激光雷达（英文名：laser radar）亦称光达，是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，属于扫描式激光测距传感器。

20世纪60年代初，科学家就提出了激光雷达的概念。1954年，科学家成功研制了世界上第一台微波量子放大器。1960年7月，美国休斯实验室的西奥多·梅曼，发明了人类历史上第一台激光器。激光雷达的工作原理为向目标发射探测信号（激光束），将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射的信号进行比较，通过适当处理可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数，从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。它由激光发射机、光学接收机、转台和信息处理系统等组成，激光发射机将电脉冲变成光脉冲发射出去，光学接收机再把从目标反射回来的光脉冲还原成电脉冲，送到显示器。

激光雷达同工作在微波波段的雷达相比，具有分辨力高、成像清晰、测量精度高、隐蔽性好、抗干扰能力强和体积小、设备简单的优点。但是激光雷达不能穿透云层、雨滴或者稠密的烟雾，需要在较好的天气下使用。在应用方面，激光雷达可以应用在大气探测、无人机、机器人、自动驾驶及工业应用等领域。2022年，中国科学技术大学科研团队在相干测风激光雷达方面首次实现3米和0.1秒的全球最高时空分辨率的高速风场观测。

1916年，阿尔伯特·爱因斯坦发现了激光的原理。简单的说，就是原子中的电子从高能级落到低能级的时候，就会以光子的形式释放能量。从某种意义上说，这可以理解成一种形式的“燃烧”。1954年，科学家成功研制了世界上第一台微波量子放大器。1960年7月，美国休斯实验室的西奥多·梅曼，发明了人类历史上第一台激光器。为了达到“燃烧”所需要的条件，他用高强闪光灯管，来激发红宝石，最终促成了真正意义上的激光的出现。学术界和产业界认为激光雷达是智能驾驶（包括自动驾驶，AGV，UAV 等）不可或缺的探测和传感部件。激光雷达可用于物体探测与规避，物体识别与跟踪，即时定位与地图构建等。随着汽车智能化、网联化的快速发展对于激光雷达的需求日益增长。

激光雷达用于海洋探测研究起源于20世纪60年代的美国，这一阶段主要是激光测深技术机理的研究，以美国、加拿大、澳大利亚为代表。1968年， Hickman和Hogg搭建了世界上第一个激光水深测量系统，论证了蓝绿激光探测水下目标的可行性。随后美国海军推出了机载脉冲激光测深系统(Pulsed Light Airborne Depth Sounder，PLADS)，并搭载于直升机上进行测深试验。1971～1974年，美国航空航天局研制出了机载激光水深测量仪(Airborne Laser Bathymeter，ALB)，继而推出了具有扫描和高速数据记录能力的机载海洋激光雷达系统(Airborne Oceanographic LiDAR，AOL)。20世纪末，美国的CYRA公司和法国的MENSI公司将激光技术运用到三维测量领域。三维激光测量技术的产生为测量领域提供了全新的测量手段。

2022年7月5日，贵州省首部气溶胶激光雷达落户贵阳，进入试运行阶段。同年7月消息，中国科学技术大学科研团队在相干测风激光雷达方面实现重大突破，首次实现3米和0.1秒的全球最高时空分辨率的高速风场观测。该成果在国际学术期刊《光学快报》上发表。

2024年2月，据国家知识产权局公告，福耀玻璃工业集团股份有限公司申请一项名为“一种适用于激光雷达内置的夹层玻璃及包含其的车辆“。通过该技术提高激光雷达红外波段光谱的透过率。

激光雷达的测距原理是通过测算激光发射信号与激光回波信号的往返时间，计算出目标的距离。根据所发射激光信号的不同形式分类，激光测距方法有脉冲法、干涉法和相位法等。

此外，激光雷达的测距原理可以分为TOF 和FWCW。

TOF即飞行时间法，通过直接测量发射激光和回波信号的时间差，基于光在空气中的传播速度得到目标物的距离信息，具有响应速度快、探测精度高的优势。

FWCW即相干测距法，将发射激光的光频进行线性调制，通过回波信号与参考光进行相干排频得到频率差，从而间接获得飞行时间反推目标物距离，其中调频连续波是相干测距法中面向无人驾驶应用的主要方法，是当前市场上的主流技术路径。

用脉冲法测量距离时，首先激光器发出一个光脉冲，同时设定的计数器开始计数，当接收系统接收到经过障碍物反射回来的光脉冲时停止计数，计数器所记录的时间就是光脉冲从发射到接收所用的时间。光速是一个固定值，所以只要得到从发射到接收所用的时间就可以算出所要测量的距离。脉冲法测量的精度和分辨率与发射信号带宽或处理后的脉冲宽度有关，脉冲越窄，性能越好。

干涉法的基本原理是利用光波的干涉特性而实现距离测量。根据干涉原理，产生干涉现象的条件是有两列相同频率、相同振动方向的光相互叠加，并且这两列光的相位差固定。干涉法测距技术虽然已经很成熟，测量精度较高，但它一般用于测量距离的变化，不能直接用它测量距离，所以干涉法测距一般应用于干涉仪、测振仪、陀螺仪中。

相位法的测距原理是利用发射波和反射波之间形成的相位差来测量距离。首先经过调制的频率通过发射系统发出一个正弦波的光束，然后通过接收系统接收经过障碍物之后反射回来的激光。只要求出这两束光波之间的相位差，便可通过此相位差计算出待测距离。

激光雷达由激光发射系统、光学接收系统、转台和信息处理系统等组成。

各种形式的激光器。接收系统采用望远镜和各种形式的光电探测器。激光雷达采用脉冲和连续波两种工作方式，按照探测的原理不同，探测方法可以分为米散射、瑞利散射、拉曼散射、路易·布里渊散射、荧光、多普勒等。激光器将电脉冲变成光脉冲（激光束）作为探测信号向目标发射出去，打在物体上并反射回来，光接收机接收从目标反射回来的光脉冲信号（目标回波），与发射信号进行比较，还原成电脉冲，送到显示器。

接收器准确地测量光脉冲从发射到被反射回的传播时间因为光脉冲以光速传播，所以接收器总会在下一个脉冲发出之前收到前一个被反射回的脉冲。鉴于光速是已知的，传播时间即可被转换为对距离的测量。然后经过适当处理后，就可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态甚至形状等参数，从而对目标进行探测、跟踪和识别。根据扫描机构的不同，激光测距雷达有2D和3D两种激光测距方法主要分为两类：一类是连续波测距法；另一类是脉冲测距方法。连续波测距一般针对合作目标采用性能良好的反射器，激光器连续输出固定频率的光束，通过调频法或相位法进行测距。

激光雷达由于使用的是激光束，工作频率高，因此具有以下特点。

（1）分辨率高。激光雷达可以获得极高的角度、距离和速度分辨率。通常角度分辨率不低于0.1 mrad，也就是说可以分辨3 km距离上相距0.3 m的两个目标，并可同时跟踪多个目标；距离分辨率可达0.1 m；速度分辨率可达10 m/s以内。

（2）隐蔽性好。激光直线传播，方向性好，光束很窄，只有在其传播路径上才能接收到，因此很难被截获，且激光雷达的发射系统（发射望远镜）口径很小，可接收区域窄，有意发射的激光F扰信号进入接收机的概率极低。

（3）低空探测性能好。激光雷达只有被照射到目标才会产生反射，完全不存在地物回波的影响，因此可以“零高度”工作，低空探测性能很强。

（4）体积小、质量轻。与普通微波雷达相比，激光雷达轻便、灵巧，架设、拆收简便，结构相对简单，维修方便，操纵容易，价格较低。

激光雷达工作时受天气和大气影响较大。在大雨、浓烟、浓雾等坏天气里，衰减急剧加大，传播距离大受影响。大气环流还会使激光光束发生畸变、抖动，直接影响激光雷达的测量精度。此外，由于激光雷达的波束极窄，在空间搜索目标非常困难，只能在较小的范围内搜索、捕获目标。

激光雷达按有无机械旋转部件，可分为机械激光雷达、固态激光雷达和混合固态激光雷达。

机械激光雷达带有控制激光发射角度的旋转部件，体积较大、价格昂贵，但测量精度相对较高，一般置于汽车顶部。

固态激光雷达依靠电子部件来控制激光发射角度，无须机械旋转部件，故尺寸较小，可安装于车体内。

混合固态激光雷达没有大体积旋转结构，采用固定激光光源，通过内部旋转玻璃片改变激光光束方向，实现多角度检测，并且采用嵌入式安装。

根据线束数量的多少分，激光雷达又可分为单线束激光雷达与多线束激光雷达。

单线束激光雷达扫描一次只产生一条扫描线，所获得的数据为2D数据，因此无法区别有关目标物体的3D信息。由于单线束激光雷达具有测量速度快、数据处理量少等特点，被广泛应用于安全防护、地形测绘等领域。

多线束激光雷达扫描一次可产生多条扫描线，目前市场上多线束激光雷达产品主要包括4线束、8线束、16线束、32线束、64线束和128线束等，再细分可分为2.5D激光雷达及3D激光雷达。2.5D激光雷达与3D激光雷达最大的区别在于激光雷达的垂直视野范围。

激光雷达的作用是能精确测量目标位置、运动状态和形状，以及准确探测、识别、分辨和跟踪目标，具有探测距离远和测量精度高等优点，应用于移动机器人定位导航、资源勘探、城市规划、农业开发、水利工程、土地利用、环境监测、交通监控、防震减灾等方面。随着半导体激光技术的成熟和光电子技术、数字信息处理技术的发展，激光雷达的成本不断下降，在自动驾驶、智能机器人、工业制造等很多新领域获得应用。

在军事上也已开发出火控激光雷达、侦测激光雷达、导弹制导激光雷达、靶场测量激光雷达、导航激光雷达等精确获取三维地理信息的途径，为国民经济、国防建设、社会发展和科学研究提供了极为重要的数据信息资源。

在车载领域，激光雷达根据激光线束可分为单线激光雷达和多线激光雷达。单线激光雷达通常置于车前，用于探测车辆前方障碍物；多线激光雷达一般置于车顶，采用旋转扫描的方式可获得车辆360°范围的目标。常见多线束激光雷达有16线、32线、64线、128线等。线束越多，可扫描的平面就越多，获取的目标信息就越详细，但线束越多，点云数据量越大，对数据存储和数据处理的要求就越高。