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。览沃 Mid - 360 引入抗干扰设计，在多雷达混行室内环境，主动抗串扰稳定运行。广东二维激光雷达厂家
现代雷达的波长一般是到米级别，例如火控雷达的波长是1-5厘米，汽车雷达的波长是1-10毫米。当波长进一步压缩（频率进一步提高），在红外线、可见光、紫外线区域即可激发出激光，用激光做探测源的雷达，称为激光雷达。1928年，德国的Landenburg(兰登伯格)在研究氛气色散现象实验间接证实了受激辐射的存在，也直接给出了受激辐射的发生条件是粒子数反转。1947年，Lamb(兰姆)和Reherford(雷瑟福)在氧原子光谱中发现了明显的受激辐射这是受激辐射头一次被实验验证，兰姆也因此在1955年获得了诺贝尔物理学奖。1950年，法国物理学家Kastler(卡斯特勒)提出了光学泵浦的方法。他也因为提出了这种利用光学于段研究微波谐振的方法而获诺贝尔奖。无人驾驶激光雷达生产厂家港口作业借助激光雷达引导装卸，提升集装箱操作准度。
视场角与分辨率，激光雷达视场角分为水平视场角和垂直视场角，水平视场角即为在水平方向上可以观测的角度范围，旋转式激光雷达旋转一周为 360°，所以水平视场角为 360°。垂直视场角为在垂直方向上可以观测的角度，一般为 40°。而它并不是对称均匀分布的，因为我们主要是需要扫描路面上的障碍物，而不是把激光打向天空，为了良好的利用激光，因此激光光束会尽量向下偏置一定的角度。并且为了达到既检测到障碍物，同时把激光束集中到中间感兴趣的部分，来更好的检测车辆，激光雷达的光束不是垂直均匀分布的，而是中间密，两边疏。 可以看到激光雷达的有一定的偏置，向上的角度为 15°，向下的为 25°，并且激光光束中间密集，两边稀疏。
反射强度，LiDAR 返回的每个数据中，除了根据速度和时间计算出的反射强度其实是指激光点回波功率和发射功率的比值。而激光的反射强度根据现有的光学模型，可以较好的刻画为以下模型。我们可以看到，激光点的反射率和距离的平方成反比，和物体的入射角成反比。入射角是入射光线与物体表面法线的夹角。时间戳和编码信息，LiDAR 通常从硬件层面支持授时，即有硬件 trigger 触发 LiDAR 数据，并支持给这一帧数据打上时间戳。通常会提供支持三种时间同步接口，IEEE 15882008同步，遵循精确时间协议，通过以太网对测量以及系统控制实现精确的时钟同步。激光雷达在建筑施工中用于精确测量和定位。
测远能力: 一般指激光雷达对于10%低反射率目标物的较远探测距离。较近测量距离：激光雷达能够输出可靠探测数据的较近距离。测距盲区：从激光雷达外罩到较近测量距离之间的范围,这段距离内激光雷达无法获取有效的测量信号,无法对目标物信息进行反馈。角度盲区：激光雷达视场角范围没有覆盖的区域,系统无法获取这些区域内的目标物信息。角度分辨率：激光雷达相邻两个探测点之间的角度间隔,分为水平角度分辨率与垂直角度分辨率。相邻探测点之间角度间隔越小,对目标物的细节分辨能力越强。体积小巧的 Mid - 360，轻松嵌入，为机器人外观一体化添可能。重庆觅道Mid-360激光雷达
激光雷达的设计优化提高了其在复杂环境中的可靠性。广东二维激光雷达厂家
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。广东二维激光雷达厂家
