给定两个来自不同坐标系的三维数据点集，找到两个点集空间的变换关系，使得两个点集能统一到同一坐标系统中，这个过程便称为配准。配准的目标是在全局坐标框架中找到单独获取的视图的相对位置和方向，使得它们之间的相交区域完全重叠。对于从不同视图（views）获取的每一组点云数据，点云数据很有可能是完全不相同的，需要一个能够将它们对齐在一起的单一点云模型，从而可以应用后续处理步骤，如分割和进行模型重建。目前对配准过程较常见的主要是 ICP 及其变种算法，NDT 算法，和基于特征提取的匹配。激光雷达在野生动物保护中用于监测动物的活动范围和习性。深圳多线激光雷达制造
从车规级应用来看，小鹏P5配备2颗大疆Livox车规级棱镜式激光雷达，另外大疆Livox也获得了一汽解放量产项目的定点 。针对单颗棱镜式中心区域点云密集。两侧点云相对稀疏的情况，小鹏P5选择在车前部署了2颗激光雷达，前方提高至 180度的超宽点云视野，提高应对近处车辆加塞、十字路口拐弯等复杂路况的通行能力。针对车规级设备需要在连续振动、高低温、高湿高盐等环境下连续工作的特点，固态激光雷达成为了较为可行的发展方向。喜欢特种行业的朋友应该都听过军机、军舰上搭载的相控阵雷达，而OPA光学相控阵激光雷达便是运用了与之相似的原理，并把它搬到了车端。站台入侵激光雷达价位激光雷达的实时性使其成为智能交通系统的重要组成部分。
有几个原因：我们这里说的激光雷达，是指 TOF 激光雷达，TOF 测距，靠的是 TDC 电路提供计时，用光速乘以单向时间得到距离，但限于成本，TDC 一般由 FPGA 的进位链实现，本质上是对一个低频的晶振信号做差值，实现高频的计数。所以，测距的精度，强烈依赖于这个晶振的精度。而晶振随着时间的推移，存在累计误差；距离越远，接收信号越弱，雷达自身的寻峰算法越难以定位到较佳接收时刻，这也造成了精度的劣化；而由于激光雷达检测障碍物的有效距离和较小垂直分辨率有关系，也就是说角度分辨率越小，则检测的效果越好。如果两个激光光束之间的角度为 0.4°，那么当探测距离为 200m 的时候，两个激光光束之间的距离为200m*tan0.4°≈1.4m。也就是说在 200m 之后，只能检测到高于 1.4m 的障碍物了。如果需要知道障碍物的类型，那么需要采用的点数就需要更多，距离越远，激光雷达采样的点数就越少，可以很直接的知道，距离越远，点数越少，就越难以识别准确的障碍物类型。
发射端与预定目标之间的大气杂质会产生虚假回波——这些大气杂质产生的虚假回波可能会非常强烈，以至于无法可靠的检测到来自预定目标物的回波信号。可用光功率限制——更高功率的光束可以提供更高的精度，但也更加昂贵。扫描速度——激光光源的工作频率可能对人眼造成危害并引发安全问题，然而我们可以通过其他方法来缓解这个问题。例如，固态LiDAR能够在不威胁人眼安全的波长下运行，并且还能照亮更广阔的区域。来自附近其他LiDAR装置的信号串扰可能会干扰目标信号。轻巧身躯易嵌入，览沃 Mid - 360 为移动机器人外观一体化设计助力。
二维扫描振镜激光雷达，这类激光雷达的主要元件是两个扫描器——多边形棱镜和垂直扫描振镜，分别负责水平和垂直方向上的扫描。特点是扫描速度快，精度高。比如：一个四面多边形，只移动八条激光器光束（相当于传统的8线激光雷达），以5000rpm速度扫描，垂直分辨率为2667条/秒，120度水平扫描，在10Hz非隔行扫描下，垂直分辨率达267线。优点：转速越高，扫描精度越高；可以控制扫描区域，提高关键区域的扫描密度；多边形可提供超宽FOV，一般可做到水平120度。MEMSLidar一般不超过80度；通光孔径大，信噪比和有效距离要远高于MEMSLidar；价格低廉，MEMS振镜贵的要上千美元，多边形激光扫描已经非常成熟，价格只要几十美元；激光雷达间抗干扰性强缺点：与MEMS技术比，其缺点是功耗高，有电机转动部件。览沃 Mid - 360 体积小巧，可为 10cm 小盲区，嵌入式安装实现无盲区覆盖。深圳多线激光雷达制造
抗室外强光达 70 米 @80% 反射率，览沃 Mid - 360 适应多种光照条件。深圳多线激光雷达制造
从自动驾驶技术发展来看，L0-L2阶段，传感器与控制系统的革新是主要变化；L3-L4阶段，感知与决策能力的增强是主要变化。L2、L3及L4级别的智能驾驶所需激光雷达台数分别为0台、1台和5台，激光雷达称为推动智能驾驶发展的重要因素。就国内市场而言，中国拥有世界较大的高级辅助驾驶和无人驾驶市场，成长空间也较为广阔。2020年11月发布的《智能网联汽车技术路线图（2.0版）》明确指出到2030年我国L2和L3级渗透率要超过70%。但激光雷达的技术路线仍然有其他的选项尚未成熟，市场目前依然处于群雄逐鹿的状态。伴随着在汽车行业的不断渗透与工业自动化的发展，激光雷达的投资机会可不断给到我们想象空间。深圳多线激光雷达制造
