如今，LiDAR经常用于创建所处空间的三维模型。自主导航是使用LiDAR系统生成的点云数据的应用之一。微型LiDAR系统甚至能够嵌入在手机大小的设备中。LiDAR 在现实世界中如何发挥作用，自主导航中的态势感知是LiDAR的一个较引人入胜的应用。任何移动车辆的态势感知系统都需要同样了解其周围的静止和移动物体。例如，雷达技术长期以来用于探测飞机。对于地面车辆，已经发现LiDAR非常有用，因为它能够确定物体的距离并且在方向性上非常精确。探测光束能够在角度上精确定向并快速扫描，据此创建三维模型点云数据。因为车辆周围的情况是高度动态的，所以快速扫描能力对这类应用至关重要。览沃 Mid - 360 以 360°x59° 超广 FOV，强化移动机器人环境感知敏锐度。重庆电力激光雷达
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。毫米波激光雷达厂家览沃 Mid - 360 混合固态技术，成就 360° 全向超大视场角优越性能。
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。
LiDAR的数据，三维点，对于旋转式激光雷达来说，得到的三维点便是一个很好的极坐标系下的多个点的观测，包含激光发射器的垂直俯仰角，发射器的水平旋转角度，根据激光回波时间计算得到的距离。但 LiDAR 通常会输出笛卡尔坐标系下的观测值，头一是因为 LiDAR 在极坐标系下测量效率高，也只是对于旋转式 LiDAR，目前阵列式 LiDAR 也有很多。第二笛卡尔坐标系更加直观，投影和旋转平移更加简洁，求解法向量，曲率，顶点等特征计算量小，点云的索引及搜索都更加高效。对于 MEMS 式激光雷达，由于一次采样周期为一个偏振镜旋转周期，10hz 下采样周期为 0.1 秒，但由于载体本身在进行高速移动时，我们需要对得到的数据进行消除运动畸变，来补偿采样周期内的运动。览沃 Mid - 360 从 2D 到 3D 感知升级，提升移动机器人运维效率。
光学相控阵激光雷达（OPA），很多特殊的Lidar使用OPA（OpticalPhasedArray）光学相控阵技术。OPA运用相干原理，采用多个光源组成阵列，通过调节发射阵列中每个发射单元的相位差，来控制输出的激光束的方向。OPA激光雷达完全是由电信号控制扫描方向，能够动态地调节扫描角度范围，对目标区域进行全局扫描或者某一区域的局部精细化扫描，一个激光雷达就可能覆盖近/中/远距离的目标探测。优点：纯固态Lidar，体积小，易于车规；扫描速度快（一般可达到MHz量级以上）；精度高（可以做到μrad量级以上）；可控性好（可以在感兴趣的目标区域进行高密度扫描），缺点：易形成旁瓣，影响光束作用距离和角分辨率，使激光能量被分散；加工难度高：光学相控阵要求阵列单元尺寸必须不大于半个波长；探测距离很难做到很远。消防救援依靠激光雷达在浓烟中定位，引导灭火救援。安防激光雷达行价
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泛光面阵式（FLASH），泛光面阵式是目前全固态激光雷达中较主流的技术，其原理也就是快闪，它不像 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。我们以目前较为成熟的车载 MEMS 式激光雷达为例，讲解其关键的硬件参数。这主要是因为激光发射器和接收器不能做在一起导致的，此方案本身便存在小量的误差。现在很多方案，都是向着共轴努力。激光雷达的测距精度，随着距离的变化而变化。重庆电力激光雷达
