掃描模塊決定激光雷達的視場與分辨率。機械式的旋轉(zhuǎn)速度（如 600 轉(zhuǎn) / 分）決定水平幀率，線數(shù)決定垂直分辨率；MEMS 振鏡的擺動角度（如 ±20°）和頻率（如 500Hz）決定掃描范圍與更新率；OPA 的波束轉(zhuǎn)向角度由相位控制精度決定，目前可實現(xiàn) 0.1° 的角度分辨率。多線激光雷達通過不同線束的垂直角度差（如 0.4°）覆蓋更大垂直視場，例如 64 線雷達可在 - 25° 至 + 15° 范圍內(nèi)實現(xiàn) 0.5° 的角度間隔。

信號處理單元是點云質(zhì)量的保障。通過時間數(shù)字轉(zhuǎn)換器（TDC）或模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器（ADC）精確測量飛行時間，精度可達 10 皮秒（對應距離精度 3 毫米）。針對雨、雪、灰塵等干擾，采用回波檢測算法（如多脈沖累加、閾值自適應）提升信噪比；對玻璃、水面等低反射率目標，通過增加發(fā)射功率或延長積分時間增強回波信號。點云去噪算法（如統(tǒng)計濾波、半徑濾波）可剔除誤檢點，使有效點保留率提升至 95% 以上。

應用場景：技術(shù)特性與場景適配

激光雷達的技術(shù)選型需與應用場景的需求匹配，不同領(lǐng)域?qū)π阅艿囊蟛町愶@著。

自動駕駛領(lǐng)域分高低速場景：高速自動駕駛（如 Robotaxi）需 128 線激光雷達，在 200 米范圍內(nèi)保持≥100 點 /㎡的點云密度，以識別遠距離車輛的運動趨勢；低速場景（如園區(qū)接駁車）則可采用 16 線激光雷達，重點優(yōu)化 5-30 米內(nèi)的近距離感知，通過廣角鏡頭（水平視場角≥120°）覆蓋側(cè)向行人，成本可控制在 500 美元以內(nèi)。在城市道路，激光雷達需配合攝像頭識別交通信號燈，但在隧道、暴雨等攝像頭失效的場景，激光雷達成為主要感知手段。

測繪與地理信息中，機載激光雷達（LiDAR）通過無人機或飛機搭載，以 1064nm 波長（穿透植被能力強）實現(xiàn)地面三維建模，點云密度可達 50-200 點 /㎡，高程精度≤10 厘米，廣泛用于地形測繪、森林資源調(diào)查（通過多層回波區(qū)分樹冠與地面）。地面移動測繪車則結(jié)合 IMU 和 GPS，將激光雷達點云與影像融合，生成厘米級精度的城市三維模型，用于數(shù)字孿生建設(shè)。

工業(yè)與機器人領(lǐng)域側(cè)重近距離高精度：倉儲機器人采用三角測距激光雷達（量程 0.5-10 米），以 50Hz 幀率檢測貨架與障礙物，定位精度 ±2 厘米；工業(yè)檢測中，Flash 激光雷達可在 1 秒內(nèi)完成對機械零件的三維掃描，點云分辨率達 0.1 毫米，用于尺寸公差檢測。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，激光雷達可測量作物高度與密度，為精準灌溉提供數(shù)據(jù)支持。