調頻連續波FMCW激光雷達，以三角波調頻連續波為例來介紹其測距/測速原理。藍色為發射信號頻率，紅色為接收信號頻率，發射的激光束被反復調制，信號頻率不斷變化。激光束擊中障礙物被反射，反射會影響光的頻率，當反射光返回到檢測器，與發射時的頻率相比，就能測量兩種頻率之間的差值，與距離成比例，從而計算出物體的位置信息。FMCW的反射光頻率會根據前方移動物體的速度而改變，結合多普勒效應，即可計算出目標的速度。優點：每個像素都有多普勒信息，含速度信息；解決Lidar間串擾問題；不受環境光影響，探測靈敏度高；缺點：不能探測切向運動目標。Mid - 360 以 360°x59° 超廣 FOV，增強移動機器人復雜環境感知力。軌道交通激光雷達

國外廠商在激光器和探測器行業耕耘較久，產品的成熟度和可靠性上有更多的實踐經驗和優勢，客戶群體也更為普遍。國內廠商近些年發展迅速，產品性能已經基本接近國外供應鏈水平，并已經有通過車規認證（AEC-Q102）的國產激光器和探測器出現，元器件的車規化是車規級激光雷達實現的基礎，國內廠商能夠滿足這一需求。相比國外廠商，國內廠商在產品的定制化上有較大的靈活性，價格也有一定優勢。光學部件方面，激光雷達公司一般為自主研發設計，然后選擇行業內的加工公司完成生產和加工工序。光學部件國內廠商的技術水平已經完全達到或超越國外供應鏈的水準，且有明顯的成本優勢，已經可以完全替代國外供應鏈和滿足產品加工的需求。機器人激光雷達價位通過分析激光雷達數據，研究人員能夠精確評估環境變化。

如今，LiDAR經常用于創建所處空間的三維模型。自主導航是使用LiDAR系統生成的點云數據的應用之一。微型LiDAR系統甚至能夠嵌入在手機大小的設備中。LiDAR 在現實世界中如何發揮作用，自主導航中的態勢感知是LiDAR的一個較引人入勝的應用。任何移動車輛的態勢感知系統都需要同樣了解其周圍的靜止和移動物體。例如，雷達技術長期以來用于探測飛機。對于地面車輛，已經發現LiDAR非常有用，因為它能夠確定物體的距離并且在方向性上非常精確。探測光束能夠在角度上精確定向并快速掃描，據此創建三維模型點云數據。因為車輛周圍的情況是高度動態的，所以快速掃描能力對這類應用至關重要。

LiDAR的數據，三維點，對于旋轉式激光雷達來說，得到的三維點便是一個很好的極坐標系下的多個點的觀測，包含激光發射器的垂直俯仰角，發射器的水平旋轉角度，根據激光回波時間計算得到的距離。但 LiDAR 通常會輸出笛卡爾坐標系下的觀測值，頭一是因為 LiDAR 在極坐標系下測量效率高，也只是對于旋轉式 LiDAR，目前陣列式 LiDAR 也有很多。第二笛卡爾坐標系更加直觀，投影和旋轉平移更加簡潔，求解法向量，曲率，頂點等特征計算量小，點云的索引及搜索都更加高效。對于 MEMS 式激光雷達，由于一次采樣周期為一個偏振鏡旋轉周期，10hz 下采樣周期為 0.1 秒，但由于載體本身在進行高速移動時，我們需要對得到的數據進行消除運動畸變，來補償采樣周期內的運動。小巧設計易隱藏，覽沃 Mid - 360 為機器人外觀增添更多設計美感。

測距精度：激光雷達對同一距離下的物體多次測試所得數據之間的一致程度,精度越高表示測量的隨機誤差越小。多傳感器標定：將多傳感器得到的各自局部空間坐標下的測量數據轉換到一個統一的空間坐標系的過程。可靠性：一般指產品可靠性,是組件、產品、系統在一定時間內、在一定條件下無故障地執行指定功能的能力或可能性。安全性：產品在使用、儲運、銷售等過程中,保障人體健康和人身、財產安全免受傷害或損失的能力或可能性,包括功能安全、網絡安全、激光安全等。激光雷達在環境監測中用于監測大氣污染物的濃度。上海連續波激光雷達渠道

激光雷達的分辨率高，能夠捕捉到細微的目標特征。軌道交通激光雷達

激光雷達的市場概況：全球市場概況，激光雷達過去用于工業測繪、氣象監測等領域，未來車載領域將成為較重要細分。氣象監測、地形測繪與車載、機器人領域對激光雷達的技術要求不同，分屬不同細分市場。下游需求刺激行業快速發展，激光雷達市場規模有望達百億美元。受益于無人駕駛、高級輔助駕駛（ADAS）和服務機器人領域的需求，有望迎來高速增長期。據Velodyne預測，2022年智能駕駛將占總市場規模的60.5%，成為激光雷達產業較大的增長極，工業、無人機、機器人領域各占比24.4%、8.4%、4.2%。軌道交通激光雷達