在三维模型重建方面，较初的研究集中于邻接关系和初始姿态均已知时的点云精配准、点云融合以及三维表面重建。在此，邻接关系用以指明哪些点云与给定的某幅点云之间具有一定的重叠区域，该关系通常通过记录每幅点云的扫描顺序得到。而初始姿态则依赖于转台标定、物体表面标记点或者人工选取对应点等方式实现。这类算法需要较多的人工干预，因而自动化程度不高。接着，研究人员转向点云邻接关系已知但初始姿态未知情况下的三维模型重建，常见方法有基于关键点匹配、基于线匹配、以及基于面匹配 等三类算法。建筑行业内激光雷达快速扫描建模，辅助设计与施工。江苏高精度激光雷达市价
LiDAR的数据，三维点，对于旋转式激光雷达来说，得到的三维点便是一个很好的极坐标系下的多个点的观测，包含激光发射器的垂直俯仰角，发射器的水平旋转角度，根据激光回波时间计算得到的距离。但 LiDAR 通常会输出笛卡尔坐标系下的观测值，头一是因为 LiDAR 在极坐标系下测量效率高，也只是对于旋转式 LiDAR，目前阵列式 LiDAR 也有很多。第二笛卡尔坐标系更加直观，投影和旋转平移更加简洁，求解法向量，曲率，顶点等特征计算量小，点云的索引及搜索都更加高效。对于 MEMS 式激光雷达，由于一次采样周期为一个偏振镜旋转周期，10hz 下采样周期为 0.1 秒，但由于载体本身在进行高速移动时，我们需要对得到的数据进行消除运动畸变，来补偿采样周期内的运动。湖南近距离激光雷达激光雷达在智能交通信号灯控制中实现了车辆流量的精确感知。
为了克服探测距离的限制，FLASH激光雷达的表示厂商Ibeo、LedderTech开始在激光收发模块进行创新。车规级激光雷达鼻祖Ibeo，则一步到位推出了单光子激光雷达，Ibeo称其为Focal Plane Array焦平面，实际也可归为FlASH激光雷达。2019年8月27日，长城汽车与德国激光雷达厂商Ibeo正式签署了激光雷达技术战略合作协议，三方合作的产品基础就是ibeonEXT Generic 4D Solid State LiDAR。从长远来看，FLASH激光雷达芯片化程度高，规模化量产后大概率能拉低成本，随着技术的发展，FLASH激光雷达有望成为主流的技术方案。
现代雷达的波长一般是到米级别，例如火控雷达的波长是1-5厘米，汽车雷达的波长是1-10毫米。当波长进一步压缩（频率进一步提高），在红外线、可见光、紫外线区域即可激发出激光，用激光做探测源的雷达，称为激光雷达。1928年，德国的Landenburg(兰登伯格)在研究氛气色散现象实验间接证实了受激辐射的存在，也直接给出了受激辐射的发生条件是粒子数反转。1947年，Lamb(兰姆)和Reherford(雷瑟福)在氧原子光谱中发现了明显的受激辐射这是受激辐射头一次被实验验证，兰姆也因此在1955年获得了诺贝尔物理学奖。1950年，法国物理学家Kastler(卡斯特勒)提出了光学泵浦的方法。他也因为提出了这种利用光学于段研究微波谐振的方法而获诺贝尔奖。测绘领域中激光雷达快速采集地形数据，绘制高精度地图。
紧接着，一个激光雷达如果能在同一个空间内，按照设定好的角度发射多条激光，就能得到多条基于障碍物的反射信号。再配合时间范围、激光的扫描角度、GPS 位置和 INS 信息，经过数据处理后，这些信息配合x，y，z坐标，就会成为具有距离信息、空间位置信息等的三维立体信号，再基于软件算法组合起来，系统就可以得到线、面、体等各种相关参数，以此建立三维点云图，绘制出环境地图，就能变成汽车的“眼睛”。激光雷达是由激光发射单元和激光接收单元组成，发射单元的工作方式是向外发射激光束层，层数越多，精度也越高(如下图所示)，不过这也意味着传感器尺寸越大。发射单元将激光发射出去后，当激光遇到障碍物会反射，从而被接收器接收，接收器根据每束激光发射和返回的时间，创建一组点云，高质量的激光雷达，每秒较多可以发出200多束激光。激光雷达在智能机器人导航中发挥着至关重要的作用。三维激光雷达现货直发
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MEMS阵镜激光雷达优点：MEMS微振镜摆脱了笨重的马达、多发射/接收模组等机械运动装置，毫米级尺寸的微振镜较大程度上减少了激光雷达的尺寸，提高了稳定性；MEMS微振镜可减少激光发射器和探测器数量，极大地降低成本。缺点：有限的光学口径和扫描角度限制了Lidar的测距能力和FOV，大视场角需要多子视场拼接，这对点云拼接算法和点云稳定度要求都较高；抗冲击可靠性存疑；振镜尺寸问题：远距离探测需要较大的振镜，不但价格贵，对快轴/慢轴负担大，材质的耐久疲劳度存在风险，难以满足车规的DV、PV的可靠性、稳定性、冲击、跌落测试要求；悬臂梁：硅基MEMS的悬臂梁结构实际非常脆弱，快慢轴同时对微振镜进行反向扭动，外界的振动或冲击极易直接致其断裂。江苏高精度激光雷达市价
