要知道光速是每秒30萬公里。要區分目標厘米級別的精確距離，那對傳輸時間測量分辨率必須做到1納秒。要如此精確的測量時間，因此對應的測量系統的成本就很難降到很低，需要使用巧妙的方法降低測量難度。首先，我們需要明確，激光雷達并不是單獨運作的，一般是由激光發射器、接收器和慣性定位導航三個主要模塊組成。當激光雷達工作的時候，會對外發射激光，在遇到物體后，激光折射回來被CMOS傳感器接收，從而測得本體到障礙物的距離。從原理來看，只要需要知道光速、和從發射到CMOS感知的時間就可以測出障礙物的距離，再結合實時GPS、慣性導航信息與計算激光雷達發射出去角度，系統就可以得到前方物體的坐標方位和距離信息。激光雷達的實時數據反饋為決策者提供了有力支持。天津二維激光雷達市價
激光雷達的工作原理：對人畜無害的紅外光束Light Pluses發射、反射和接收來探測物體。能探測的對象：白天或黑夜下的特定物體與車之間的距離。甚至由于反射度的不同，車道線和路面也是可以區分開來的。哪些物體無法探測：光束無法探測到被遮擋的物體。車用激光雷達工作原理就是蝙蝠測距用的回波時間（Time of Flight，縮寫為TOF）測量方法。分析目標物體表面的反射能量大小、反射波譜的幅度、頻率和相位等信息，輸出點云，從而呈現出目標物精確的三維結構信息。北京軌旁入侵激光雷達行價激光雷達通過發射激光束，并接收其返回信號，從而實現對目標物體的精確測量和識別。
脈沖同步（PPS），脈沖同步通過同步信號線實現數據同步。GPS同步（PPS+UTC），通過同步信號線和 UTC 時間（GPS 時間）實現數據同步。然后我們從 LiDAR 硬件得到一串數據包，需要過一次驅動才能將其解析成點云通用的格式，如 ROSMSG 或者 pcl 點云格式，以目前較普遍的旋轉式激光雷達的數據為例，其數據為 10hz，即 LiDAR 在 0.1s 時間內轉一圈，并將硬件得到的數據按照不同角度切成不同的 packet，以下便是一個 packet 數據包定義示意圖。每一個 packet 包含了當前扇區所有點的數據，包含每個點的時間戳，每個點的 xyz 數據，每個點的發射強度，每個點來自的激光發射機的 id 等信息。
楔形棱鏡旋轉雷達，收發模塊的PLD（PulsedLaserDiode）發射出激光，通過反射鏡和凸透鏡變成平行光，掃描模塊的兩個旋轉的棱鏡改變光路，使激光從某個角度發射出去。激光打到物體上，反射后從原光路回來，被APD接收。與MEMSLidar相比，它可以做到很大的通光孔徑，距離也會測得較遠。與機械旋轉Lidar相比，它極大地減少了激光發射和接收的線數，降低了對焦與標定的復雜度，大幅提升生產效率，降低成本。優點：非重復掃描，解決了機械式激光雷達的線式掃描導致漏檢物體的問題；可實現隨著掃描時間增加，達到近100％的視場覆蓋率；沒有電子元器件的旋轉磨損，可靠性更高，符合車規。缺點：單個雷達的FOV較小，視場覆蓋率取決于積分時間；獨特的掃描方式使其點云的分布不同于傳統機械旋轉Lidar，需要算法適配。Avia激光雷達的高點云密度和長測量距離能夠實現對高速行駛的車輛進行精確跟蹤和識別。
在實際應用中，很多時候并不知道點云之間的鄰接關系。針對此，研究人員開發了較小張樹算法和連接圖算法以實現鄰接關系的計算。總體而言，三維模型重建算法的發展趨勢是自動化程度越來越高，所需人工干預越來越少，且應用面越來越廣。然而，現有算法依然存在運算復雜度較高、只能針對單個物體、且對背景干擾敏感等問題。研究具有較低運算復雜度且不依賴于先驗知識的全自動三維模型重建算法，是目前的主要難點。然而，如何在包含遮擋、背景干擾、噪聲、逸出點以及數據分辨率變化等的復雜場景中實現對感興趣目標的檢測識別與分割，仍然是一個富有挑戰性的問題。微波激光雷達的反射信號不易受大氣濕度、雨雪等天氣影響，適用于復雜氣象條件下的目標檢測與追蹤。覽沃激光雷達廠家直銷
激光雷達在智能交通信號燈控制中實現了車輛流量的精確感知。天津二維激光雷達市價
不同車載傳感器的比較，目前，激光雷達、毫米波雷達和攝像頭是公認的自動駕駛的三大關鍵傳感器技術。從技術上看，激光雷達與其他兩者相比具備強大的空間三維分辨能力。中國汽車工程學會、國汽智聯汽車研究院編寫的《中國智能網聯汽車產業發展報告（2019）》稱，當前在人工智能的重要應用場景智能網聯汽車的自動駕駛和輔助駕駛領域中，激光雷達是實現環境感知的主要傳感器之一。報告認為，在用于道路信息檢測的傳感器中，激光雷達在探測距離、精確性等方面，相比毫米波雷達具有一定的優勢。天津二維激光雷達市價