多傳感器融合，在環境監測傳感器中，超聲波雷達主要用于倒車雷達以及自動泊車中的近距離障礙監測，攝像頭、毫米波雷達和激光雷達則普遍應用于各項 ADAS 功能中。四類傳感器的探測距離、分辨率、角分辨率等探測參數各異，對應于物體探測能力、識別分類能力、三維建模、抗惡劣天氣等特性優劣勢分明。各種傳感器能形成良好的優勢互補，融合傳感器的方案已成為主流的選擇。激光雷達LiDAR的全稱為Light Detection and Ranging激光探測和測距，又稱光學雷達。在某些領域，激光雷達被用于偵察和目標識別。航道激光雷達價位

目前的激光雷達，不光只有光探測與測量，更是一種集激光、全球定位系統（GPS）和IMU（InertialMeasurementUnit，慣性測量裝置）三種技術于一身的系統，用于獲得數據并生成精確的DEM（數字高程模型）。這三種技術的結合，可以高度準確地定位激光束打在物體上的光斑，測距精度可達厘米級，激光雷達較大的優勢就是"精確"和"快速、高效作業"。隨著激光雷達技術的進步與發展，星載激光雷達的研制和應用在20世紀90年代逐步成熟。2003年，NASA根據早先提出的采用星載激光雷達測量兩極地區冰面變化的計劃，正式將地學激光測高儀列入地球觀測系統中，并將其搭載在冰體、云量和陸地高度監測衛星上發射升空運行。遠距離激光雷達制造商激光雷達在野生動物保護中用于監測動物的活動范圍和習性。

激光雷達難點：當周邊環境中存在透明介質 (如潔凈水體) 時，位于透明介質內部或后方的目標能夠被測到。由于光線在透明介質中會發生折射，被測目標實際上位于折射光路上，而測量結果則位于直線光路上，測量出的目標位置會發生偏差，此外，雷達也可能會收到兩個反射回波，一個來自于透明介質內部或后方的實際目標表面的反射，另一個來自于不完全潔凈的透明介質表面的漫反射，此時的測量結果不確定，有可能是介質表面，也可能是實際目標。

早在上個世紀60年代，當人類制造出激光器后，科學家們根據激光的特性，較早提出的應用就是測距。在1967年7月，美國人進行了頭一次載人登月飛行，就在月球上安裝了一個發射裝置用于測算地球和月球的距離。隨后，正值冷戰時期的人們，將激光應用在了制彈上。飛機發射激光照射目標，同時投擲激光制彈對準目標飛行，用激光隨時修正自己的飛行路線，精確度非常高。20世紀70年代末，美國國家航空航天局（NASA）成功研制出一種具有掃描和高速數據記錄能力的機載海洋激光雷達。用在大西洋和切薩皮克灣進行了水深的測定，并且繪制出水深小于10m的海底地貌。此后，機載激光雷達系統蘊含的巨大應用潛力開始受到關注，并很快被應用到陸地地形勘測研究當中。激光雷達的輕便設計使其便于攜帶和操作。

激光雷達能夠準確輸出障礙物的大小和距離，通過算法對點云數據的處理可以輸出障礙物的3D框，如：3D行人檢測、3D車輛檢測等；亦可進行車道線檢測、場景分割等任務。除了障礙物感知，激光雷達還可以用來制作高精度地圖。地圖采集過程中，激光雷達每隔一小段時間輸出一幀點云數據，這些點云數據包含環境的準確三維信息，通過把這些點云數據做拼接，就可以得到該區域的高精度地圖。在定位方面，智能車在行駛過程中利用當前激光雷達采集的點云數據幀和高精度地圖做匹配，可以獲取智能車的位置。橋梁檢測使用激光雷達識別病害，保障橋梁安全通行。湖北激光雷達渠道

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在實際應用中，很多時候并不知道點云之間的鄰接關系。針對此，研究人員開發了較小張樹算法和連接圖算法以實現鄰接關系的計算?？傮w而言，三維模型重建算法的發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、逸出點以及數據分辨率變化等的復雜場景中實現對感興趣目標的檢測識別與分割，仍然是一個富有挑戰性的問題。航道激光雷達價位