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激光雷达的耐用性保证了其在恶劣环境下的长期稳定运行。深圳站台入侵激光雷达

半固态-棱镜式激光雷达，无人机厂商大疆孵化览沃科技（Livox）入局激光雷达，便是采用的棱镜式扫描方案，大疆利用其在无人机领域积累的电机精确调控技术及自动化产线，有信心克服棱镜轴承或衬套寿命的难题，也为其激光雷达技术构筑护城河。工作原理，棱镜式激光雷达也称为双楔形棱镜式激光雷达，内部包括两个楔形棱镜，激光在通过头一个楔形棱镜后发生一次偏转，通过第二个楔形棱镜后再一次发生偏转。控制两面棱镜的相对转速便可以控制激光束的扫描形态。与前面提到的扫描形式不同，棱镜激光雷达累积的扫描图案形状状若菊花，而并非一行一列的点云状态。这样的好处是只要相对速度控制得当，在同一位置长时间扫描几乎可以覆盖整个区域。北京连续波激光雷达价格航空测绘依靠激光雷达获取数据，服务城市规划建设。

目前，LiDAR已普遍应用于各个领域。在大气科学中，LiDAR被用于空气质量监测和污染物检测；在天文学领域，LiDAR技术可用于观察行星表面地貌特征以及太阳系内其他天体的形态结构；在工程建设方面，利用LiDAR技术可以快速获取地形数据、制作数字高程模型（DEM）以及生成精确的三维地图；而在汽车领域中，人们普遍认为LiDAR是一项关键的光学距离感知技术，在自动驾驶领域得到了普遍应用。几乎所有投入自动驾驶研发的厂商都将LiDAR视为一项关键技术，并且已经有一些低成本、小体积的LiDAR系统被应用于高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems, ADAS）。

对于激光的波长，目前主要使用使用波长为905nm和1550nm的激光发射器，波长为1550nm的光线不容易在人眼液体中传输。故1550nm可在保证安全的前提下较大程度上提高发射功率。大功率能得到更远的探测距离，长波长也能提高抗干扰能力。但是1550nm激光需使用InGaAs，目前量产困难。故当前更多使用Si材质量产905nm的LiDAR。通过限制功率和脉冲时间来保证安全性。技术原理，激光雷达探测的具体技术可以分为TOF飞行时间法与相干探测方法。其中ToF方法可以进一步区分为iToF和dToF方法；飞行时间（ToF）探测方法，通过直接计算发射及接收电磁波的时间差测量被测目标的距离；相干探测方法（如：FMCW），通过测量发射电磁波与返回电磁波的频率变化解调出被测目标的距离及速度。览沃 Mid - 360 探测距离 可为10cm，小盲区配合小巧体积，轻松实现无盲区覆盖。

泛光面阵式（FLASH），泛光面阵式是目前全固态激光雷达中较主流的技术，其原理也就是快闪，它不像 MEMS 或 OPA 的方案会去进行扫描，而是短时间直接发射出一大片覆盖探测区域的激光，再以高度灵敏的接收器，来完成对环境周围图像的绘制。我们以目前较为成熟的车载 MEMS 式激光雷达为例，讲解其关键的硬件参数。这主要是因为激光发射器和接收器不能做在一起导致的，此方案本身便存在小量的误差。现在很多方案，都是向着共轴努力。激光雷达的测距精度，随着距离的变化而变化。轻巧的 Mid - 360 便于隐藏式布置，契合移动机器人设计需求。浙江轨旁入侵激光雷达价格

主动抗串扰功能，使览沃 Mid - 360 在多雷达干扰下仍能正常运作。深圳站台入侵激光雷达

反射强度，LiDAR 返回的每个数据中，除了根据速度和时间计算出的反射强度其实是指激光点回波功率和发射功率的比值。而激光的反射强度根据现有的光学模型，可以较好的刻画为以下模型。我们可以看到，激光点的反射率和距离的平方成反比，和物体的入射角成反比。入射角是入射光线与物体表面法线的夹角。时间戳和编码信息，LiDAR 通常从硬件层面支持授时，即有硬件 trigger 触发 LiDAR 数据，并支持给这一帧数据打上时间戳。通常会提供支持三种时间同步接口，IEEE 15882008同步，遵循精确时间协议，通过以太网对测量以及系统控制实现精确的时钟同步。深圳站台入侵激光雷达