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。激光雷达的实时数据反馈为决策者提供了有力支持。泰览Tele-15激光雷达现货直发
紧接着，一个激光雷达如果能在同一个空间内，按照设定好的角度发射多条激光，就能得到多条基于障碍物的反射信号。再配合时间范围、激光的扫描角度、GPS 位置和 INS 信息，经过数据处理后，这些信息配合x，y，z坐标，就会成为具有距离信息、空间位置信息等的三维立体信号，再基于软件算法组合起来，系统就可以得到线、面、体等各种相关参数，以此建立三维点云图，绘制出环境地图，就能变成汽车的“眼睛”。激光雷达是由激光发射单元和激光接收单元组成，发射单元的工作方式是向外发射激光束层，层数越多，精度也越高(如下图所示)，不过这也意味着传感器尺寸越大。发射单元将激光发射出去后，当激光遇到障碍物会反射，从而被接收器接收，接收器根据每束激光发射和返回的时间，创建一组点云，高质量的激光雷达，每秒较多可以发出200多束激光。吉林单线激光雷达自动驾驶巴士借助激光雷达感知周边，安全接送乘客。
发射模组：Flash激光雷达采用的是垂直腔面发射激光器（VerticalCavitySurfaceEmittingLaser，VCSEL），比其他激光器更小、更轻、更耐用、更快、更易于制造，并且功率效率更高。接收模组：Flash激光雷达的性能主要取决于焦平面探测器阵列的灵敏度。焦平面探测器阵列可使用PIN型光电探测器，在探测器前端加上透镜单元并采用高性能读出电路，可实现短距离探测。对于远距离探测需求，需要使用到雪崩型光电探测器，其探测的灵敏度高，可实现单光子探测，基于APD的面阵探测器具有远距离单幅成像、易于小型化等优点。优点：一次性实现全局成像来完成探测，无需考虑运动补偿；无扫描器件，成像速度快；集成度高，体积小；芯片级工艺，适合量产；全固态优势，易过车规缺点：激光功率受限，探测距离近；抗干扰能力差；角分辨率低
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。矿山开采中激光雷达监测地形变化，预防潜在地质灾害。
激光雷达是自动驾驶领域非常依赖的传感器，越来越多的自动驾驶公司看好激光雷达的应用前景。激光雷达具有较高的分辨率，可以记录周围环境的三维信息，激光雷达是主动发射型设备，对光照的变化不敏感，在有光照变化和夜晚等场景基本不会受到影响。此外激光雷达能够提供水平360度的视野范围，保证整个自动驾驶车基本上没有视野盲区。但是激光雷达惧怕雾霾天气，因为雾霾颗粒的大小非常接近激光的波长，激光照射到雾霾颗粒上会产生干扰，导致效果下降。随着技术的进步，以及成本的下降，激光雷达会普及到更多领域。10cm 小盲区配合小巧身形，览沃 Mid - 360 为机器人提供无死角视野。吉林单线激光雷达
激光雷达在灾害救援中提供了准确的现场信息支持。泰览Tele-15激光雷达现货直发
从自动驾驶技术发展来看，L0-L2阶段，传感器与控制系统的革新是主要变化；L3-L4阶段，感知与决策能力的增强是主要变化。L2、L3及L4级别的智能驾驶所需激光雷达台数分别为0台、1台和5台，激光雷达称为推动智能驾驶发展的重要因素。就国内市场而言，中国拥有世界较大的高级辅助驾驶和无人驾驶市场，成长空间也较为广阔。2020年11月发布的《智能网联汽车技术路线图（2.0版）》明确指出到2030年我国L2和L3级渗透率要超过70%。但激光雷达的技术路线仍然有其他的选项尚未成熟，市场目前依然处于群雄逐鹿的状态。伴随着在汽车行业的不断渗透与工业自动化的发展，激光雷达的投资机会可不断给到我们想象空间。泰览Tele-15激光雷达现货直发
