FMCW的激光雷达又分相位调变和频率调变两种，其中频率调变即FMCW比较常见。FMCW 激光雷达发射调频连续激光，通过回波信号与参考光进行相干拍频得到频率差，从而间接获得飞行时间反推目标物距离，同时也能够根据多普勒频移信息直接测量目标物的速度，其技术发展方向为利用硅基光电子技术实现激光雷达系统的芯片化。
目前已有的以TOF为技术路线的激光雷达公司数量众多当属主流，但FMCW也以其优势备受期待，甚至被认为是下一代激光雷达技术。从国外企业来看，目前以FMCW为技术路线，或将FMCW技术应用到车载激光雷达领域的企业包括Insight、Aeva、Blackmore（被Aurora收购）、SiLC等，国内苏州挚感光子不久前也已完成了A轮融资，禾赛科技也在其招股书中表示公司也打算涉略FMCW 激光雷达芯片化解决方案。
3）三角法
三角法，入射光和反射光构成一个三角形，对光斑位移的计算运用了几何三角定理，故该测量法称为激光三角测距法，适合短距离测量，多用于单线二维激光雷达。思岚科技的RPLIDAR A3三角测距激光雷达已能达到25米的测距范围，突破了曾经业内曾认为三角测距雷达因为自身原理难以突破20米以上的实用化测距。
2、扫描方式
根据光束操作的扫描方式分，包括机械式激光雷达、固态激光雷达（MEMS、OPA、Flash）。按照目前产业发展情况来看，MEMS和Flash技术更受激光雷达厂商的青睐，有望逐步取代机械式激光雷达。
机械式激光雷达通过电机带动收发阵列进行整体旋转，实现对空间水平360°视场范围的扫描。测距能力在水平360°视场范围内保持一致。最早布局机械式激光雷达的是Velodyne公司，就是借此获得先发优势的。
由于传统机械式激光雷达在整车厂前装量产环节难以满足车规，固态激光雷达技术路线开始被重视，布局了新技术路线的企业开始得到整车厂的青睐，如国外的Luminar，国内的速腾聚创、禾赛科技、图达通以及览沃科技均得到了主机厂的前装定点项目。
Robosense供图
1）MEMS
固态激光雷达技术中，第二代激光雷达的核心光束操纵元件为MEMS微振镜，大大减少了激光雷达的尺寸， 减少激光器和探测器数量，极大地降低成本，具有高性能、稳定可靠、易于生产制造等优点，兼顾车规量产与高性能的需求。但同时存在激光功率较低、有效距离较短、摆动角度相对较窄等技术难点。
近期，车规级MEMS激光雷达解决方案提供商一径科技完成了亿元B轮融资，而且更早布局MEMS激光雷达的速腾聚创已经获得包括北美车企在内的多家车企定点订单。MEMS的成熟，逐渐成为目前市场的主流。
2）FLASH
Flash激光雷达具有低时延、高分辨率显著特点，特别适合于高速行驶路况下中远距离的激光雷达探测，是目前唯一的非扫描式激光雷达，能够达到最高等级的车规要求，被视为最终的主流技术路线。但功率密度太低，导致其有效距离一般难以超过50米，分辨率也比较低。
Flash 激光雷达的激光发射端是 VCSEL 阵列，其功率密度远不如传统的激光二极管，致使产品性能太差，一旦突破这个瓶颈，Flash 激光雷达即可横扫市场。目前市场公开报道能够提供车规级固体激光光源的是西安炬光科技的AL01系列光源，可实现1064 nm/1.5 mJ/3 ns/单脉冲能量输出，重复频率30-50H。
3）OPA
OPA激光雷达无需任何机械部件就可可以实现对光束的操纵，具有扫描速度快、精度高、可控性好、抗振性能好、体积小、量产一致性高、本更低等优点，一度被业界看好。但易形成旁瓣效应，光信号覆盖有限、环境光干扰、测距较短，且加工难度较高。最近专注固态 OPA 技术的国外激光雷达公司Quanergy 与中信资本收购公司（NYSE:CCAC）达成最终业务合并协议，合并完成后， Quanergy将成为上市公司。在此之前也曾不断地修正产品的量产时间和最远测距范围。
FMCW 激光雷达需要昂贵的飞秒级激光发生器，成本太高，目前技术成熟度不高，但随着激光雷达朝固态发展，FMCW或将异军突起。
3、探测器
按照探测器来分，有雪崩光电二极管APD、单光子雪崩二极管SPAD、硅光电培增管 SiPM以及单点/线阵/面阵。
APD为典型的光电转换模块，技术较为成熟。SPAD阵列效率比传统APD高，可实现低激光功率下的远距离探测能力。目前，SiPM和SPAD正成为新兴的激光雷达探测器。SiPM和 SPAD可探测距离超过200 m、5%的低反射率目标，在明亮的阳光下也能工作，分辨率极佳，且尽可能小的光圈和固态设计实现紧凑的系统集成到汽车中，并极具成本优势。
4、线束
根据雷达线束，可分为单线激光雷达和多线激光雷达。
多线激光雷达是由多个发射器和接收器组成，通过电机的旋转，获得多条线束，线数越多物体表面轮廓越完善，所以处理的数据量越大，硬件要求更高。一般多线激光雷达设计为2的指数级，可分为4线、8线、16线、32线、64线和128线之分，不同的线束采集到的信息不同，对应的工作场景也不同。
