激光雷达是20世纪60年代初次提出的一项技术， 随着应用的普遍，在过去的几年里，激光雷达经历了一轮新的繁荣进步和多行业使用，已迅速成为自动驾驶、无人机巡查、工业自动化等领域的关键技术。截至目前，我们已推出了好几款激光雷达AS系列产品，涵盖避障型、导航型以及导航避障一体型；具有测量精度高、扫描速度快、抗干扰能力强、体积小、重量轻、可靠性高等优势，是工业AGV、移动机器人、低速机器人的理想选择。每一种传感器基于各自的性能特点，都有其适合的应用场景。在实际特殊环境应用中，激光雷达也有着一些使用小技巧。10cm 小盲区，Mid - 360 配合小巧体积，实现移动机器人无死角感知。山东固态激光雷达
行业上游供应商，激光雷达产业链可以分为上游（光学和电子元器件）、中游（集成激光雷达）、下游（不同应用场景）。其中上游为激光发射、激光接收、扫描系统和信息处理四大部分，包含大量的光学和电子元器件。中游为集成的激光雷达产品，下游包括测绘、无人驾驶汽车、高精度地图、服务机器人、无人机等众多应用领域。激光器和探测器是激光雷达的重要部件，激光器和探测器的性能、成本、可靠性与激光雷达产品的性能、成本、可靠性密切相关。安徽机器人激光雷达激光雷达在智能机器人导航中发挥着至关重要的作用。
参数指标：（一）视场角，视场角决定了激光雷达能够看到的视野范围，分为水平视场角和垂直视场角，视场角越大，表示视野范围越大，反之则表示视野范围越小。以图3中的激光雷达为例，旋转式激光雷达的水平视场角为360°，垂直视场角为26.9°，固态激光雷达的水平视场角为60°，垂直视场角为20°。（二）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。（三）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°。
第三组基于回波能量强度判断采样点是否为噪点。通常情况下，激光光束受到类似灰尘、雨雾、雪等干扰产生的噪点的回波能量很小。目前按照回波能量强度大小将噪点置信度分为二档：01 表示回波能量很弱：这类采样点有较高概率为噪点，例如灰尘点；10 表示回波能量中等，该类采样点有中等概率为噪点，例如雨雾噪点。噪点置信度越低，说明该点是噪点的可能性越低。第四组基于采样点的空间位置判断是否为噪点。例如：激光探测测距只在测量前后两个距离十分相近的物体时，两个物体之间可能会产生拉丝状的噪点。目前按照不同的噪点置信度分为三档，噪点置信度越低，说明该点是噪点的可能性越低。览沃 Mid - 360 混合固态技术优越，实现 360° 全向超大视场角感知。
工作原理，，与MEMS微振镜平动和扭转的形式不同，转镜是反射镜面围绕圆心不断旋转，从而实现激光的扫描。在转镜方案中，也存在一面扫描镜（一维转镜）和一纵一横两面扫描镜（二维转镜）两种技术路线。一维转镜线束与激光发生器数量一致，而二维转镜可以实现等效更多的线束，在集成难度和成本控制上存在优势。简而言之，使用转镜折射光线实现激光在FOV区域内的覆盖，通常与线光源配合使用，形成FOV面的覆盖，也可以与振镜组合使用，配合点光源形成FOV面的覆盖。激光雷达在虚拟现实技术中实现了真实世界的数字化重建。天津三维激光雷达厂家
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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山东固态激光雷达
