給定兩個來自不同坐標系的三維數據點集，找到兩個點集空間的變換關系，使得兩個點集能統一到同一坐標系統中，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域完全重疊。對于從不同視圖（views）獲取的每一組點云數據，點云數據很有可能是完全不相同的，需要一個能夠將它們對齊在一起的單一點云模型，從而可以應用后續處理步驟，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。覽沃 Mid - 360 抗干擾能力強，室內多雷達信號混行也能穩定工作。吉林激光雷達廠家直銷

優劣勢分析，優勢：首先，該設計減少了激光發射和接收的線數以實現一幀之內更高的線數，也隨之降低了對焦與標定的復雜度，因此生產效率得以大幅提升，并且相比于傳統機械式激光雷達，棱鏡式的成本有了大幅的下降。其次，只要掃描時間夠久，就能得到精度極高的點云以及環境建模，分辨率幾乎沒有上限，且可達到近100％的視場覆蓋率。劣勢：棱鏡式激光雷達FOV相對較小，且視場中心的掃描點非常密集，雷達的視場邊緣掃描點比較稀疏，在雷達啟動的短時間內會有分辨率過低的問題。對于高速移動的汽車來說，顯然不存在長時間掃描的情況，不過可以通過增加激光線束和功率實現更高的精度和更遠的探測距離，但機械結構也相對更加復雜，體積讓前兩者更難以控制，存在軸承或襯套的磨損等風險。電力激光雷達批發價格混合固態技術賦能，Mid - 360 實現 360° 全向超大視場角感知。

激光雷達的市場概況：全球市場概況，激光雷達過去用于工業測繪、氣象監測等領域，未來車載領域將成為較重要細分。氣象監測、地形測繪與車載、機器人領域對激光雷達的技術要求不同，分屬不同細分市場。下游需求刺激行業快速發展，激光雷達市場規模有望達百億美元。受益于無人駕駛、高級輔助駕駛（ADAS）和服務機器人領域的需求，有望迎來高速增長期。據Velodyne預測，2022年智能駕駛將占總市場規模的60.5%，成為激光雷達產業較大的增長極，工業、無人機、機器人領域各占比24.4%、8.4%、4.2%。

有幾個原因：我們這里說的激光雷達，是指 TOF 激光雷達，TOF 測距，靠的是 TDC 電路提供計時，用光速乘以單向時間得到距離，但限于成本，TDC 一般由 FPGA 的進位鏈實現，本質上是對一個低頻的晶振信號做差值，實現高頻的計數。所以，測距的精度，強烈依賴于這個晶振的精度。而晶振隨著時間的推移，存在累計誤差；距離越遠，接收信號越弱，雷達自身的尋峰算法越難以定位到較佳接收時刻，這也造成了精度的劣化；而由于激光雷達檢測障礙物的有效距離和較小垂直分辨率有關系，也就是說角度分辨率越小，則檢測的效果越好。如果兩個激光光束之間的角度為 0.4°，那么當探測距離為 200m 的時候，兩個激光光束之間的距離為200m*tan0.4°≈1.4m。也就是說在 200m 之后，只能檢測到高于 1.4m 的障礙物了。如果需要知道障礙物的類型，那么需要采用的點數就需要更多，距離越遠，激光雷達采樣的點數就越少，可以很直接的知道，距離越遠，點數越少，就越難以識別準確的障礙物類型。智能停車系統憑借激光雷達檢測車位，實現快速引導。

在三維模型重建方面，較初的研究集中于鄰接關系和初始姿態均已知時的點云精配準、點云融合以及三維表面重建。在此，鄰接關系用以指明哪些點云與給定的某幅點云之間具有一定的重疊區域，該關系通常通過記錄每幅點云的掃描順序得到。而初始姿態則依賴于轉臺標定、物體表面標記點或者人工選取對應點等方式實現。這類算法需要較多的人工干預，因而自動化程度不高。接著，研究人員轉向點云鄰接關系已知但初始姿態未知情況下的三維模型重建，常見方法有基于關鍵點匹配、基于線匹配、以及基于面匹配 等三類算法。氣象監測時激光雷達探測大氣成分，輔助氣象預報工作。livox激光雷達廠家直銷

在安全監控領域，激光雷達能有效識別入侵者并觸發警報。吉林激光雷達廠家直銷

車聯網+機器人，智慧城市、車聯網等場景有助于催生路側激光雷達市場成長。世界范圍來看，中國車聯網發展速度較快，戰略化程度較高。2020 年 2 月，國家發展革新委、工信部、科技部等 11 個部委聯合印發《智能汽車創新發展戰略》，提出到 2025 年，車用無線通信網絡（LTE-V2X 等）實現區域覆蓋，新一代車用無線通信網絡（5G-V2X）逐步開展應用，高精度時空基準服務網絡實現全覆蓋。激光雷達結合智能算法，能夠提供高精度的位置、形狀、姿態等信息，實現對交通狀況進行全局性的精確把控，對車路協同功能的實現至關重要。隨著智能城市、智能交通項目的落地，未來該市場對激光雷達的需求將呈現穩定增長態勢。吉林激光雷達廠家直銷