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。激光雷达在物流领域提高了货物分拣和配送的效率。上海无人驾驶激光雷达
激光的诞生，光子入射到物质中，以刺激电子从较高能级过渡到较低能级，并发射光子。当原子处于某种激发态时，有能量合适的光子从该原子附近通过，该原子就会释放出一个具有同样电势能的光子，从而跃迁到低能级状态。入射光子和发射光子具有相同的波长和相位，该波长对应于两个能级之间的能量差。一个光子刺激一个原子发射另一个光子，因此产生两个相同的光子，1917年，爱因斯坦在量子理论的基础上提出了一个崭新的概念一一受激辐射:即在物质与辐射场的相互作用中,构成物质的原子或分子可以在光子的激励下产生光子。天津轨旁入侵激光雷达行价通过分析激光雷达数据，研究人员能够精确评估环境变化。
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。
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。激光雷达在农业领域用于监测作物生长情况。
不同车载传感器的比较，目前，激光雷达、毫米波雷达和摄像头是公认的自动驾驶的三大关键传感器技术。从技术上看，激光雷达与其他两者相比具备强大的空间三维分辨能力。中国汽车工程学会、国汽智联汽车研究院编写的《中国智能网联汽车产业发展报告（2019）》称，当前在人工智能的重要应用场景智能网联汽车的自动驾驶和辅助驾驶领域中，激光雷达是实现环境感知的主要传感器之一。报告认为，在用于道路信息检测的传感器中，激光雷达在探测距离、精确性等方面，相比毫米波雷达具有一定的优势。激光雷达的维护简单，降低了使用成本。江苏汽车激光雷达价位
具备主动抗串扰能力，Mid - 360 在复杂室内雷达环境互不干扰。上海无人驾驶激光雷达
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。上海无人驾驶激光雷达
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