配准 registration，ICP 算法较早由 Chen and Medioni，and Besl and McKay 提出。其算法本质上是基于较小二乘法的较优配准方法。该算法重复进行选择对应关系点对，计算较优刚体变换这一过程，直到根据点对的欧氏距离定义的损失函数满足正确配准的收敛精度要求。ICP 是一个普遍使用的配准算法，主要目的就是找到旋转和平移参数，将两个不同坐标系下的点云，以其中一个点云坐标系为全局坐标系，另一个点云经过旋转和平移后两组点云重合部分完全重叠。激光雷达在农业领域用于监测作物生长情况。微波激光雷达市场价格
激光雷达是实现更高级别自动驾驶（L3级别以上），以及更高安全性的良好途径，相比于毫米波雷达，激光雷达的分辨率更高、稳定性更好、三维数据也更可靠。什么是激光雷达？激光雷达（LiDAR）是光探测与测距（Light Detection and Ranging）技术的缩写。在工作过程中，激光束从光源发射并被场景中的物体反射回探测器，通过测量光束飞行时间（Time of Flight，简称ToF），可以推算出场景内物体的距离，并生成距离地图。所谓雷达，就是用电磁波探测目标的电子设备。激光雷达(LightDetectionAndRanging，简称"LiDAR")，顾名思义就是以激光来探测目标的雷达。我们知道波长与频率成反比，波长越长，衍射能力越强，传播的距离也就越长。微波激光雷达市场价格激光雷达助无人驾驶感知路况，让出行安全高效。
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。
激光雷达的应用：1、林业调绘，森林中的树木结构和高度的可视化是LiDAR应用真正成功的领域。但激光雷达真的能“穿透”树木吗？想象一下，你站在森林中间，抬头看。你能看到阳光吗？如果您可以看到光线透过，那么LiDAR也可以。当你知道树的高度和地面的高度时，你就会得到一个真正的垂直剖面，如果你真的想要一个3D植被结构，地面LiDAR也可以生成逼真的3D模型。其实，地球科学激光高度计系统(GLAS)是头一个从太空绘制森林地图的激光测距(LiDAR)仪器。2、确定土地用途，激光雷达分类代码包括地面、植被（低，中，高）、建筑、架空导线、公路、铁路和水等等，每个分类定义都来自反射的激光脉冲。甚至通过多期数据监测可以稳定地了解我们星球的动态变化，包括气候变化。主动抗串扰设计，使 Mid - 360 在多雷达环境中稳定运行不干扰。
LiDAR还能够用于确定测量目标的速度。这可以通过多普勒方法或快速连续测距来实现。例如，可以使用LiDAR系统测量风速和车速。另外，LiDAR系统能够用于建立动态场景的三维模型，这是自动驾驶中会遇到的情形。这可以通过多种方式来实现，通常使用的是扫描的方式。LiDAR 技术中的挑战，在可实现的LiDAR系统中存在一些众所周知的挑战。这些挑战根据LiDAR系统的类型有所不同。以下是一些示例：隔离和抑制发射光束的信号——探测光束的辐射亮度通常远大于回波光束。必须注意确保探测光束不会被系统自身反射或散射回接收器，否则探测器将会因为饱和而无法探测外部目标。激光雷达的实时数据反馈为决策者提供了有力支持。浙江觅道Mid-360激光雷达正规
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NDT 算法的基本思想是先根据参考数据（reference scan）来构建多维变量的正态分布，如果变换参数能使得两幅激光数据匹配的很好，那么变换点在参考系中的概率密度将会很大。然后利用优化的方法求出使得概率密度之和较大的变换参数，此时两幅激光点云数据将匹配的较好。由此得到位资变换关系。局部特征提取通常包括关键点检测和局部特征描述两个步骤，其构成了三维模型重建与目标识别的基础和关键。在二维图像领域，基于局部特征的算法已在过去十多年间取得了大量成果并在图像检索、目标识别、全景拼接、无人系统导航、图像数据挖掘等领域得到了成功应用。类似的，点云局部特征提取在近年来亦取得了部分进展微波激光雷达市场价格
