激光雷達是自動駕駛領域非常依賴的傳感器，越來越多的自動駕駛公司看好激光雷達的應用前景。激光雷達具有較高的分辨率，可以記錄周圍環境的三維信息，激光雷達是主動發射型設備，對光照的變化不敏感，在有光照變化和夜晚等場景基本不會受到影響。此外激光雷達能夠提供水平360度的視野范圍，保證整個自動駕駛車基本上沒有視野盲區。但是激光雷達懼怕霧霾天氣，因為霧霾顆粒的大小非常接近激光的波長，激光照射到霧霾顆粒上會產生干擾，導致效果下降。隨著技術的進步，以及成本的下降，激光雷達會普及到更多領域。激光雷達在虛擬現實技術中實現了真實世界的數字化重建。福建激光雷達代理商

激光雷達的FOV，FOV指激光雷達能夠探測到的視場范圍，可以從垂直和水平兩個維度以角度來衡量范圍大小，下圖比較形象的展示了激光雷達FOV范圍，之所以要提到FOV是因為后面不同的技術路線基本都是為了能夠實現對FOV區域內探測。垂直FOV：常見的車載激光雷達通常在25°，形狀呈扇形；水平FOV：常見的機械式激光雷達可以達到360°范圍，通常布置于車頂；常見的車載半固態激光雷達通常可以達到120°范圍，形狀呈扇形，可布置于車身或車頂。福建激光雷達代理商激光雷達在氣象觀測中用于監測大氣流動和降水情況。

測距精度：激光雷達對同一距離下的物體多次測試所得數據之間的一致程度,精度越高表示測量的隨機誤差越小。多傳感器標定：將多傳感器得到的各自局部空間坐標下的測量數據轉換到一個統一的空間坐標系的過程。可靠性：一般指產品可靠性,是組件、產品、系統在一定時間內、在一定條件下無故障地執行指定功能的能力或可能性。安全性：產品在使用、儲運、銷售等過程中,保障人體健康和人身、財產安全免受傷害或損失的能力或可能性,包括功能安全、網絡安全、激光安全等。

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。激光雷達在農業領域用于監測作物生長情況。

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。總體而言，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。隧道施工借助激光雷達監測變形，保障工程施工安全。天津微波激光雷達價位

海洋探測中激光雷達測量海底地貌，支持海洋資源開發。福建激光雷達代理商

這類形體對現實世界的表達能力有限，絕大部分目標難以用這些形體或其組合來近似。后續研究主要集中于三維自由形態目標的識別，所謂自由形態目標，即表面除了頂點、邊緣以及尖拐處之外處處都有良好定義的連續法向量的目標（如飛行器、汽車、輪船、建筑物、雕塑、地表等）。由于現實世界中的大部分物體均可認為是自由形態目標，因此三維自由形態目標識別算法的研究較大程度上擴展了識別系統的適用范圍。在過去二十余年間，三維目標識別任務針對的數據量不斷增加，識別難度不斷上升，而識別率亦不斷提高。福建激光雷達代理商