激光雷達的分類,，激光雷達行業(yè)具有較高的技術(shù)水準與技術(shù)壁壘,，并同時具有技術(shù)創(chuàng)新能力強與產(chǎn)品迭代速度快的特征。其技術(shù)發(fā)展方向與半導體行業(yè)契合度高,，激光雷達系統(tǒng)中主要的激光器,、探測器、控制及處理單元均能從半導體行業(yè)的發(fā)展中受益,，收發(fā)單元陣列化以及主要模塊芯片化是未來的發(fā)展趨勢,。激光雷達可分成一維（1D）激光雷達、二維（2D）掃描激光雷達和三維（3D）掃描激光雷達,。1D激光雷達只能用于線性的測距,；2D掃描激光雷達只能在平面上掃描，可用于平面面積與平面形狀的測繪,，如家庭用的掃地機器人,；3D掃描激光雷達可進行3D空間掃描，用于戶外建筑測繪,，它是駕駛輔助和自助式自動駕駛應用的重要車載傳感設備,。3D激光雷達可進一步分成3D扇形掃描激光雷達和3D旋轉(zhuǎn)式掃描激光雷達。消防救援依靠激光雷達在濃煙中定位,，引導滅火救援,。江蘇連續(xù)波激光雷達廠商

LiDAR 技術(shù)的其它應用,，LiDAR 的應用范圍普遍而多樣。在大氣科學中,，LiDAR已被用于檢測多種大氣成分,。已經(jīng)應用于表征大氣中的氣溶膠，研究高層大氣風,，剖面云,，幫助收集天氣數(shù)據(jù)，以及其它許多應用場合,。在天文學中,，LiDAR已被用于測量距離，包括遠距離物體（例如月球）和近距離物體,。實際上,，LiDAR是將地月距離測量的精度提高到毫米級的關(guān)鍵設備。LiDAR還在天文學應用中用于建立導星,。在考古學中,，LiDAR已被用于繪制茂密森林樹冠下的古代交通系統(tǒng)地圖。泰覽Tele-15激光雷達正規(guī)激光雷達在智能機器人導航中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用,。

給定兩個來自不同坐標系的三維數(shù)據(jù)點集,，找到兩個點集空間的變換關(guān)系，使得兩個點集能統(tǒng)一到同一坐標系統(tǒng)中,，這個過程便稱為配準,。配準的目標是在全局坐標框架中找到單獨獲取的視圖的相對位置和方向，使得它們之間的相交區(qū)域完全重疊,。對于從不同視圖（views）獲取的每一組點云數(shù)據(jù),，點云數(shù)據(jù)很有可能是完全不相同的，需要一個能夠?qū)⑺鼈儗R在一起的單一點云模型,，從而可以應用后續(xù)處理步驟，如分割和進行模型重建,。目前對配準過程較常見的主要是 ICP 及其變種算法,，NDT 算法，和基于特征提取的匹配,。

激光雷達的構(gòu)成與分類：激光雷達的構(gòu)成,，激光雷達發(fā)展到現(xiàn)在，其結(jié)構(gòu)精密且復雜,，主要由激光系統(tǒng),、接收系統(tǒng)、信號處理單元和掃描模塊四大主要組件構(gòu)成,。激光器以脈沖的方式點亮發(fā)射激光,，照射到障礙物后對物體進行3D掃描,，反射光線經(jīng)由鏡頭組匯聚到接收器上。信號處理單元負責控制激光器的發(fā)射,，并將接收到的模擬信號轉(zhuǎn)為數(shù)字信號,，然后進入主控芯片進行數(shù)據(jù)的處理和計算。進一步的,，我們可以根據(jù)以下指標判斷激光雷達的好壞,。視場角，視場角決定了激光雷達能夠看到的視野范圍,，分為水平視場角和垂直視場角,，視場角越大，表示視野范圍越大,，反之則表示視野范圍越小,。覽沃 Mid - 360 混合固態(tài)技術(shù)優(yōu)越，實現(xiàn) 360° 全向超大視場角感知,。

發(fā)射端與預定目標之間的大氣雜質(zhì)會產(chǎn)生虛假回波——這些大氣雜質(zhì)產(chǎn)生的虛假回波可能會非常強烈,，以至于無法可靠的檢測到來自預定目標物的回波信號?？捎霉夤β氏拗啤吖β实墓馐梢蕴峁└叩木?，但也更加昂貴。掃描速度——激光光源的工作頻率可能對人眼造成危害并引發(fā)安全問題,，然而我們可以通過其他方法來緩解這個問題,。例如，固態(tài)LiDAR能夠在不威脅人眼安全的波長下運行,，并且還能照亮更廣闊的區(qū)域,。來自附近其他LiDAR裝置的信號串擾可能會干擾目標信號。環(huán)境監(jiān)測時激光雷達追蹤污染物,，評估區(qū)域環(huán)境質(zhì)量,。浙江傲覽Avia激光雷達正規(guī)

覽沃 Mid - 360 水平 360° 視場角，全角度感知周圍環(huán)境無遺漏,。江蘇連續(xù)波激光雷達廠商

在實際應用中,，很多時候并不知道點云之間的鄰接關(guān)系。針對此,，研究人員開發(fā)了較小張樹算法和連接圖算法以實現(xiàn)鄰接關(guān)系的計算,。總體而言,，三維模型重建算法的發(fā)展趨勢是自動化程度越來越高,，所需人工干預越來越少，且應用面越來越廣。然而,，現(xiàn)有算法依然存在運算復雜度較高,、只能針對單個物體、且對背景干擾敏感等問題,。研究具有較低運算復雜度且不依賴于先驗知識的全自動三維模型重建算法,，是目前的主要難點。然而,，如何在包含遮擋,、背景干擾、噪聲,、逸出點以及數(shù)據(jù)分辨率變化等的復雜場景中實現(xiàn)對感興趣目標的檢測識別與分割,，仍然是一個富有挑戰(zhàn)性的問題。江蘇連續(xù)波激光雷達廠商