激光雷达的分类

三维激光雷达系统分类大全在测绘界，移动三维激光雷达系统（Mobile LiDAR System）正在测绘界的宠儿，其高效的数据采集模式，高密度高精度的点云信息，使其在新型基础测绘建设中大放异彩。

激光雷达是集激光、全球定位系统（GPS）、和IMU（惯性测量装置）三种技术于一身的系统，相比普通雷达，激光雷达具有分辨率高，隐蔽性好、抗干扰能力更强等优势。

随着科技的不断发展，激光雷达的应用越来越广泛，在机器人、无人驾驶、无人车等领域都能看到它的身影，有需求必然会有市场，随着激光雷达需求的不断增大，激光雷达的种类也变得琳琅满目，按照使用功能、探测方式、载荷平台等激光雷达可分为不同的类型。

一、激光雷达按功能分类（一）激光测距雷达激光测距雷达是通过对被测物体发射激光光束，并接收该激光光束的反射波，记录该时间差，来确定被测物体与测试点的距离。

传统上，激光雷达可用于工业的安全检测领域，如科幻片中看到的激光墙，当有人闯入时，系统会立马做出反应，发出预警。

另外，激光测距雷达在空间测绘领域也有广泛应用。

但随着人工智能行业的兴起，激光测距雷达已成为机器人体内不可或缺的核心部件，配合SLAM技术使用，可帮助机器人进行实时定位导航，，实现自主行走。

思岚科技研制的rplidar系列配合slamware模块使用是目前服务机器人自主定位导航的典型代表，其在25米测距半径内，可完成每秒上万次的激光测距，并实现毫米级别的解析度。

（二）激光测速雷达激光测速雷达是对物体移动速度的测量，通过对被测物体进行两次有特定时间间隔的激光测距，从而得到该被测物体的移动速度。

激光雷达测速的方法主要有两大类，一类是基于激光雷达测距原理实现，即以一定时间间隔连续测量目标距离，用两次目标距离的差值除以时间间隔就可得知目标的速度值，速度的方向根据距离差值的正负就可以确定。

这种方法系统结构简单，测量精度有限，只能用于反射激光较强的硬目标。

另一类测速方法是利用多普勒频移。

全球及中国激光雷达行业市场现状分析一、激光雷达分类激光雷达是激光探测和激光测距系统的简称，是一种以脉冲激光或连续激光为光源的主动光学测量技术。

激光雷达可以精确测量从激光发射点到测量目标表面激光反射点之间的距离，再结合激光光束发射方向就可以确定反射点的空间三维坐标，其在高精度测量、快速测量以及三维成像方面有着独特的技术优势，在军事侦察、航空航天、无人驾驶、三维成像等领域有着广阔的应用范围和发展前景，近年来受到学术界、工业界以及产业界的高度关注。

根据测量的原理，可以将激光雷达分为基于脉冲飞行时间的测量和基于连续波调制的测量，其中基于脉冲飞行时间的测量又可分为直接飞行时间测量（DToF）和间接飞行时间测量（IToF）；根据扫描的方式不同，可以将激光雷达分为机械扫描式激光雷达、半固态激光雷达以及固态激光雷达；根据所采用的光源，可分为近红外（NIR）、短波红外（SWIR）、长波红外（LWIR）和混合式激光雷达；根据所采用的探测器类型，可分为单像素激光雷达、线阵激光雷达和面阵（二维）激光雷达。

二、全球激光雷达行业市场现状分析从全球激光雷达是高级别无人驾驶技术实现的关键，据统计，2019年全球激光雷达行业市场规模达到6.8亿美元，同比增长13.3%，受无人驾驶车队规模扩张、激光雷达在高级辅助驾驶中渗透率增加、以及服务型机器人及智能交通建设等领域需求的推动，激光雷达整体市场预计将呈现高速发展态势，预计至2025年全球激光雷达行业市场规模将达到135.4亿美元，2019-2025年复合增长率为64.5%。

从全球激光雷达细分市场来看，据统计，2019年激光雷达在Robotaxi/Robotruck领域市场规模为1亿美元，预计2025年将达到35亿美元，2019-2025年复合增长率为80.9%；2019年激光雷达在ADAS领域市场规模为1.2亿美元，预计2025年将达到46.1亿美元，2019-2025年复合增长率为83.7%；2019年激光雷达在移动机器人领域市场规模为0.5亿美元，预计2025年将达到7亿美元，2019-2025年复合增长率为57.9%；2019年激光雷达在智慧城市与测试领域市场规模为4.2亿美元，预计2025年将达到45亿美元，2019-2025年复合增长率为48.48%。

激光雷达分类
激光雷达是一种使用激光束进行测量和感测的设备，广泛应用于各种领域，如自动驾驶、测绘、安防等。

根据其应用场景和工作原理的不同，激光雷达可以分为以下几类：
1. 旋转激光雷达
旋转激光雷达是一种最常见的激光雷达，其工作原理是通过旋转激光发射器和接收器来扫描周围环境。

该种雷达具有精度高、探测范围广等优点，被广泛应用于自动驾驶、测绘等领域。

2. 固态激光雷达
固态激光雷达是一种新型的激光雷达，其激光发射器和接收器采用固态技术，可以实现高速、高精度的激光探测。

该种雷达具有体积小、功耗低、抗干扰性强等优点，被广泛应用于自动驾驶、安防等领域。

3. 三维激光雷达
三维激光雷达是一种可以同时获取物体的距离、高度和宽度等三维信息的激光雷达，其工作原理是通过发射多条激光束并接收多个反射点的信号来实现三维探测。

该种雷达具有高精度、高分辨率、适应性强等优点，被广泛应用于自动驾驶、机器人等领域。

4. 单光子计数激光雷达
单光子计数激光雷达是一种利用单光子计数技术进行高精度测
量的激光雷达，其原理是通过统计反射光子的数量来计算物体的距离。

该种雷达具有高精度、高灵敏度、低功耗等优点，被广泛应用于医学、
环保等领域。

以上是目前常见的激光雷达分类，随着激光雷达技术的不断发展和应用的不断拓展，未来还将出现更多种类的激光雷达。

智能网联汽车关键技术—激光雷达智能汽车是在一般汽车上增加雷达、摄像头等先进传感器、控制器、执行器等装置，通过车载环境感知系统和信息终端实现与车、路、人等的信息交换，使车辆具备智能环境感知能力，能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态，并使车辆按照人的意愿到达目的地，最终实现替代人来做驾驶决策及操作的目的。

智能汽车的初级阶段是具有先进驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance Systems,ADAS)的汽车，智能汽车与网络相连便成为智能网联汽车。

智能网联汽车本身具备自主的环境感知能力，也是智能交通系统的核心组成部分，是车联网体系的一个结点，通过车载信息终端实现与车、路、行人、业务平台等之间的无线通信和信息交换。

智能网联汽车的聚焦点是在车上，发展重点是提高汽车安全性，其终极目标是无人驾驶汽车。

本文将自动驾驶领域最为关键的传感器——激光雷达作为中心，通过调研其所扮演重要角色的领域——自动驾驶，了解激光雷达的分类、工作原理及技术指标等。

虽然早期激光雷达主要用于军事和民用地理测绘(GIS)等领域，但随着自动驾驶的兴起，对于环境感知要求日趋严格，在自动驾驶架构中，传感层被比作为汽车的“眼睛”，包括车载摄像头等视觉系传感器和车载毫米波雷达、车载激光雷达和车载超声波雷达等雷达系传感器，其中激光雷达已经被广泛认为是实现自动驾驶的必要传感器。

相比于其它类型的自动驾驶传感器，如摄像头，激光雷达探测的距离更远，精度更高。

相对于摄像头而言，激光雷达由于为主动发射光束，故比较不容易受周围环境如弱光、雨雪烟尘的影响，而且摄像头在进行图像识别处理时需要消耗大量的处理器能力，而激光雷达产生的三维地图信息更容易被计算机解析。

相比毫米波雷达，激光雷达的分辨率更高，并且毫米波雷达也不适用于行人检测和目标识别等工作。

在自动驾驶领域，激光雷达与其它传感器互为补充，可以有效提高车辆对于周围环境感知的准确度。

1、激光雷达分类：对于激光雷达，可以分别按照探测体系、应用方向、线束、基于机械/电子部件分类如下：激光雷达分类2、激光雷达工作原理：LiDAR，是英文Light Detection And Ranging的缩写，中文名称为激光雷达。

激光雷达是一种使用激光束进行距离测量的传感器，广泛应用于自动驾驶汽车、无人机、机器人和工业自动化等领域。

本文将简要介绍激光雷达的结构原理、分类及特点。

一、结构原理激光雷达主要由激光发射器、接收器、光电探测器、信号处理器和数据处理器等组成。

激光发射器发射激光脉冲，激光束照射到检测目标上后，部分激光被目标物体散射，激光束经接收器接收后，光电探测器将激光信号转化为电信号，经过信号处理器处理后传输至数据处理器进行数据处理和分析。

二、分类根据工作原理和实现功能的不同，激光雷达可以分为机械式激光雷达、固态激光雷达和混合式激光雷达。

机械式激光雷达通过旋转或振动的方式改变激光束的方向；固态激光雷达由固定的激光发射与接收单元组成，通过改变激光的发射和接收方式实现测距；混合式激光雷达集成了机械式和固态的优点，能够实现更精准的测距和目标识别。

三、特点1.高精度：激光雷达能够实现毫米级的精准测距，对于自动驾驶汽车等应用场景具有重要意义。

2.多目标检测：激光雷达可以同时探测多个目标，并能够对目标进行精确的定位和跟踪。

3.抗干扰能力强：激光雷达对光照、雨雪等天气条件的影响较小，能够在复杂环境下稳定工作。

4.高可靠性：激光雷达采用光学原理进行测距，不受电磁干扰，工作稳定可靠。

5.成本较高：激光雷达的制造成本较高，限制了其在一些低成本应用场景中的推广。

激光雷达具有高精度、多目标检测、抗干扰能力强和高可靠性等特点，是自动驾驶汽车、无人机等智能设备中不可或缺的核心传感器之一。

随着激光雷达技术的不断发展和成熟，其应用领域将会进一步扩大，为人类社会带来更多便利和安全。

基于上述内容，我们可以进一步探讨激光雷达在不同领域的应用和发展趋势。

一、自动驾驶汽车激光雷达是自动驾驶汽车中至关重要的传感器之一。

通过激光雷达的高精度测距和多目标检测能力，自动驾驶汽车可以实现对车辆、行人和障碍物的实时识别和定位，从而实现智能的避障和自动驾驶功能。

随着自动驾驶技术的不断发展，激光雷达的应用将会得到进一步扩展和深化，成为推动自动驾驶汽车商业化的关键技术之一。

激光雷达的分类
激光雷达按照工作原理和应用领域可以分为以下几类：
1. 机械式激光雷达。

机械式激光雷达通过旋转或运动反射镜来
扫描激光束，获取目标的三维坐标信息。

这种激光雷达结构简单，成
本较低，但精度和测量速度较差。

2. 固态式激光雷达。

固态式激光雷达采用固体发光体作为激光器，并通过特定的光学系统发射激光束，获取目标的三维坐标信息。

这种激光雷达结构较复杂，成本较高，但精度和测量速度较高。

3. 全景式激光雷达。

全景式激光雷达可以同时获取目标的全景
图和三维坐标信息，可以用于制作高精度的地图和模型。

4. 无旋转式激光雷达。

无旋转式激光雷达采用多个固定方向的
激光发射器和接收器，可以实现更快的数据采集和更广泛的应用场景。

5. 自主车辆激光雷达。

自主车辆激光雷达是一种专门为自动驾
驶车辆设计的激光雷达系统，具有高精度、高可靠性和实时性等优点，能够实现车辆环境感知和行驶路径规划等功能。

半固态激光雷达的分类
1. 机械旋转式的半固态激光雷达，就像是一个勤劳的舞者，在不断旋转中采集数据。

你看路上那些转来转去的激光雷达设备，不就是在努力工作嘛！
2. 混合固态式的半固态激光雷达，那可是非常智能的存在啊！就如同一个聪明的侦探，敏锐地捕捉着周围的一切。

比如在自动驾驶中，它多厉害呀！
3. MEMS 微振镜式的半固态激光雷达，哇，这简直就是精确的小助手！可以很精细地进行探测，好像在精心雕琢一件艺术品一样。

就像在一些精细测量场景中发挥关键作用。

4. 相控阵式的半固态激光雷达，这不就是科技的魔法棒嘛！能够快速灵活地扫描，不是很神奇吗？想想在一些要求快速响应的环境中，它多牛啊！
5. 光学相控阵式的半固态激光雷达，这就像是一个神奇的眼睛，能看到好多我们看不到的。

在一些复杂的环境中，它能轻松看透，厉害吧？
6. 液晶相控阵式的半固态激光雷达，像一个随时准备战斗的勇士，稳定又可靠呢！比如在一些恶劣条件下，它依然能出色完成任务。

7. 布拉格光栅式的半固态激光雷达，哎呀，这可是个特别的存在！就如同拥有独特技能的高手，展现出与众不同的能力。

在特定的应用中就会大显身手呀！
8. 梯度折射率透镜式的半固态激光雷达，不就是个神奇的宝贝嘛！能带来意想不到的效果，像在某些神秘的领域发挥着重要作用呢！
9. 自由曲面反射镜式的半固态激光雷达，哇哦，这可是个厉害的角色！像个超级明星一样闪耀呢！在各种场景中都能一展风采。

我觉得啊，半固态激光雷达的这些分类真的是各有千秋，都在为我们的科技进步和生活便利做出巨大的贡献呢！。

激光雷达分类
激光雷达分类是指按照激光雷达的功能和特性进行的分类。

根据其功能特性，激光雷达可以分为测距雷达、测速雷达、测形雷达和成像雷达。

测距雷达用来测量距离，它通过发射脉冲信号，然后计算出与发射地点之间距离来完成测量任务，常用有进口式和出口式。

测速雷达通过电磁波来测量物体的速度。

测形雷达用于构成三维模型，它可以通过激光束来测绘物体的形状、表面特征和细节，用于三维测量或者激光成像。

成像雷达则是获取环境的RGB光谱的数据，它们可用于不同的地理空间数据处理，这种雷达可以获取包括地物类型和地形细节信息等地址信息，并可以以指定的分辨率获取目标物体的信息。

激光雷达图像目标检测与分类技术激光雷达图像目标检测与分类技术是一种基于激光雷达数据的目标检测与分类方法。

激光雷达作为一种高分辨率的传感器，能够提供准确的三维点云数据，因此在自动驾驶、智能交通、环境监测等领域具有广泛的应用前景。

激光雷达图像目标检测与分类的核心任务是在给定的激光雷达数据中准确地识别和分类不同的目标。

它可以分为两个主要的阶段：目标检测和目标分类。

目标检测是指在激光雷达数据中确定目标的位置和尺寸。

常见的目标检测方法包括基于点云的方法和基于图像的方法。

基于点云的方法主要利用点云数据的空间分布和形状信息来检测目标，而基于图像的方法则利用激光雷达数据生成的二维图像信息进行目标检测。

这两种方法各有优势，可以根据实际需求选择合适的方法。

目标分类是指将检测到的目标分为不同的类别。

激光雷达图像中常见的目标类别包括行人、车辆、建筑物等。

目标分类的关键是提取有区分度的特征，并采用合适的分类算法来将目标分到不同的类别中。

常用的特征提取方法包括形状特征、光度特征和纹理特征等。

对于分类算法，常用的包括支持向量机(SVM)、神经网络和决策树等。

在激光雷达图像目标检测与分类技术的应用中，面临许多挑战。

首先，激光雷达数据通常具有较高的分辨率，导致数据量庞大，需要高效的处理和存储技术。

其次，激光雷达数据在不同的环境和条件下变化较大，需要具备较强的鲁棒性和适应性。

此外，目标检测和分类的准确度直接影响着系统的性能和安全性，因此需要进行精细的算法设计和优化。

当前，激光雷达图像目标检测与分类技术正不断取得新的突破和进展。

近年来，深度学习技术的发展为该领域带来了巨大的机遇。

通过利用深度卷积神经网络(CNN)等深度学习模型，可以更准确地进行目标检测和分类。

同时，联合使用多种传感器数据，如激光雷达数据、摄像头数据和雷达数据等，可以进一步提高目标检测和分类的准确性和鲁棒性。

激光雷达图像目标检测与分类技术的应用潜力巨大。

在自动驾驶领域，它可以帮助车辆准确地感知道路上的行人、车辆和障碍物，提高交通安全性。

简述激光雷达的分类
1. 激光雷达有固态激光雷达哟！就好像是一部超级相机，能稳定又快速地捕捉周围环境。

比如说，自动驾驶汽车上用它，那可就厉害啦，能随时感知路况呢！
2. 还有机械激光雷达呢！它就像一个勤劳的小蜜蜂，不断转动来扫描。

你想想看，在一些大型的测绘场景里，它可发挥大作用啦！
3. 混合固态激光雷达也是很牛的哦！它像是找到了一个巧妙的平衡点，既有固态的稳定又有一些机械的灵活。

这不就像我们既能踏实做事又能偶尔来点小创意嘛！
4. 脉冲式激光雷达也挺厉害呀！它像一个小爆竹，快速地发出脉冲来探测。

在远距离探测的时候，它可不含糊呢！
5. 相位式激光雷达可别小瞧哦！这就好比是个精确的测量仪，能很准确地给出信息。

很多高精度的测量工作可都靠它呢！
6. 多线激光雷达怎么样呢？哇，它就像有好多只眼睛一样，可以同时看到好多地方。

在复杂的环境中，它可太有用啦！
7. 单线激光雷达虽然简单，但是也有它的厉害之处呀！就好像一个专注的小能手，一心一意干好自己的活儿。

比如在一些简单的场景中，它就能很好发挥啦！
8. 调频连续波激光雷达也来啦！它像是一个持续发出美妙声音的乐器，稳定又连续地工作。

很多高端的应用里都有它的身影呢！
我觉得呀，激光雷达的这些分类各有各的厉害之处，它们在不同的领域和场景中都能大显身手，为我们的生活带来很多便利和进步呢！。

激光雷达的定义与分类
1. 嘿，你知道啥是激光雷达不？简单来说，它就像是给机器装上了超级眼睛！比如说自动驾驶汽车，激光雷达就是它看清周围环境的关键，能精确地探测物体和距离呢，多牛啊！
2. 激光雷达可是有不同分类的哦！有一种叫固态激光雷达，就好比是个小巧灵活的侦察兵，体积小但能力可不小。

再比如机械激光雷达，就像是个经验丰富的老兵，稳重可靠！
3. 想想看，激光雷达不就是在帮我们感知这个世界吗？就像你走路有眼睛看路一样，没它可不行！比如无人配送小车，激光雷达能帮它避开障碍，精准送达，这不是很厉害吗？
4. 激光雷达的分类里，还有不同的特性呢！是不是很神奇？好比说有的擅长远距离探测，就像神射手能一下子瞄准远方目标，有的则更擅长近距离的精准测量，像个细心的工匠。

5. 哎呀，说真的，激光雷达的存在可太重要了！它就像是给各种智能设备注入了灵魂，让它们能真正理解周围的一切。

就像无人机，有了激光雷达就能更好地执行任务了呀，你说是不是？
6. 激光雷达的定义和分类，真的值得好好研究研究！这不光是科技的进步，更是改变我们生活的力量啊！你看那些酷炫的科技产品，哪个离得开它呢，对吧？
我的观点结论：激光雷达真的超级重要且有趣，不同的类型有着各自独特的作用，推动着科技不断向前发展。

激光雷达作为一种主动遥感探测技术和工具已有近60年的历史，目前广泛用于地球科学和气象学、物理学和天文学、生物学与生态保持、军事等领域。

其中，传统意义上的激光雷达主要用于陆地植被监测、激光大气传输、精细气象探测、气候预测、海洋环境监测等。

随着激光器技术、精细分光技术、光电检测技术和计算机控制技术的飞速发展，激光雷达在遥感探测的高度、空间分辨率、时间上的连续监测和测量精度等方面具有独到的优势。

尤其在大气探测方面取得显著发展，对各种参数的测量空间覆盖高度已经可以实现从地面到120km的高度，其应用前景得到普遍的关注。

激光雷达按扫描方式分类:1、MEMS型激光雷达MEMS 型激光雷达可以动态调整自己的扫描模式，以此来聚焦特殊物体，采集更远更小物体的细节信息并对其进行识别，这是传统机械激光雷达无法实现的。

MEMS整套系统只需一个很小的反射镜就能引导固定的激光束射向不同方向。

由于反射镜很小，因此其惯性力矩并不大，可以快速移动，速度快到可以在不到一秒时间里跟踪到2D 扫描模式。

2、Flash型激光雷达Flash型激光雷达能快速记录整个场景，避免了扫描过程中目标或激光雷达移动带来的各种麻烦，它运行起来比较像摄像头。

激光束会直接向各个方向漫射，因此只要一次快闪就能照亮整个场景。

随后，系统会利用微型传感器阵列采集不同方向反射回来的激光束。

Flash LiDAR有它的优势，当然也存在一定的缺陷。

当像素越大，需要处理的信号就会越多，如果将海量像素塞进光电探测器，必然会带来各种干扰，其结果就是精度的下降。

3、相控阵激光雷达相控阵激光雷达搭载的一排发射器可以通过调整信号的相对相位来改变激光束的发射方向。

目前大多数相控阵激光雷达还在实验室里呆着，而现在仍停留在旋转式或MEMS 激光雷达的时代，4、机械旋转式激光雷达机械旋转式激光雷达是发展比较早的激光雷达，目前技术比较成熟，但机械旋转式激光雷达系统结构十分复杂，且各核心组件价格也都颇为昂贵，其中主要包括激光器、扫描器、光学组件、光电探测器、接收IC以及位置和导航器件等。