发射模组：Flash激光雷达采用的是垂直腔面发射激光器（VerticalCavitySurfaceEmittingLaser，VCSEL），比其他激光器更小、更轻、更耐用、更快、更易于制造，并且功率效率更高。接收模组：Flash激光雷达的性能主要取决于焦平面探测器阵列的灵敏度。焦平面探测器阵列可使用PIN型光电探测器，在探测器前端加上透镜单元并采用高性能读出电路，可实现短距离探测。对于远距离探测需求，需要使用到雪崩型光电探测器，其探测的灵敏度高，可实现单光子探测，基于APD的面阵探测器具有远距离单幅成像、易于小型化等优点。优点：一次性实现全局成像来完成探测，无需考虑运动补偿；无扫描器件，成像速度快；集成度高，体积小；芯片级工艺，适合量产；全固态优势，易过车规缺点：激光功率受限，探测距离近；抗干扰能力差；角分辨率低览沃 Mid - 360 引入抗干扰设计，在多雷达混行室内环境，主动抗串扰稳定运行。陕西三维激光雷达
激光雷达的FOV，FOV指激光雷达能够探测到的视场范围，可以从垂直和水平两个维度以角度来衡量范围大小，下图比较形象的展示了激光雷达FOV范围，之所以要提到FOV是因为后面不同的技术路线基本都是为了能够实现对FOV区域内探测。垂直FOV：常见的车载激光雷达通常在25°，形状呈扇形；水平FOV：常见的机械式激光雷达可以达到360°范围，通常布置于车顶；常见的车载半固态激光雷达通常可以达到120°范围，形状呈扇形，可布置于车身或车顶。广东无人驾驶激光雷达物流分拣依靠激光雷达引导机械臂，快速准确分拣货物。
从自动驾驶技术发展来看，L0-L2阶段，传感器与控制系统的革新是主要变化；L3-L4阶段，感知与决策能力的增强是主要变化。L2、L3及L4级别的智能驾驶所需激光雷达台数分别为0台、1台和5台，激光雷达称为推动智能驾驶发展的重要因素。就国内市场而言，中国拥有世界较大的高级辅助驾驶和无人驾驶市场，成长空间也较为广阔。2020年11月发布的《智能网联汽车技术路线图（2.0版）》明确指出到2030年我国L2和L3级渗透率要超过70%。但激光雷达的技术路线仍然有其他的选项尚未成熟，市场目前依然处于群雄逐鹿的状态。伴随着在汽车行业的不断渗透与工业自动化的发展，激光雷达的投资机会可不断给到我们想象空间。
激光雷达的应用：1、林业调绘，森林中的树木结构和高度的可视化是LiDAR应用真正成功的领域。但激光雷达真的能“穿透”树木吗？想象一下，你站在森林中间，抬头看。你能看到阳光吗？如果您可以看到光线透过，那么LiDAR也可以。当你知道树的高度和地面的高度时，你就会得到一个真正的垂直剖面，如果你真的想要一个3D植被结构，地面LiDAR也可以生成逼真的3D模型。其实，地球科学激光高度计系统(GLAS)是头一个从太空绘制森林地图的激光测距(LiDAR)仪器。2、确定土地用途，激光雷达分类代码包括地面、植被（低，中，高）、建筑、架空导线、公路、铁路和水等等，每个分类定义都来自反射的激光脉冲。甚至通过多期数据监测可以稳定地了解我们星球的动态变化，包括气候变化。激光雷达的远程测量能力使其适用于大型工程监测。
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°。激光雷达的设计优化提高了其在复杂环境中的可靠性。浙江Hap激光雷达批发
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回波模式，即周期采集点数，因为激光雷达在旋转扫描，因此水平方向上扫描的点数和激光雷达的扫描频率有一定的关系，扫描越快则点数会相对较少，扫描慢则点数相对较多。一般这个参数也被称为水平分辨率，比如激光雷达的水平分辨率为 0.2°，那么扫描的点数为 360°/0.2°=1800，也就是说水平方向会扫描1800次。次。同一轮发光测距的不同回波数据，比如同时包含较强回波和较晚回波。有效检测距离，激光雷达是一个收发异轴的光学系统（其实所有的机械雷达都是），也就是说，发射出去的激光光路，和返回的激光光路，并不重合。陕西三维激光雷达
