并不是所有的光学系统都需要清晰的图像和低像差。当成像系统使用MTF，斯特赖比和波前误差为了评估质量，还有其他系统，比如太阳能集热器，它不需要形成图像，目标是最大化捕获的光功率。激光雷达(Light Detection and Ranging)就是这种情况，它是自动驾驶汽车的基本组件。
激光雷达
激光雷达的主要功能是测量到物体的距离。这是通过从被物体反射的光源发射激光脉冲来实现的。反射光被探测到，飞行时间(TOF)被计算出来，根据光子返回时间估计出到物体的距离。
在一个激光雷达透镜设计项目中，提供高效率的光脉冲发送和回波脉冲的采集是至关重要的。对于收集镜头的设计，这意味着优化镜头的视场(FOV)捕获的能量。
下面我们将讨论在两种常见的激光雷达光学结构中使用的透镜设计:闪光激光雷达传感器和扫描系统。
Flash激光雷达
在闪光激光雷达中，整个视野由单个激光源照亮。然后将反射光对检测器阵列成像，并且针对检测器中的每个单独元件计算TOF。由于它们缺乏活动部件，因此它们往往非常稳健，但它们通常用作短程传感器（<30米），并且与扫描系统相比减少了视野。Flash Lidars需要均匀，全区域的场景照明。因此，激光束用漫射器扩展，然后投影到FOV上。
在下图中，我们可以看到闪光激光雷达的发射光学系统。用EWOD(电润湿)棱镜在15.6度弧度上扫描激光束。三联镜头在鱼眼上创建一个远心光束，鱼眼将视场增加到几乎180度弧度
闪光激光雷达光学布局
扫描激光雷达
扫描激光雷达有一个单一的准直源，使用mems微镜或旋转棱镜扫描系统的视场。在每个新位置，光被一个光探测器探测到，然后计算TOF。这些系统可以比闪光系统更精确，允许更长的探测范围，但体积更大，更复杂，也更昂贵。
扫描激光雷达的一个问题是，如果一个场景是快速变化的，扫描系统可能不能提供一个准确的描述的观看场景。
扫描激光雷达系统的一个例子如下图所示。其中，我们有一个聚焦透镜它将光线聚焦在MEMS上MEMS将光线反射到f透镜中。的f-theta镜头在平面上创建图像，它由三个光学元件组成(有效焦距为100毫米)。下一阶段是广角组，将FOV增加到120度弧度。
扫描激光雷达光学布局
应用程序
虽然我们已经提到了自动驾驶汽车作为激光雷达的一个应用，但还有许多有趣的应用。
农业:除了农作物分类和监测生长，激光雷达还可以检测昆虫的种类和运动。
考古学:安装在无人机或飞机上的激光雷达系统已被用于识别通常被树冠或浓密植被覆盖的废墟和定居点
机器人技术:与自动驾驶汽车类似，机器人技术中的激光雷达用于绘制环境地图，并为机器人提供足够的信息以进行交互或避开障碍物。
