1、感知环境：激光雷达开启后，汽车周围的环境可以通过激光扫描3D模型的形式呈现出来，还可以通过算法比较前后一帧的变化，然后对比周边环境。对汽车和行人的检测更加精准，在感知环境方面优势明显，能够给我们带来很多便利。
2、汽车激光雷达主要应用于自动驾驶系统，也就是未来的无人驾驶汽车。目前，它主要被用于自动驾驶辅助系统中。 在汽车上，激光雷达通常采用多线束形式，能够帮助汽车感知道路环境，自行规划行车路线，并控制车辆达到预定目标。
3、在汽车领域，激光雷达主要应用于自动驾驶。但目前仅作为自动驾驶辅助系统使用。激光雷达通过多束线束帮助车辆感知道路环境，自主规划行驶路线并控制车辆达到预定目标。例如，根据激光器碰到障碍物后的反射时间，计算目标与自身的距离，从而帮助车辆识别路口和方向。
混合固态激光雷达指用半导体“微动”器件（如MEMS扫描镜）来代替宏观机械式扫描器，在微观尺度上实现雷达发射端的激光扫描方式。MEMS扫描镜是一种硅基半导体元器件，属于固态电子元件。
多雷达同步数据和雷达点云数据有一些区别。下面我会分别解释一下这两个概念。 多雷达同步数据： 多雷达同步数据是指多个雷达设备在时间上进行同步，以便共同工作并提供更准确的感知和定位能力。通过时间同步，多个雷达设备可以在相同的时间点上采集数据，以便进行更精确的定位和感知，减少误差和冲突。
静态杂波滤除就是将多普勒速度为零的信号去除，这样的话基本上所有零速、微动目标都会被抑制掉。所以说：不是雷达不能探测，而是我们不需要雷达探测到的这部分信号，这个是基本常识，不可违背，不可误解。如果需要将所有静止、运动的目标都呈现出来，目前有一种叫作4D点云成像的车载雷达。
感知很好。睿博感知角雷达点云数达到1500pts每帧，探测距离达到210m，探测距离可以根据客户整车规划进行调整，无需重新设计硬件，只需要调整软件配置即可。可以感知前向4D毫米波雷达则可以精准定位前方300米远车辆目标的所处车道位置信息，点云数量达到近万pts每帧。
1、在实际应用中，如KITTI激光雷达数据处理，PCN证明了其在实时场景中的实用价值。通过保真度、MMD和一致性评估，补全后的点云不仅提升了配准精度，还展示了其在不同算法中的优越性能，如图7所示。尽管如此，PCN并非无懈可击，复杂对象的连接部件和细薄结构的恢复仍是挑战。