楔形棱镜旋转雷达，收发模块的PLD（PulsedLaserDiode）发射出激光，通过反射镜和凸透镜变成平行光，扫描模块的两个旋转的棱镜改变光路，使激光从某个角度发射出去。激光打到物体上，反射后从原光路回来，被APD接收。与MEMSLidar相比，它可以做到很大的通光孔径，距离也会测得较远。与机械旋转Lidar相比，它极大地减少了激光发射和接收的线数，降低了对焦与标定的复杂度，大幅提升生产效率，降低成本。优点：非重复扫描，解决了机械式激光雷达的线式扫描导致漏检物体的问题；可实现随着扫描时间增加，达到近100％的视场覆盖率；没有电子元器件的旋转磨损，可靠性更高，符合车规。缺点：单个雷达的FOV较小，视场覆盖率取决于积分时间；独特的扫描方式使其点云的分布不同于传统机械旋转Lidar，需要算法适配。览沃 Mid - 360 作为新物种，让移动机器人在多样场景精确感知。浙江多线激光雷达设备
激光雷达结构，激光雷达的关键部件按照信号处理的信号链包括控制硬件DSP（数字信号处理器）、激光驱动、激光发射发光二极管、发射光学镜头、接收光学镜头、APD（雪崩光学二极管）、TIA（可变跨导放大器）和探测器，如下图所示。其中除了发射和接收光学镜头外，都是电子部件。随着半导体技术的快速演进，性能逐步提升的同时成本迅速降低。但是光学组件和旋转机械则占具了激光雷达的大部分成本。激光雷达的种类，把激光雷达按照扫描方式来分类，目前有机械式激光雷达、半固态激光雷达和固态激光雷达三大类。其中机械式激光雷达较为常用，固态激光雷达为未来业界大力发展方向，半固态激光雷达是机械式和纯固态式的折中方案，属于目前阶段量产装车的主力军。无人叉车激光雷达渠道激光雷达通过发射激光束，精确测量目标距离，是自动驾驶的关键传感器。
脉冲同步（PPS），脉冲同步通过同步信号线实现数据同步。GPS同步（PPS+UTC），通过同步信号线和 UTC 时间（GPS 时间）实现数据同步。然后我们从 LiDAR 硬件得到一串数据包，需要过一次驱动才能将其解析成点云通用的格式，如 ROSMSG 或者 pcl 点云格式，以目前较普遍的旋转式激光雷达的数据为例，其数据为 10hz，即 LiDAR 在 0.1s 时间内转一圈，并将硬件得到的数据按照不同角度切成不同的 packet，以下便是一个 packet 数据包定义示意图。每一个 packet 包含了当前扇区所有点的数据，包含每个点的时间戳，每个点的 xyz 数据，每个点的发射强度，每个点来自的激光发射机的 id 等信息。
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%。农业植保依靠激光雷达辅助无人机，完成精确变量喷洒作业。
我们可以根据 LiDAR 能描绘出稀疏的三维世界的特点，而扫描得到的障碍物点云通常又比背景更密集，通过分类聚类的方法可以利用其进行感知障碍物。而随着深度学习带来的检测和分割技术上的突破，LiDAR 已经能做到高效的检测行人和车辆，输出检测框，即 3D bounding box，或者对点云中的每一个点输出 label，更有甚者在尝试使用 LiDAR 检测地面上的车道线。在三维目标识别的对象方面，较初研究主要针对立方体、柱体、锥体以及二次曲面等简单形体构成的三维目标。激光雷达用于林业监测树木参数，为森林资源评估提供助力。江苏傲览Avia激光雷达制造
激光雷达的耐用性保证了其在恶劣环境下的长期稳定运行。浙江多线激光雷达设备
工作原理，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激光雷达的成像原理是发射大面积激光一次照亮整个场景，然后使用多个传感器接收检测和反射光。但较大的问题是，这种工作模式需要非常高的激光功率。浙江多线激光雷达设备
