给定两个来自不同坐标系的三维数据点集，找到两个点集空间的变换关系，使得两个点集能统一到同一坐标系统中，这个过程便称为配准。配准的目标是在全局坐标框架中找到单独获取的视图的相对位置和方向，使得它们之间的相交区域完全重叠。对于从不同视图（views）获取的每一组点云数据，点云数据很有可能是完全不相同的，需要一个能够将它们对齐在一起的单一点云模型，从而可以应用后续处理步骤，如分割和进行模型重建。目前对配准过程较常见的主要是 ICP 及其变种算法，NDT 算法，和基于特征提取的匹配。激光雷达的智能化处理提高了数据解析的自动化水平。北京补盲激光雷达
旋转透射棱镜：棱镜激光雷达也称为双楔形棱镜激光雷达，内部包括两个楔形棱镜，激光在通过头一个楔形棱镜后发生一次偏转，通过第二个楔形棱镜后再一次发生偏转。控制两面棱镜的相对转速便可以控制激光束的扫描形态。棱镜激光雷达累积的扫描图案形状像花瓣，中心点扫描次数密集，圆的边缘则相对稀疏，扫描时间持久才能丰富图像，所以需要加入多个激光雷达共工作，以便达到更高的效果。棱镜可以通过增加激光线束和功率实现高精与长距离探测，但结构复杂、体积更难控制，轴承与衬套磨损风险较大。360度激光雷达市场价格园区巡逻借助激光雷达协助车辆，自主巡查维护秩序。
LiDAR的结构。激光雷达主要包括激光发射、接收、扫描器、透镜天线和信号处理电路组成。激光发射部分主要有两种，一种是激光二极管，通常有硅和砷化镓两种基底材料，再有一种就是目前非常火热的垂直腔面发射（VCSEL）（比如 iPhone 上的 LiDAR），VCSEL 的优点是价格低廉，体积极小，功耗极低，缺点是有效距离比较短，需要多级放大才能达到车用的有效距离。激光雷达主要应用了激光测距的原理，而如何制造合适的结构使得传感器能向多个方向发射激光束，如何测量激光往返的时间，这便区分出了不同的激光雷达的结构。
工业自动化与自动驾驶：工业自动化，机器人应用范围包括无人送货小车、自动清扫车辆、园区内的接驳车、港口或矿区的无人作业车、执行监控或巡线任务的无人机等，这些场景的主要特点是路线相对固定、环境相对简单、行驶速度相对较低（通常不超过30km/h）。激光雷达可安装在AGV等小型车辆中，在工厂或仓库中，集成激光雷达可以被用于导航自动化设备，如自动引导车和机器人，并帮助它们避免撞击障碍物，以帮助其在无人环境下自动感知路线从而进行日常作业。激光雷达以其高分辨率成像能力，在无人机地形测绘中发挥着重要作用。
测距准度：激光雷达探测得到距离数据与真值之间的差距,准度越高表示测量结果与真实数据符合程度越高。点频：激光雷达每秒完成探测并获取的探测点的数目。抗干扰：激光雷达对工作同一环境下、采用相同激光波段的其他激光雷达的干扰信号的抵抗能力,抗干扰能力越强说明在多台激光雷达共同工作的条件下产生的噪点率越低功耗：激光雷达系统工作状态下所消耗的电功率。激光雷达线数：一般指激光雷达垂直方向上的测量线的数量,对于一定的角度范围,线数越多表示角度分辨率越高,对目标物的细节分辨能力越强。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。微波激光雷达行价
激光雷达的实时性使其成为智能交通系统的重要组成部分。北京补盲激光雷达
LiDAR还能够用于确定测量目标的速度。这可以通过多普勒方法或快速连续测距来实现。例如，可以使用LiDAR系统测量风速和车速。另外，LiDAR系统能够用于建立动态场景的三维模型，这是自动驾驶中会遇到的情形。这可以通过多种方式来实现，通常使用的是扫描的方式。LiDAR 技术中的挑战，在可实现的LiDAR系统中存在一些众所周知的挑战。这些挑战根据LiDAR系统的类型有所不同。以下是一些示例：隔离和抑制发射光束的信号——探测光束的辐射亮度通常远大于回波光束。必须注意确保探测光束不会被系统自身反射或散射回接收器，否则探测器将会因为饱和而无法探测外部目标。北京补盲激光雷达
