在实际应用中，很多时候并不知道点云之间的邻接关系。针对此，研究人员开发了较小张树算法和连接图算法以实现邻接关系的计算。总体而言，三维模型重建算法的发展趋势是自动化程度越来越高，所需人工干预越来越少，且应用面越来越广。然而，现有算法依然存在运算复杂度较高、只能针对单个物体、且对背景干扰敏感等问题。研究具有较低运算复杂度且不依赖于先验知识的全自动三维模型重建算法，是目前的主要难点。然而，如何在包含遮挡、背景干扰、噪声、逸出点以及数据分辨率变化等的复杂场景中实现对感兴趣目标的检测识别与分割，仍然是一个富有挑战性的问题。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。激光雷达规格
激光雷达的市场概况：全球市场概况，激光雷达过去用于工业测绘、气象监测等领域，未来车载领域将成为较重要细分。气象监测、地形测绘与车载、机器人领域对激光雷达的技术要求不同，分属不同细分市场。下游需求刺激行业快速发展，激光雷达市场规模有望达百亿美元。受益于无人驾驶、高级辅助驾驶（ADAS）和服务机器人领域的需求，有望迎来高速增长期。据Velodyne预测，2022年智能驾驶将占总市场规模的60.5%，成为激光雷达产业较大的增长极，工业、无人机、机器人领域各占比24.4%、8.4%、4.2%。补盲激光雷达厂家精选Mid - 360 距离探测可为 10cm，小盲区助力嵌入式无盲区安装。
不同类激光雷达的优缺点：机械旋转式激光雷达，机械旋转式Lidar的发射和接收模块存在宏观意义上的转动。在竖直方向上排布多组激光线束，发射模块以一定频率发射激光线，通过不断旋转发射头实现动态扫描。机械旋转Lidar分立的收发组件导致生产过程要人工光路对准，费时费力，可量产性差。目前有的机械旋转Lidar厂商在走芯片化的路线，将多线激光发射模组集成到一片芯片，提高生产效率和量产性，降低成本，减小旋转部件的大小和体积，使其更易过车规。优点：技术成熟；扫描速度快；可360度扫描。缺点：可量产性差：光路调试、装配复杂，生产效率低；价格贵：靠增加收发模块的数量实现高线束，元器件成本高，主机厂难以接受；难过车规：旋转部件体积/重量庞大，难以满足车规的严苛要求；造型不易于集成到车体。
对于激光的波长，目前主要使用使用波长为905nm和1550nm的激光发射器，波长为1550nm的光线不容易在人眼液体中传输。故1550nm可在保证安全的前提下较大程度上提高发射功率。大功率能得到更远的探测距离，长波长也能提高抗干扰能力。但是1550nm激光需使用InGaAs，目前量产困难。故当前更多使用Si材质量产905nm的LiDAR。通过限制功率和脉冲时间来保证安全性。技术原理，激光雷达探测的具体技术可以分为TOF飞行时间法与相干探测方法。其中ToF方法可以进一步区分为iToF和dToF方法；飞行时间（ToF）探测方法，通过直接计算发射及接收电磁波的时间差测量被测目标的距离；相干探测方法（如：FMCW），通过测量发射电磁波与返回电磁波的频率变化解调出被测目标的距离及速度。激光雷达的扫描速度快，提高了数据处理效率。
激光雷达（Lidar）光束范围很窄，所以需要更多的纵向光束，以覆盖大的面积，所以线束决定着画面大小，扫描再通过返回的时间测量距离，并精确、快速构建模型，相比目前的其他雷达强太多，所以更适合自动驾驶系统，但也同样易受天气影像，成本较高。转镜：转镜分为一维转镜和二维转镜。一维转镜通过旋转的多面体反射镜，将激光反射到不同的方向；二维转镜顾名思义内部集成了两个转镜，一个多边棱镜负责横向旋转，一个负责纵向翻转，实现一束激光包揽横纵双向扫描。转镜激光雷达体积小、成本低，与机械式激光雷达效果一致，但机械频率也很高，在寿命上不够理想。览沃 Mid - 360 探测距离 可为10cm，小盲区配合小巧体积，轻松实现无盲区覆盖。贵州傲览Avia激光雷达
可达 70 米 @80% 反射率探测，览沃 Mid - 360 室内外感知表现如一。激光雷达规格
也有使用相干法，即为调频连续波（FMCW）激光雷达发射一束连续的光束，频率随时间稳定地发生变化。由于源光束的频率在不断变化，光束传输距离的差异会导致频率的差异，将回波信号与本振信号混频并经低通滤波后，得到的差频信号是光束往返时间的函数。调频连续波激光雷达不会受到其他激光雷达或太阳光的干扰且无测距盲区；还可以利用多普勒频移测量物体的速度和距离。调频延续波 LiDAR 概念并不新颖，但是面对的技术挑战不少，例如发射激光的线宽限制、线性调频脉冲的频率范围、线性脉冲频率变化的线性度，以及单个线性调频脉冲的可复制性等。激光雷达规格
