光学相控阵激光雷达（OPA），很多特殊的Lidar使用OPA（OpticalPhasedArray）光学相控阵技术。OPA运用相干原理，采用多个光源组成阵列，通过调节发射阵列中每个发射单元的相位差，来控制输出的激光束的方向。OPA激光雷达完全是由电信号控制扫描方向，能够动态地调节扫描角度范围，对目标区域进行全局扫描或者某一区域的局部精细化扫描，一个激光雷达就可能覆盖近/中/远距离的目标探测。优点：纯固态Lidar，体积小，易于车规；扫描速度快（一般可达到MHz量级以上）；精度高（可以做到μrad量级以上）；可控性好（可以在感兴趣的目标区域进行高密度扫描），缺点：易形成旁瓣，影响光束作用距离和角分辨率，使激光能量被分散；加工难度高：光学相控阵要求阵列单元尺寸必须不大于半个波长；探测距离很难做到很远。Mid - 360 小巧体积，安装布置灵活，满足移动机器人多样安装需求。深圳傲览Avia激光雷达供应
激光雷达是实现更高级别自动驾驶（L3级别以上），以及更高安全性的良好途径，相比于毫米波雷达，激光雷达的分辨率更高、稳定性更好、三维数据也更可靠。什么是激光雷达？激光雷达（LiDAR）是光探测与测距（Light Detection and Ranging）技术的缩写。在工作过程中，激光束从光源发射并被场景中的物体反射回探测器，通过测量光束飞行时间（Time of Flight，简称ToF），可以推算出场景内物体的距离，并生成距离地图。所谓雷达，就是用电磁波探测目标的电子设备。激光雷达(LightDetectionAndRanging，简称"LiDAR")，顾名思义就是以激光来探测目标的雷达。我们知道波长与频率成反比，波长越长，衍射能力越强，传播的距离也就越长。山西隧道激光雷达激光雷达在机器人避障中发挥了关键作用。
多传感器融合，在环境监测传感器中，超声波雷达主要用于倒车雷达以及自动泊车中的近距离障碍监测，摄像头、毫米波雷达和激光雷达则普遍应用于各项 ADAS 功能中。四类传感器的探测距离、分辨率、角分辨率等探测参数各异，对应于物体探测能力、识别分类能力、三维建模、抗恶劣天气等特性优劣势分明。各种传感器能形成良好的优势互补，融合传感器的方案已成为主流的选择。激光雷达LiDAR的全称为Light Detection and Ranging激光探测和测距，又称光学雷达。
激光雷达的分类，激光雷达行业具有较高的技术水准与技术壁垒，并同时具有技术创新能力强与产品迭代速度快的特征。其技术发展方向与半导体行业契合度高，激光雷达系统中主要的激光器、探测器、控制及处理单元均能从半导体行业的发展中受益，收发单元阵列化以及主要模块芯片化是未来的发展趋势。激光雷达可分成一维（1D）激光雷达、二维（2D）扫描激光雷达和三维（3D）扫描激光雷达。1D激光雷达只能用于线性的测距；2D扫描激光雷达只能在平面上扫描，可用于平面面积与平面形状的测绘，如家庭用的扫地机器人；3D扫描激光雷达可进行3D空间扫描，用于户外建筑测绘，它是驾驶辅助和自助式自动驾驶应用的重要车载传感设备。3D激光雷达可进一步分成3D扇形扫描激光雷达和3D旋转式扫描激光雷达。服务机器人借助激光雷达规划路径，实现室内外自主移动。
当三维点较为稠密的时候，可以像视觉一样提取特征点和其周围的描述子，主要通过选择几何属性（如法线和曲率）比较有区分度的点，在计算其局部邻域的几何属性的统计得到关键点的描述子，而当处理目前市面上的激光雷达得到的单帧点云数据时，由于点云较为稀疏，主要依靠每个激光器在扫描时得到的环线根据曲率得到特征点。而有了两帧点云的数据根据配准得到了相对位姿变换关系后，我们便可以利用激光雷达传感器获得的数据来估计载体物体的位姿随时间的变化而改变的关系。比如我们可以利用当前帧和上一帧数据进行匹配，或者当前帧和累计堆叠出来的子地图进行匹配，得到位姿变换关系，从而实现里程计的作用。览沃 Mid - 360 凭借 360°x59° 超广 FOV，感知三维空间信息。深圳固态激光雷达渠道
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配准 registration，ICP 算法较早由 Chen and Medioni，and Besl and McKay 提出。其算法本质上是基于较小二乘法的较优配准方法。该算法重复进行选择对应关系点对，计算较优刚体变换这一过程，直到根据点对的欧氏距离定义的损失函数满足正确配准的收敛精度要求。ICP 是一个普遍使用的配准算法，主要目的就是找到旋转和平移参数，将两个不同坐标系下的点云，以其中一个点云坐标系为全局坐标系，另一个点云经过旋转和平移后两组点云重合部分完全重叠。深圳傲览Avia激光雷达供应
