RSoft 工具，能夠支持對片上LiDAR器件進行復雜的布局設計。任何單一仿真工具都無法勝任如此復雜性質的設計問題。組合使用RSoft工具，如FullWAVE FDTD用于發射器，Multiphysics Utility用于T-O Phaser，BeamPROP BPM用于分束器，將會達成較佳布局設計。OptSim，用于設計和模擬光通信系統。光學相干斷層掃描（OCT）和光探測和測距（LiDAR）應用中接收到的射頻頻譜，得到飛行時間（ToF）的分辨率及測量結果。OptoCompiler，用于光子集成電路。光子集成電路的應用領域也在持續擴展，從數據中心中的收發器和開關到更多樣化的汽車，生物醫學和傳感器市場，如（固態）LiDAR，層析成像和自由空間傳感器。總之，隨著科技不斷進步與發展，LiDAR已經成為多個領域不可或缺且無法替代的關鍵工具之一。其普遍應用將進一步推動各行各業向著更加智能化、高效率和精確度發展，并為人類社會帶來更多福祉與便利。激光雷達在虛擬現實技術中實現了真實世界的數字化重建。黑龍江覽沃激光雷達
激光雷達難點：當周邊環境中存在透明介質 (如潔凈水體) 時，位于透明介質內部或后方的目標能夠被測到。由于光線在透明介質中會發生折射，被測目標實際上位于折射光路上，而測量結果則位于直線光路上，測量出的目標位置會發生偏差，此外，雷達也可能會收到兩個反射回波，一個來自于透明介質內部或后方的實際目標表面的反射，另一個來自于不完全潔凈的透明介質表面的漫反射，此時的測量結果不確定，有可能是介質表面，也可能是實際目標。四川二維激光雷達激光雷達的智能化處理提高了數據解析的自動化水平。
在三維模型重建方面，較初的研究集中于鄰接關系和初始姿態均已知時的點云精配準、點云融合以及三維表面重建。在此，鄰接關系用以指明哪些點云與給定的某幅點云之間具有一定的重疊區域，該關系通常通過記錄每幅點云的掃描順序得到。而初始姿態則依賴于轉臺標定、物體表面標記點或者人工選取對應點等方式實現。這類算法需要較多的人工干預，因而自動化程度不高。接著，研究人員轉向點云鄰接關系已知但初始姿態未知情況下的三維模型重建，常見方法有基于關鍵點匹配、基于線匹配、以及基于面匹配 等三類算法。
二維掃描振鏡激光雷達，這類激光雷達的主要元件是兩個掃描器——多邊形棱鏡和垂直掃描振鏡，分別負責水平和垂直方向上的掃描。特點是掃描速度快，精度高。比如：一個四面多邊形，只移動八條激光器光束（相當于傳統的8線激光雷達），以5000rpm速度掃描，垂直分辨率為2667條/秒，120度水平掃描，在10Hz非隔行掃描下，垂直分辨率達267線。優點：轉速越高，掃描精度越高；可以控制掃描區域，提高關鍵區域的掃描密度；多邊形可提供超寬FOV，一般可做到水平120度。MEMSLidar一般不超過80度；通光孔徑大，信噪比和有效距離要遠高于MEMSLidar；價格低廉，MEMS振鏡貴的要上千美元，多邊形激光掃描已經非常成熟，價格只要幾十美元；激光雷達間抗干擾性強缺點：與MEMS技術比，其缺點是功耗高，有電機轉動部件。在安全監控領域，激光雷達能有效識別入侵者并觸發警報。
下游主要客戶：車載領域，目前，在智能駕駛市場中，ADAS+ADS雙輪驅動，激光雷達作為智能駕駛畫龍點睛的產品，不可或缺。在高級輔助駕駛市場，激光雷達的成本不斷下降，商業化進程有望提速，全球范圍內L3級輔助駕駛量產車項目當前處于快速開發之中。世界各地交通法規的修訂為L3級自動駕駛技術商業化落地帶來機會。2020年6月通過的《ALKS車道自動保持系統條例》，這是全球范圍內頭一個針對L3級自動駕駛具有約束力的國際法規。隨著激光雷達成本下探至數百美元區間且達到車規級要求，未來越來越多高級輔助駕駛量產項目將實現量產；根據Forst&Sullivan的研究報告，2021-2026E、2026E-2020E全球乘用車新車市場ADAS車輛銷售CAGR有望達75.5%、30.5%，其中中國增速較高，分別為92.2%/29.3%。激光雷達在物流領域提高了貨物分揀和配送的效率。黑龍江Horizon激光雷達
激光雷達的高精度三維成像為地質勘探提供了有力支持。黑龍江覽沃激光雷達
關于 FMCW 的原理，可以閱讀本系列的下一篇文章：Yvon Shong：走進自動駕駛傳感器——毫米波雷達。調幅連續波（AMCW）激光雷達與基本的飛行時間系統相似的是，調幅連續波激光雷達發射一個信號，測量激光反射回來的時間。但區別在于，時間飛行系統只發射一個脈沖，調幅連續波 LiDAR 通過改變激光二極管中的極電流來調整發射光強度，從而實現調制。激光雷達應用于測繪主要有測距、定位以及地表物體的三維繪制；其達作為一種重要的傳感器，目前正在自動駕駛領域和無人飛行器領域得到普遍應用。黑龍江覽沃激光雷達