雷达和激光雷达的区别主要体现在以下几个方面：

工作原理与信号载体

传统雷达使用无线电波（微波频段电磁波），通过发射电磁波信号，接收目标反射的回波，利用时差、多普勒频移等计算目标位置、速度。而激光雷达使用激光束（可见光或红外光），发射窄束激光脉冲，通过精确时间测量计算距离，结合扫描机构生成三维点云，提供目标形状、距离等细节。

性能与精度

分辨率上，传统雷达较低，因其波长较长，难捕捉细节；激光雷达极高，可达厘米级精度，可分辨小目标轮廓。探测距离方面，传统雷达远，可达数百公里，适合远程跟踪；激光雷达为中短距离，在数百米至数公里，侧重于近距离高精度探测。环境适应性上，传统雷达受大气湿度、降水影响大；激光雷达受天气影响较小，不过在雨雪雾天性能会略降。抗干扰能力上，传统雷达较弱，易受杂散回波干扰；激光雷达强，激光束定向性高，多路径效应小。

应用领域

传统雷达主要用于军事、航空、气象（如天气预报）、海洋监测等，侧重远程目标跟踪、大范围探测。激光雷达多用于自动驾驶、无人机、机器人、地质测绘等，侧重高精度三维建模、近距离环境感知。

成本与发展趋势

传统雷达技术成熟，成本低，已广泛普及。激光雷达早期成本高，近年随技术进步逐渐降低，成为自动驾驶等领域的核心传感器。

总体而言，两者核心差异源于信号载体，实际应用中常结合使用，互补长短。

激光雷达为什么有盲区?

激光雷达的盲区问题源于其接收器的死区时间。死区时间通常为几到几十纳秒，是激光雷达接收到一个激光脉冲后到能接收下一个新激光脉冲的最短时间。这导致了激光雷达在处理近距离物体时出现测距不准的问题，这一现象被称为“吸点”。近距离物体的脉冲回波在激光接收器处于死区时间时无法被有效探测，进而影响了测距的准确性。

“吸点”问题是激光雷达领域的一大难题，它要求硬件的持续改进和优化，以减少盲区范围。盲区的大小因不同产品而异，一般在0.1到2米之间。在实际应用中，激光雷达必须能够准确探测到这个范围内的障碍物，以避免碰撞和其他危险情况的发生。

为了解决盲区问题，激光雷达技术不断在发展和创新。例如，通过优化激光发射和接收的机制，缩短死区时间，提升探测灵敏度，以及采用更先进的算法来增强近距离物体的识别能力。此外，研发人员也在探索使用多束激光雷达组合、增加传感器数量等方法，以扩大有效探测区域并进一步减少盲区。

随着激光雷达技术的不断进步和应用领域的扩展，盲区问题的解决将有助于提升自动驾驶汽车、无人机、机器人等设备的安全性和可靠性。未来，通过不断的技术革新和优化，激光雷达有望在更广泛的场景中发挥重要作用，为人们的生产和生活带来更多的便利与安全。

激光雷达的功能有哪些 激光雷达的精度可达到多少级

激光雷达的功能主要包括高精度电子地图和定位、障碍物识别、可通行空间检测以及障碍物轨迹预测。激光雷达的精度可以达到厘米级。

高精度电子地图和定位：通过多线束激光雷达采集的点云信息与车载组合惯导数据相结合，生成高精度地图，为无人驾驶汽车提供高精度定位。

障碍物识别：激光雷达能够在限定感兴趣区域后，通过分析障碍物特征和运用识别算法，对障碍物进行检测与识别，这对于无人驾驶汽车的安全行驶至关重要。

可通行空间检测：依赖于高精度电子地图，通过分析ROI内部点云的高度和连续性信息，判断该区域是否可通行，帮助无人驾驶汽车理解其周围环境并做出合理的驾驶决策。

障碍物轨迹预测：基于激光雷达的感知数据和障碍物所在车道的拓扑关系，预测障碍物的运动轨迹，这对于无人驾驶汽车的路径规划，尤其是在避障、换道和超车等操作时具有重要意义。

关于激光雷达的精度：激光雷达作为一种主动测量装置，能够实现厘米级的定位精度，这使得它在高级别自动驾驶中具有极高的应用价值。其高精度和强大的环境感知能力为无人驾驶汽车的安全、高效行驶提供了有力保障。