该激光光束的反射波，记录该时间差，来确定被测物体与测试点的距离。
传统上，激光雷达可用于工业的安全检测领域，如科幻片中看到的激光墙，当有人闯入时，系统会立马做出反应，发出预警。
另外，激光测距雷达在空间测绘领域也有广泛应用。
但随着人工智能行业的兴起，激光测距雷达已成为机器人体内不可或缺的核心部件，配合SLAM技术使用，可帮助机器人进行实时定位导航，，实现自主行走。
思岚科技研制的rplidar系列配合slamware模块使用是目前服务机器人自主定位导航的典型代表，其在25米测距半径内，可完成每秒上万次的激光测距，并实现毫米级别的解析度。
（二）激光测速雷达激光测速雷达是对物体移动速度的测量，通过对被测物体进行两次有特定时间间隔的激光测距，从而得到该被测物体的移动速度。
激光雷达测速的方法主要有两大类，一类是基于激光雷达测距原理实现，即以一定时间间隔连续测量目标距离，用两次目标距离的差值除以时间间隔就可得知目标的速度值，速度的方向根据距离差值的正负就可以确定。
这种方法系统结构简单，测量精度有限，只能用于反射激光较强的硬目标。
另一类测速方法是利用多普勒频移。
全球及中国激光雷达行业市场现状分析
全球及中国激光雷达行业市场现状分析一、激光雷达分类激光雷达是激光探测和激光测距系统的简称，是一种以脉冲激光或连续激光为光源的主动光学测量技术。
激光雷达可以精确测量从激光发射点到测量目标表面激光反射点之间的距离，再结合激光光束发射方向就可以确定反射点的空间三维坐标，其在高精度测量、快速测量以及三维成像方面有着独特的技术优势，在军事侦察、航空航天、无人驾驶、三维成像等领域有着广阔的应用范围和发展前景，近年来受到学术界、工业界以及产业界的高度关注。
根据测量的原理，可以将激光雷达分为基于脉冲飞行时间的测量和基于连续波调制的测量，其中基于脉冲飞行时间的测量又可分为直接飞行时间测量（DToF）和间接飞行时间测量（IToF）；根据扫描的方式不同，可以将激光雷达分为机械扫描式激光雷达、半固态激光雷达以及固态激光雷达；根据所采用的光源，可分为近红外（NIR）、短波红外（SWIR）、长波红外（LWIR）和混合式激光雷达；根据所采用的探测器类型，可分为单像素激光雷达、线阵激光雷达和面阵（二维）激光雷达。
二、全球激光雷达行业市场现状分析从全球激光雷达是高级别无人驾驶技术实现的关键，据统计，2019年全球激光雷达行业市场规模达到6.8亿美元，同比增长13.3%，受无人驾驶车队规模扩张、激光雷达在高级辅助驾驶中渗透率增加、以及服务型机器人及智能交通建设等领域需求的推动，激光雷达整体市场预计将呈现高速发展态势，预计至2025年全球激光雷达行业市场规模将达到135.4亿美元，2019-2025年复合增长率为64.5%。
从全球激光雷达细分市场来看，据统计，2019年激光雷达在Robotaxi/Robotruck领域市场规模为1亿美元，预计2025年将达到35亿美元，2019-2025年复合增长率为80.9%；2019年激光雷达在ADAS领域市场规模为1.2亿美元，预计2025年将达到46.1亿美元，2019-2025年复合增长率为83.7%；2019年激光雷达在移动机器人领域市场规模为0.5亿美元，预计2025年将达到7亿美元，2019-2025年复合增长率为57.9%；2019年激光雷达在智慧城市与测试领域市场规模为4.2亿美元，预计2025年将达到45亿美元，2019-2025年复合增长率为48.48%。
激光雷达 分类
激光雷达分类
激光雷达是一种使用激光束进行测量和感测的设备，广泛应用于各种领域，如自动驾驶、测绘、安防等。
根据其应用场景和工作原理的不同，激光雷达可以分为以下几类：
1. 旋转激光雷达
旋转激光雷达是一种最常见的激光雷达，其工作原理是通过旋转激光发射器和接收器来扫描周围环境。
该种雷达具有精度高、探测范围广等优点，被广泛应用于自动驾驶、测绘等领域。
2. 固态激光雷达
固态激光雷达是一种新型的激光雷达，其激光发射器和接收器采用固态技术，可以实现高速、高精度的激光探测。
该种雷达具有体积小、功耗低、抗干扰性强等优点，被广泛应用于自动驾驶、安防等领域。
3. 三维激光雷达
三维激光雷达是一种可以同时获取物体的距离、高度和宽度等三维信息的激光雷达，其工作原理是通过发射多条激光束并接收多个反射点的信号来实现三维探测。
该种雷达具有高精度、高分辨率、适应性强等优点，被广泛应用于自动驾驶、机器人等领域。
4. 单光子计数激光雷达
单光子计数激光雷达是一种利用单光子计数技术进行高精度测
量的激光雷达，其原理是通过统计反射光子的数量来计算物体的距离。
该种雷达具有高精度、高灵敏度、低功耗等优点，被广泛应用于医学、
环保等领域。
以上是目前常见的激光雷达分类，随着激光雷达技术的不断发展和应用的不断拓展，未来还将出现更多种类的激光雷达。
激光雷达总体报告
瞄准镜
确保激光束准确对准目标 物体，提高探测精度。
激光接收系统
光电探测器
接收目标物体反射的激光 信号，并将其转换为电信 号。
信号放大器
放大微弱的电信号，以便 后续处理。
滤波器
滤除背景噪声和其他干扰 信号，提高信号质量。
数据处理系统
A/D转换器
将模拟信号转换为数字信号，便 于计算机处理。
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提高环境适应性
研究更先进的信号处理算法 和数据处理技术，以提高激 光雷达在各种环境条件下的 适应性和稳定性。
简化数据处理流程
研发更高效的数据处理算法 和软件，以降低对高性能计 算机的需求，简化数据处理 流程。
拓展应用领域
探索激光雷达在其他领域的 应用可能性，如无人驾驶、 机器人导航、建筑测量、文 化遗产保护等。
索将其应用于，如导弹制导、目标
识别和战场侦察等。
随着技术的不断发展，激光雷 达逐渐应用于民用领域，如地 形测绘、环境监测、无人驾驶
等。
激光雷达技术的发展阶段
第一阶段
第三阶段
20世纪60年代至80年代初，这一阶段 主要是探索和研究阶段，激光雷达技 术逐渐成熟。
激光雷达总体报告
目 录
• 激光雷达概述 • 激光雷达技术发展历程 • 激光雷达系统组成 • 激光雷达的性能指标 • 激光雷达的优缺点分析 • 激光雷达的应用案例
01 激光雷达概述
定义与工作原理
定义
激光雷达是一种集激光、全球定位 系统（GPS）和惯性测量单元 （IMU）于一体的主动遥感系统。
工作原理
05 激光雷达的优缺点分析
激光雷达十大品牌
激光雷达的应用领域
01
02
03
04
自动驾驶
激光雷达是自动驾驶汽车的核 心传感器之一，用于获取周围 环境信息，如车辆、行人、道 路标志等，辅助汽车进行安全 行驶和路径规划。
机器人
机器人利用激光雷达进行环境 感知和避障，实现自主导航和 路径规划。
力 应用领域：自动驾驶、机器人等
排名第四：Aeva
成立时间：2017年
01
02
产品特点：高精度、高 性能的激光雷达传感器 ，具有实时感知能力
03
04
总部地点：美国加利福 尼亚州圣何塞
应用领域：自动驾驶、 机器人等
排名第五：Cepton 01
成立时间：2016年
02
总部地点：美国加利福尼亚州圣 何塞
中游制造能力提升
随着激光雷达技术的成熟和市场需求的增加，中游制造企 业将加大投入，提高生产能力和技术水平，满足市场需求 。
下游应用领域拓展
随着激光雷达技术的不断发展，下游应用领域将不断拓展 ，如自动驾驶、机器人、智慧交通等新兴领域，为产业链 带来更多机会。
THANK YOU
感谢聆听
固态激光雷达
采用光学相控阵列等非机械方式实现对待测目标的扫描，具有扫 描速度快、稳定性高等优点，但存在制作难度大、成本高等问题 。
03
激光雷达十大品牌评选标准及方法
评选标准
01
技术创新
02
产品性能
03 品牌影响力
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市场份额
客户满意度
05
在技术研发、产品升级以及降低成本方面的创新能力。 产品的性能指标，如测量精度、分辨率、抗干扰能力等。 品牌知名度、口碑以及在行业中的影响力。 在全球及中国市场的占有率及增长趋势。 客户反馈及评价，以及售后服务水平。
智能网联汽车关键技术—激光雷达
智能网联汽车关键技术—激光雷达智能汽车是在一般汽车上增加雷达、摄像头等先进传感器、控制器、执行器等装置，通过车载环境感知系统和信息终端实现与车、路、人等的信息交换，使车辆具备智能环境感知能力，能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态，并使车辆按照人的意愿到达目的地，最终实现替代人来做驾驶决策及操作的目的。
智能汽车的初级阶段是具有先进驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance Systems,ADAS)的汽车，智能汽车与网络相连便成为智能网联汽车。
智能网联汽车本身具备自主的环境感知能力，也是智能交通系统的核心组成部分，是车联网体系的一个结点，通过车载信息终端实现与车、路、行人、业务平台等之间的无线通信和信息交换。
智能网联汽车的聚焦点是在车上，发展重点是提高汽车安全性，其终极目标是无人驾驶汽车。
本文将自动驾驶领域最为关键的传感器——激光雷达作为中心，通过调研其所扮演重要角色的领域——自动驾驶，了解激光雷达的分类、工作原理及技术指标等。
虽然早期激光雷达主要用于军事和民用地理测绘(GIS)等领域，但随着自动驾驶的兴起，对于环境感知要求日趋严格，在自动驾驶架构中，传感层被比作为汽车的“眼睛”，包括车载摄像头等视觉系传感器和车载毫米波雷达、车载激光雷达和车载超声波雷达等雷达系传感器，其中激光雷达已经被广泛认为是实现自动驾驶的必要传感器。
相比于其它类型的自动驾驶传感器，如摄像头，激光雷达探测的距离更远，精度更高。
相对于摄像头而言，激光雷达由于为主动发射光束，故比较不容易受周围环境如弱光、雨雪烟尘的影响，而且摄像头在进行图像识别处理时需要消耗大量的处理器能力，而激光雷达产生的三维地图信息更容易被计算机解析。
相比毫米波雷达，激光雷达的分辨率更高，并且毫米波雷达也不适用于行人检测和目标识别等工作。
在自动驾驶领域，激光雷达与其它传感器互为补充，可以有效提高车辆对于周围环境感知的准确度。
1、激光雷达分类：对于激光雷达，可以分别按照探测体系、应用方向、线束、基于机械/电子部件分类如下：激光雷达分类2、激光雷达工作原理：LiDAR，是英文Light Detection And Ranging的缩写，中文名称为激光雷达。
《激光雷达简介》课件
市场发展前景
自动驾驶
激光雷达是自动驾驶汽车的关键传感器之一，随着自动驾驶市场 的不断扩大，激光雷达市场也将迎来更大的发展空间。
无人机
无人机市场对激光雷达的需求也在不断增长，激光雷达在无人机中 主要用于定位、导航和避障。
地理信息获取
激光雷达在地形测绘、城市规划、资源调查等领域也有广泛应用， 市场前景广阔。
放大与滤波
对接收到的微弱信号进行 放大和滤波处理，以提高 信噪比。
信号解调
从接收到的信号中提取距 离、速度等有用信息。
数据处理技术
数据预处理
对原始数据进行去噪、滤波等处 理，以提高数据质量。
目标识别与跟踪
利用算法对目标物体进行识别和跟 踪，实现动态监测。
三维重建
通过对大量数据进行处理和分析， 重建出目标物体的三维模型。
THANKS
感谢观看
技术挑战与问题
高精度和高分辨率
如何实现高精度和高分辨率的探测是激光雷达面 临的重要挑战之一。
环境适应性
激光雷达在复杂环境和恶劣天气下的性能和稳定 性需要进一步提高。
数据处理和分析
随着激光雷达数据的不断增加，如何快速、准确 地处理和分析数据成为了一个重要问题。
05
激光雷达的未来应用
无人驾驶汽车
无人驾驶汽车是激光雷达的重要应用领域之一。通过激光雷 达的扫描数据，无人驾驶汽车可以精确地感知周围环境，实 现自主导航、障碍物识别和避障等功能，从而提高道路安全 性和交通效率。
动扫描。
扫描器的性能指标包括扫描角度范围、扫描速度和稳定性等，这些指标 影响着激光雷达的扫描效率和精度。
光电探测器
光电探测器负责接收反射回来的 激光信号，并将其转换为电信号
简述激光雷达的结构原理分类及特点
激光雷达是一种使用激光束进行距离测量的传感器，广泛应用于自动驾驶汽车、无人机、机器人和工业自动化等领域。
本文将简要介绍激光雷达的结构原理、分类及特点。
一、结构原理激光雷达主要由激光发射器、接收器、光电探测器、信号处理器和数据处理器等组成。
激光发射器发射激光脉冲，激光束照射到检测目标上后，部分激光被目标物体散射，激光束经接收器接收后，光电探测器将激光信号转化为电信号，经过信号处理器处理后传输至数据处理器进行数据处理和分析。
二、分类根据工作原理和实现功能的不同，激光雷达可以分为机械式激光雷达、固态激光雷达和混合式激光雷达。
机械式激光雷达通过旋转或振动的方式改变激光束的方向；固态激光雷达由固定的激光发射与接收单元组成，通过改变激光的发射和接收方式实现测距；混合式激光雷达集成了机械式和固态的优点，能够实现更精准的测距和目标识别。
三、特点1.高精度：激光雷达能够实现毫米级的精准测距，对于自动驾驶汽车等应用场景具有重要意义。
2.多目标检测：激光雷达可以同时探测多个目标，并能够对目标进行精确的定位和跟踪。
3.抗干扰能力强：激光雷达对光照、雨雪等天气条件的影响较小，能够在复杂环境下稳定工作。
4.高可靠性：激光雷达采用光学原理进行测距，不受电磁干扰，工作稳定可靠。
5.成本较高：激光雷达的制造成本较高，限制了其在一些低成本应用场景中的推广。
激光雷达具有高精度、多目标检测、抗干扰能力强和高可靠性等特点，是自动驾驶汽车、无人机等智能设备中不可或缺的核心传感器之一。
随着激光雷达技术的不断发展和成熟，其应用领域将会进一步扩大，为人类社会带来更多便利和安全。
基于上述内容，我们可以进一步探讨激光雷达在不同领域的应用和发展趋势。
一、自动驾驶汽车激光雷达是自动驾驶汽车中至关重要的传感器之一。
通过激光雷达的高精度测距和多目标检测能力，自动驾驶汽车可以实现对车辆、行人和障碍物的实时识别和定位，从而实现智能的避障和自动驾驶功能。
随着自动驾驶技术的不断发展，激光雷达的应用将会得到进一步扩展和深化，成为推动自动驾驶汽车商业化的关键技术之一。
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激光雷达的分类
激光雷达，简称Lidar，也称LaserRadar或LADAR（LaserDetectionandRanging：激光探测及测距），是通过激光照射目标并用传感器测量反射光来测量目标距离的一种测量方法。
目前激光雷达广泛应用在测绘、气象监测、安防、自动驾驶等领域。
且大部分人认为，激光雷达是自动驾驶不可或缺的关键传感器。
目前市面上可见的车载激光雷达，基本都是机械式，其典型特征即为拥有机械部件，会旋转，比如Velodyne著名的大花盆HDL64。
当然也有混合固态激光雷达，即外面不转了，但里面仍有激光发射器进行旋转的种类。
但除了这两种激光雷达外，因使用的技术不同，还分为多种激光雷达。
下面我们一起来全面了解激光雷达的分类。
根据结构，激光雷达分为机械式激光雷达、固态激光雷达和混合固态激光雷达。
1、机械式激光雷达
机械激光雷达，是指其发射系统和接收系统存在宏观意义上的转动，也就是通过不断旋转发射头，将速度更快、发射更准的激光从“线”变成“面”，并在竖直方向上排布多束激光，形成多个面，达到动态扫描并动态接收信息的目的。
以Velodyne生产的第一代机械激光雷达（HDL-64E）为例，竖直排列的激光发射器呈不同角度向外发射，实现垂直角度的覆盖，同时在高速旋转的马达壳体带动下，实现水平角度360度的全覆盖。
因此，HDL-64E在汽车行驶过程中，就一直处于360度旋转状态中。
因为带有机械旋转机构，所以机械激光雷达外表上最大的特点就是自己会转，个头较大。
如今机械激光雷达技术相对成熟，但价格昂贵，暂时给主机厂量产的可能性较低；同时存在光路调试、装配复杂，生产周期漫长，机械旋转部件在行车环境下的可靠性不高，难以符合车规的严苛要求...等不足。
当前的激光雷达战场，机械旋转式方案占据着绝对的统治地位，目前除了美国Quanergy 以外，各大主流的激光雷达供应商都是以机械旋转式的产品线为主，并以此为基础不断推进更高线数产品的迭代。
比如做激光雷达起步最早、做的最大的Velodyne，主攻的就是机械激光雷达，其机械激光雷达目前可做到128线，性能非常强悍。
2、混合固态激光雷达
2016年1月的CES消费电子展会上，Velodyne展示了“混合固态超级冰球”（Solid-StateHybridUltraPuckAuto），由此引入了混合固态激光雷达的概念。
机械式激光雷达在工作时发射系统和接收系统会一直360度地旋转，而混合固态激光雷达工作时，单从外观上是看不到旋转的，巧妙之处是将机械旋转部件做得更加小巧并深深地隐藏在外壳之中。
业内普遍认为，混合固态激光雷达指用半导体“微动”器件（如MEMS扫描镜）来代替宏观机械式扫描器，在微观尺度上实现雷达发射端的激光扫描方式。
MEMS扫描镜是一种硅基半导体元器件，属于固态电子元件；但是MEMS扫描镜并不“安分”，内部集成了“可动”的微型镜面；由此可见MEMS扫描镜兼具“固态”和“运动”两种属性，故称为“混合固态”。
对于激光雷达来说，MEMS最大的价值在于：原本为了机械式激光雷达实现扫描，必须使激光发射器转动。
而MEMS微机电系统可以直接在硅基芯片上集成体积十分精巧的微振镜，由可以旋转的微振镜来反射激光器的光线，从而实现扫描。
这样一来，激光雷达本身不用再大幅度地进行旋转，可以有效降低整个系统在行车环境出现问题的几率。
另外，主要部件运用芯片工艺生产之后，量产能力也得以大幅度提高，有利于降低激光雷达的成本，可以从上千乃至上万美元降低到数百美元。
老牌激光公司日本先锋，利用原本用于扫描激光影碟的光学头，来生产MEMS激光雷达。
该公司曾表示“当订单达到100万，先锋便可以把价格控制在100美元以下，预计会在2019年开始量产。
”
3、固态激光雷达：OPA与Flash固态激光雷达
相比于机械式激光雷达，固态激光雷达结构上最大的特点就是没有了旋转部件，个头相对较小。
固态激光雷达的优点包括了：数据采集速度快，分辨率高，对于温度和振动的适应性强；通过波束控制，探测点（点云）可以任意分布，例如在高速公路主要扫描前方远处，对于侧面稀疏扫描但并不完全忽略，在十字路口加强侧面扫描。
而只能匀速旋转的机械式激光雷达是无法执行这种精细操作的。
从使用的技术上，固态激光雷达分为OPA固态激光雷达和Flash固态激光雷达。
（1）OPA固态激光雷达
OPA（opticalphasedarray）光学相控阵技术。
对军事有所了解的读者，应该会知道相控阵雷达，美海军宙斯盾舰上那一块蜂窝状的“板子”就是它。
而光学相控阵使用的即是原理相同的技术。
OPA运用相干原理（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），采用多个光源组成阵列，通过控制各光源发光时间差，合成具有特定方向的主光束。
然后再加以控制，主光束便可以实现对不同方向的扫描。
相对于MEMS，这一技术的电子化更加彻底，它完全取消了机械结构，通过调节发射阵列中每个发射单元的相位差来改变激光的出射角度。
因为没有任何机械结构，自然也没有旋转。
所以相比传统机械式雷达，OPA固态激光雷达有扫描速度快、精度高、可控性好、体积小等优点。
但也易形成旁瓣，影响光束作用距离和角分辨率，同时生产难度高。
比如Quanergy研发的“固态”SolidState激光雷达，就是OPA激光雷达，其满足了激光雷达小型化的大趋势，整个尺寸只有90mmx60mmx60mm。
用到的核心的技术有光学相控阵列OpticalPhasedArray、光学集成电路PhotonicIC、远场辐射方向图FarFieldRadiationPattern，完全没有机械固件。
（2）Flash固态激光雷达
Flash原本的意思为快闪。
而Flash激光雷达的原理也是快闪，不像MEMS或OPA的方案会去进行扫描，而是短时间直接发射出一大片覆盖探测区域的激光，再以高度灵敏的接收器，来完成对环境周围图像的绘制。
因此，Flash固态激光雷达属于非扫描式雷达，发射面阵光，是以2维或3维图像为重点输出内容的激光雷达。
某种意义上，它有些类似于黑夜中的照相机，光源由自己主动发出。
Flash固态雷达的一大优势是它能快速记录整个场景，避免了扫描过程中目标或激光雷达移动带来的各种麻烦。
不过，这种方式也有自己的缺陷，比如探测距离较近。
卡耐基梅隆大学机器人专家SanjivSingh认为：“像素越大，你要处理的信号就越多。
将海量像素塞进光电探测器，必然会带来各种干扰，其结果就是精度的下降。
”
这意味着Flash固态激光雷达没有“远视眼”，在实际使用中不适合远程探测，而业内专家坚信，全自动驾驶汽车上搭载的激光雷达至少一眼就得看到200到300米外的物体。
其实Flash固态激光雷达的成本还是相对低，但基于3DFlash技术的固态激光雷达，在技术的可靠性方面还存在问题。