无人驾驶标定板近年来，环境问题广受大家关注，而对海洋环境的保护已成共识，海洋激光雷达作为一种的海洋探索与监测手段，已经成为主流。激光雷达与海洋生物相关的应用主要体现在渔业资源调查和海洋生态环境监测两方面。前者常采用蓝绿脉冲光作为激发光源，通过对激光回波信号的识别提取以获得鱼群分布区域和密度信息，结合偏振特征分析可对鱼群种类进行识别；无人驾驶标定板激光雷达作为一项新技术，除上述领域外，未来还将有更广阔的扩展空间，以及不同的情景要求。对于激光来说，其优点有些明显，但也存在缺点，如受天气因素影响大空间搜索范围窄等。随着技术的成熟，市场在未来是可以预料的。
智能驾驶的网络导航，处理我们在哪里、到哪里、走哪条道路中的哪条车道等问题；自主驾驶是在智能系统控制下，完成车道坚持、超车并道、红灯停绿灯行、灯语笛语交互等驾驶行为；人工干预，就是说驾驶员在智能系统的一系列提示下，对实践的道路状况做出相应的反响。若无人驾驶汽车判定是斜坡后，就能够作出平安开上车道的决策。这种精度对上路行驶的无人驾驶汽车而言，能够更接近的平安。由于激光波长比毫米波短3个数量级，因而分辨率精度比毫米波强很多，能够分明地辨认四周的车辆、行人与障碍物。但由于大多数物体在激光波段存在吸收与反射，传播间隔也比毫米波短不少，雨天时，激光可能被雨滴吸收或反射，会干扰行车平安。由于车路协同是将来自动驾驶的趋向，激光雷达也能够应用到路端，由路端实时扫描并同步推送给左近车辆。激光雷达与毫米波雷达是汽车探路的左膀右臂。激光雷达处置近处高精度的建模，在复杂的街道保证行车平安。毫米波雷达处置远处低精度的建模，保证复杂天气的行车平安。
智能驾驶反射板LiDAR通过测量激光信号的时间差相位差确定距离，通过水平旋转扫描或相控扫描测角度，并根据这两个数据建立二维的极坐标系;再通过获取不同俯仰角度的信号获得维的高度信息。无人驾驶测试板通过激光雷达获取到三维点去数据后。进行点云分离，然后进行聚类，一般都是通过计算相邻两个激光点间的距离来决定是否属于同一类。聚类完之后进行障碍物识别。识别也障碍物之后，进行前后两频对比，可以识别是静态障碍物还是动态障碍物。动态障碍物也可以计算出运动速度等。结合无人驾驶汽车当前的位置信息，计算出避障所需的安全距离，达到壁障功能。