lidar技术,即光探测与测距技术，通过发射激光束并接收反射信号来获取目标物体的距离、形状、位置等信息，具有高精度、高分辨率、全天候工作等特点，在自动驾驶、地理测绘、环境监测等领域得到广泛应用，其核心特点可从技术原理、性能优势、应用场景及局限性等多个维度展开分析。
从技术原理看,lidar通过激光发射器向目标物体发射特定波长的激光脉冲，部分激光被物体表面反射后由接收器捕获，通过测量激光往返时间计算距离，结合扫描机构获取三维点云数据，与依赖可见光的相机不同，激光波长较短（通常为近红外波段），穿透性强，且不易受环境光干扰，这使其在复杂光照条件下仍能稳定工作，激光束具有高度方向性，可实现亚米级甚至厘米级测距精度，远超传统雷达。
性能优势方面,lidar的高精度与高分辨率是其核心竞争力，以车载lidar为例，高端产品可实现0.1°的角分辨率和100米以上的探测距离，每秒可生成数百万个点云数据点，构建出厘米级精度的三维环境模型，其响应速度快，数据刷新率可达10Hz以上，能够实时捕捉动态目标信息，满足自动驾驶对环境感知的实时性要求，lidar对目标物体的材质、颜色不敏感，无论是金属、塑料还是植被，均可有效探测，而传统相机在弱光或逆光条件下易出现性能下降，雷达则难以分辨近距离物体的细节。
在应用场景上,lidar展现出极强的适应性，自动驾驶领域，lidar通过融合摄像头、毫米波雷达等多源数据，实现车辆对行人、障碍物、车道线等目标的精准识别，弥补单一传感器的局限性；地理测绘中，机载或星载lidar可快速生成高精度数字高程模型（DEM）、数字表面模型（DSM），广泛应用于城市规划、灾害评估；林业资源调查中，其穿透植被冠层的能力可获取森林垂直结构信息；在工业自动化中，lidar可用于机器人避障、物体定位与抓取，提升生产效率，在气象监测、考古勘探、电力巡检等领域，lidar也发挥着不可替代的作用。
lidar技术也存在一定局限性,成本较高，尤其是机械式旋转lidar，其激光发射器、扫描系统和信号处理单元的制造成本限制了大规模普及；在恶劣天气条件下（如浓雾、暴雨、大雪），激光信号易被大气中的颗粒物散射或吸收，导致探测距离和精度下降；部分低端lidar在近距离探测时存在盲区，且点云数据处理算法复杂，对计算能力要求较高，近年来，固态lidar（如MEMS微振镜、OPA光学相控阵）通过简化机械结构降低成本，但探测距离和分辨率仍需提升。
为更直观展示lidar与其他传感器的性能差异,可通过下表对比：
| 特性 | lidar | 毫米波雷达 | 摄像头 |
|---|---|---|---|
| 探测精度 | 厘米级 | 米级 | 毫米级（依赖算法） |
| 分辨率 | 高（三维点云） | 低 | 高（二维图像） |
| 抗干扰能力 | 强（不受光照影响） | 强（穿透雨雾能力强） | 弱（依赖光照条件） |
| 目标识别 | 可获取形状信息，材质依赖 | 可测速测距，识别能力弱 | 可识别颜色纹理，依赖算法 |
| 成本 | 高（固态lidar逐步降低） | 中 | 低 |
相关问答FAQs：
Q1：lidar在雨天或雾天的性能如何？
A1：lidar在雨天或雾天的性能会因大气中的水滴对激光信号的散射和吸收而下降，探测距离可能缩短50%以上，极端条件下甚至失效，但相比摄像头，lidar受光照影响较小；相比毫米波雷达，其分辨率更高，因此常通过多传感器融合弥补单一传感器的天气局限性，固态lidar通过优化激光波长和信号处理算法，可在一定程度上提升恶劣天气适应性。
Q2：为什么自动驾驶需要lidar，而仅用摄像头或雷达不够？
A2：摄像头依赖环境光照，在夜间、隧道或逆光条件下易丢失信息；毫米波雷达分辨率低，难以识别小型障碍物和交通标志，lidar通过三维点云可直接构建环境空间结构，弥补摄像头在深度感知上的不足和雷达在分辨率上的短板，三者融合可实现全天候、全场景的精准感知，满足自动驾驶对安全性和冗余性的要求。
