补盲激光雷达厂商

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%。激光雷达通过多角度扫描，获取目标的完整信息。补盲激光雷达厂商

如今，LiDAR经常用于创建所处空间的三维模型。自主导航是使用LiDAR系统生成的点云数据的应用之一。微型LiDAR系统甚至能够嵌入在手机大小的设备中。LiDAR 在现实世界中如何发挥作用，自主导航中的态势感知是LiDAR的一个较引人入胜的应用。任何移动车辆的态势感知系统都需要同样了解其周围的静止和移动物体。例如，雷达技术长期以来用于探测飞机。对于地面车辆，已经发现LiDAR非常有用，因为它能够确定物体的距离并且在方向性上非常精确。探测光束能够在角度上精确定向并快速扫描，据此创建三维模型点云数据。因为车辆周围的情况是高度动态的，所以快速扫描能力对这类应用至关重要。四川重复扫描激光雷达在某些领域，激光雷达被用于侦察和目标识别。

当我们用当前帧和整个点云地图进行匹配的时候，我们便能得到传感器在整个地图中的位姿，从而实现在地图中的定位。传感器车规化，固态激光雷达取消了机械结构，能够击中目前机械旋转式的成本和可靠性的痛点，是激光雷达的发展方向。除了这两大迫切解决的痛点外，目前量产的激光雷达探测距离不足，只能满足低速场景（如厂区内、校园内等）的应用。日常驾驶、高速驾驶的场景仍在测试过程中。当前机械式激光雷达的价格十分昂贵，Velodyne 在售的 64/32/16 线产品的官方定价分别为 8 万/4 万/8 千美元。一方面，机械式激光雷达由发射光源、转镜、接收器、微控马达等精密零部件构成，制造难度大、物料成本较高；另一方面，激光雷达仍未大规模进入量产车、需求量小，研发费用等固定成本难以摊薄。 量产 100 万台 VLP-32后，那么其售价将会降至 400 美元左右。

当前所面临的挑战在于如何区分来自周边其他LiDAR设备的信号，而各种信号调制和隔离方法也正在积极研发中。LiDAR系统的成本和维护——这类系统相比一些替代技术所使用的传感器类型更加昂贵，当然持续不断的开发工作也在积极进行，为满足其大规模使用的需要而开发生产成本更低的系统。抑制非目标对象的回波——类似于抑制之前提到的大气虚假信号。但是这也可能会出现在空气质量良好的情况下。应对这一挑战通常涉及在不同的目标距离处，以及在LiDAR接收器的视场范围之内使光束尺寸尽可能更小。在航海领域，激光雷达为船舶提供了安全导航保障。

在实际应用中，很多时候并不知道点云之间的邻接关系。针对此，研究人员开发了较小张树算法和连接图算法以实现邻接关系的计算。总体而言，三维模型重建算法的发展趋势是自动化程度越来越高，所需人工干预越来越少，且应用面越来越广。然而，现有算法依然存在运算复杂度较高、只能针对单个物体、且对背景干扰敏感等问题。研究具有较低运算复杂度且不依赖于先验知识的全自动三维模型重建算法，是目前的主要难点。然而，如何在包含遮挡、背景干扰、噪声、逸出点以及数据分辨率变化等的复杂场景中实现对感兴趣目标的检测识别与分割，仍然是一个富有挑战性的问题。激光雷达的维护简单，降低了使用成本。云南机器人激光雷达

激光雷达以其高分辨率成像能力，在无人机地形测绘中发挥着重要作用。补盲激光雷达厂商

根据沙利文的统计及预测，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，至2025年全球市场规模有望达131.1亿美元。2022年全球激光雷达解决方案市场规模为120亿元，近五年年均复合增长率为63%。根据预测，2023年全球激光雷达解决方案市场规模将达到227亿元，2024年将达到512亿元。LIDAR技术发展至今，已经用在各个领域；主要应用包括：立体制图、采矿、林业、考古学、地质学、地震学、地形测量和回廊制图等等。补盲激光雷达厂商