給定兩個(gè)來自不同坐標(biāo)系的三維數(shù)據(jù)點(diǎn)集，找到兩個(gè)點(diǎn)集空間的變換關(guān)系，使得兩個(gè)點(diǎn)集能統(tǒng)一到同一坐標(biāo)系統(tǒng)中，這個(gè)過程便稱為配準(zhǔn)。配準(zhǔn)的目標(biāo)是在全局坐標(biāo)框架中找到單獨(dú)獲取的視圖的相對位置和方向，使得它們之間的相交區(qū)域完全重疊。對于從不同視圖（views）獲取的每一組點(diǎn)云數(shù)據(jù)，點(diǎn)云數(shù)據(jù)很有可能是完全不相同的，需要一個(gè)能夠?qū)⑺鼈儗R在一起的單一點(diǎn)云模型，從而可以應(yīng)用后續(xù)處理步驟，如分割和進(jìn)行模型重建。目前對配準(zhǔn)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(qiáng)，室內(nèi)多雷達(dá)信號混行也能穩(wěn)定工作。吉林激光雷達(dá)廠家直銷

優(yōu)劣勢分析，優(yōu)勢：首先，該設(shè)計(jì)減少了激光發(fā)射和接收的線數(shù)以實(shí)現(xiàn)一幀之內(nèi)更高的線數(shù)，也隨之降低了對焦與標(biāo)定的復(fù)雜度，因此生產(chǎn)效率得以大幅提升，并且相比于傳統(tǒng)機(jī)械式激光雷達(dá)，棱鏡式的成本有了大幅的下降。其次，只要掃描時(shí)間夠久，就能得到精度極高的點(diǎn)云以及環(huán)境建模，分辨率幾乎沒有上限，且可達(dá)到近100％的視場覆蓋率。劣勢：棱鏡式激光雷達(dá)FOV相對較小，且視場中心的掃描點(diǎn)非常密集，雷達(dá)的視場邊緣掃描點(diǎn)比較稀疏，在雷達(dá)啟動(dòng)的短時(shí)間內(nèi)會(huì)有分辨率過低的問題。對于高速移動(dòng)的汽車來說，顯然不存在長時(shí)間掃描的情況，不過可以通過增加激光線束和功率實(shí)現(xiàn)更高的精度和更遠(yuǎn)的探測距離，但機(jī)械結(jié)構(gòu)也相對更加復(fù)雜，體積讓前兩者更難以控制，存在軸承或襯套的磨損等風(fēng)險(xiǎn)。電力激光雷達(dá)批發(fā)價(jià)格混合固態(tài)技術(shù)賦能，Mid - 360 實(shí)現(xiàn) 360° 全向超大視場角感知。

激光雷達(dá)的市場概況：全球市場概況，激光雷達(dá)過去用于工業(yè)測繪、氣象監(jiān)測等領(lǐng)域，未來車載領(lǐng)域?qū)⒊蔀檩^重要細(xì)分。氣象監(jiān)測、地形測繪與車載、機(jī)器人領(lǐng)域?qū)す饫走_(dá)的技術(shù)要求不同，分屬不同細(xì)分市場。下游需求刺激行業(yè)快速發(fā)展，激光雷達(dá)市場規(guī)模有望達(dá)百億美元。受益于無人駕駛、高級輔助駕駛（ADAS）和服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域的需求，有望迎來高速增長期。據(jù)Velodyne預(yù)測，2022年智能駕駛將占總市場規(guī)模的60.5%，成為激光雷達(dá)產(chǎn)業(yè)較大的增長極，工業(yè)、無人機(jī)、機(jī)器人領(lǐng)域各占比24.4%、8.4%、4.2%。

有幾個(gè)原因：我們這里說的激光雷達(dá)，是指 TOF 激光雷達(dá)，TOF 測距，靠的是 TDC 電路提供計(jì)時(shí)，用光速乘以單向時(shí)間得到距離，但限于成本，TDC 一般由 FPGA 的進(jìn)位鏈實(shí)現(xiàn)，本質(zhì)上是對一個(gè)低頻的晶振信號做差值，實(shí)現(xiàn)高頻的計(jì)數(shù)。所以，測距的精度，強(qiáng)烈依賴于這個(gè)晶振的精度。而晶振隨著時(shí)間的推移，存在累計(jì)誤差；距離越遠(yuǎn)，接收信號越弱，雷達(dá)自身的尋峰算法越難以定位到較佳接收時(shí)刻，這也造成了精度的劣化；而由于激光雷達(dá)檢測障礙物的有效距離和較小垂直分辨率有關(guān)系，也就是說角度分辨率越小，則檢測的效果越好。如果兩個(gè)激光光束之間的角度為 0.4°，那么當(dāng)探測距離為 200m 的時(shí)候，兩個(gè)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(diǎn)數(shù)就需要更多，距離越遠(yuǎn)，激光雷達(dá)采樣的點(diǎn)數(shù)就越少，可以很直接的知道，距離越遠(yuǎn)，點(diǎn)數(shù)越少，就越難以識別準(zhǔn)確的障礙物類型。智能停車系統(tǒng)憑借激光雷達(dá)檢測車位，實(shí)現(xiàn)快速引導(dǎo)。

在三維模型重建方面，較初的研究集中于鄰接關(guān)系和初始姿態(tài)均已知時(shí)的點(diǎn)云精配準(zhǔn)、點(diǎn)云融合以及三維表面重建。在此，鄰接關(guān)系用以指明哪些點(diǎn)云與給定的某幅點(diǎn)云之間具有一定的重疊區(qū)域，該關(guān)系通常通過記錄每幅點(diǎn)云的掃描順序得到。而初始姿態(tài)則依賴于轉(zhuǎn)臺(tái)標(biāo)定、物體表面標(biāo)記點(diǎn)或者人工選取對應(yīng)點(diǎn)等方式實(shí)現(xiàn)。這類算法需要較多的人工干預(yù)，因而自動(dòng)化程度不高。接著，研究人員轉(zhuǎn)向點(diǎn)云鄰接關(guān)系已知但初始姿態(tài)未知情況下的三維模型重建，常見方法有基于關(guān)鍵點(diǎn)匹配、基于線匹配、以及基于面匹配 等三類算法。氣象監(jiān)測時(shí)激光雷達(dá)探測大氣成分，輔助氣象預(yù)報(bào)工作。livox激光雷達(dá)廠家直銷

在安全監(jiān)控領(lǐng)域，激光雷達(dá)能有效識別入侵者并觸發(fā)警報(bào)。吉林激光雷達(dá)廠家直銷

車聯(lián)網(wǎng)+機(jī)器人，智慧城市、車聯(lián)網(wǎng)等場景有助于催生路側(cè)激光雷達(dá)市場成長。世界范圍來看，中國車聯(lián)網(wǎng)發(fā)展速度較快，戰(zhàn)略化程度較高。2020 年 2 月，國家發(fā)展革新委、工信部、科技部等 11 個(gè)部委聯(lián)合印發(fā)《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》，提出到 2025 年，車用無線通信網(wǎng)絡(luò)（LTE-V2X 等）實(shí)現(xiàn)區(qū)域覆蓋，新一代車用無線通信網(wǎng)絡(luò)（5G-V2X）逐步開展應(yīng)用，高精度時(shí)空基準(zhǔn)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)全覆蓋。激光雷達(dá)結(jié)合智能算法，能夠提供高精度的位置、形狀、姿態(tài)等信息，實(shí)現(xiàn)對交通狀況進(jìn)行全局性的精確把控，對車路協(xié)同功能的實(shí)現(xiàn)至關(guān)重要。隨著智能城市、智能交通項(xiàng)目的落地，未來該市場對激光雷達(dá)的需求將呈現(xiàn)穩(wěn)定增長態(tài)勢。吉林激光雷達(dá)廠家直銷