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。激光雷达的设计优化提高了其在复杂环境中的可靠性。单线激光雷达设备
自动驾驶汽车中的汽车传感器使用摄像头数据、雷达和LiDAR来检测周围的物体，自动驾驶汽车使用LiDAR传感器探测周围建筑和车辆，开发LiDAR 系统所需要的软件工具，软件在LiDAR系统的创建和运行中的各个环节都非常关键。系统工程师需要辐射模型来预测回波信号的信噪比。电子工程师需要电子模型来建立电气设计。机械工程师需要CAD工具来完成系统布局。还可能会需要结构和热建模软件。LiDAR系统的运行需要控制软件和将点云转换并重建为三维模型的软件。而LiDAR是利用光作为探测媒介来感知周围的系统，因此光学工程师运用光学软件设计可靠稳定的光学系统是关键。广东泰览Tele-15激光雷达供应消防救援依靠激光雷达在浓烟中定位，引导灭火救援。
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。
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。园区巡逻借助激光雷达协助车辆，自主巡查维护秩序。
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。激光雷达在农业领域用于监测作物生长情况。车载激光雷达厂家精选
激光雷达的工作原理基于光的传播速度和反射原理，实现高精度测距。单线激光雷达设备
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。单线激光雷达设备
