探测距离，激光雷达标称的较远探测距离一般为150-200m，实际上距离过远的时候，采样的点数会明显变少，测量距离和激光雷达的分辨率有着很大的关系。以激光雷达的垂直分辨率为0.4°较远探测距离为200m举例，在经过200m后激光光束2个点之间的距离为，也就是说只能检测到高于1.4m的障碍物。如下图10所示。如果要分辨具体的障碍物类型，那么需要采样点的数量更多，因此激光雷达有效的探测距离可能只有60-70m。增加激光雷达的探测距离有2种方法，一是增加物体的反射率，二是增加激光的功率。物体的反射率是固定的，无法改变，那么就只能增加激光的功率了。但是增加激光的功率会损伤人眼，只能想办法增加激光的波长，以避开人眼可见光的范围，这样可以适当增大激光的功率。探测距离是制约激光雷达的另一个障碍，汽车在高速行驶的过程中越早发现障碍物，就越能预留越多的反应时间，从而避免交通事故。隧道施工借助激光雷达监测变形，保障工程施工安全。北京地面激光雷达厂家
测距精度：激光雷达对同一距离下的物体多次测试所得数据之间的一致程度,精度越高表示测量的随机误差越小。多传感器标定：将多传感器得到的各自局部空间坐标下的测量数据转换到一个统一的空间坐标系的过程。可靠性：一般指产品可靠性,是组件、产品、系统在一定时间内、在一定条件下无故障地执行指定功能的能力或可能性。安全性：产品在使用、储运、销售等过程中,保障人体健康和人身、财产安全免受伤害或损失的能力或可能性,包括功能安全、网络安全、激光安全等。北京高精度激光雷达借 360°x59° 超广 FOV，Mid - 360 力保移动机器人作业现场安全。
线数，线数越高，表示单位时间内采样的点就越多，分辨率也就越高，目前无人驾驶车一般采用32线或64线的激光雷达。分辨率，分辨率和激光光束之间的夹角有关，夹角越小，分辨率越高。固态激光雷达的垂直分辨率和水平分辨率大概相当，约为0.1°，旋转式激光雷达的水平角分辨率为0.08°，垂直角分辨率约为0.4°。探测距离，激光雷达的较大测量距离。在自动驾驶领域应用的激光雷达的测距范围普遍在100~200m左右。测量精度，激光雷达的数据手册中的测量精度(Accuracy)常表示为，例如±2cm的形式。精度表示设备测量位置与实际位置偏差的范围。
RSoft 工具，能够支持对片上LiDAR器件进行复杂的布局设计。任何单一仿真工具都无法胜任如此复杂性质的设计问题。组合使用RSoft工具，如FullWAVE FDTD用于发射器，Multiphysics Utility用于T-O Phaser，BeamPROP BPM用于分束器，将会达成较佳布局设计。OptSim，用于设计和模拟光通信系统。光学相干断层扫描（OCT）和光探测和测距（LiDAR）应用中接收到的射频频谱，得到飞行时间（ToF）的分辨率及测量结果。OptoCompiler，用于光子集成电路。光子集成电路的应用领域也在持续扩展，从数据中心中的收发器和开关到更多样化的汽车，生物医学和传感器市场，如（固态）LiDAR，层析成像和自由空间传感器。总之，随着科技不断进步与发展，LiDAR已经成为多个领域不可或缺且无法替代的关键工具之一。其普遍应用将进一步推动各行各业向着更加智能化、高效率和精确度发展，并为人类社会带来更多福祉与便利。览沃 Mid - 360 从 2D 到 3D 感知升级，提升移动机器人运维效率。
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园区巡逻借助激光雷达协助车辆，自主巡查维护秩序。深圳连续波激光雷达
激光雷达在无人仓储系统中实现货物的精确定位。北京地面激光雷达厂家
LiDAR 数据通常在空中收集，如NOAA在加州大苏尔Bixby大桥上空的调查飞机（右图）。这里的LiDAR数据显示了Bixby大桥的俯视图（左上）和侧视图（左下）。NOAA的科学家使用基于LiDAR的装置检查自然和人造环境。LiDAR数据支持洪水和风暴潮建模、水动力建模、海岸线测绘、应急响应、水文测量以及海岸脆弱性分析等活动。此外，地形LiDAR使用近红外激光绘制地形和建筑物地图，而测深LiDAR使用透水绿光绘制海底和河床地图。在农业中，LiDAR可用于绘制拓扑图和作物生长图，从而提供有关肥料需求和灌溉需求的信息。北京地面激光雷达厂家
