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。览沃 Mid - 360 抗干扰能力强，室内多雷达信号混行也能稳定工作。AGV激光雷达生产厂家
而如较新的 Livox Horizon 激光雷达，也包含了多回波信息及噪点信息，格式如下：每个标记信息由1字节组成：该字节中 bit7 和 bit6 为头一组，bit5 和 bit4 为第二组，bit3 和 bit2 为第三组，bit1 和 bit0 为第四组。第二组表示的是该采样点的回波次序。由于 Livox Horizon 采用同轴光路，即使外部无被测物体，其内部的光学系统也会产生一个回波，该回波记为第 0 个回波。随后，若激光出射方向存在可被探测的物体，则较先返回系统的激光回波记为第 1 个回波，随后为第 2 个回波，以此类推。如果被探测物体距离过近（例如 1.5m），第 1 个回波将会融合到第 0 个回波里,该回波记为第 0 个回波。福建港口激光雷达矿山开采中激光雷达监测地形变化，预防潜在地质灾害。
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。
有几个原因：我们这里说的激光雷达，是指 TOF 激光雷达，TOF 测距，靠的是 TDC 电路提供计时，用光速乘以单向时间得到距离，但限于成本，TDC 一般由 FPGA 的进位链实现，本质上是对一个低频的晶振信号做差值，实现高频的计数。所以，测距的精度，强烈依赖于这个晶振的精度。而晶振随着时间的推移，存在累计误差；距离越远，接收信号越弱，雷达自身的寻峰算法越难以定位到较佳接收时刻，这也造成了精度的劣化；而由于激光雷达检测障碍物的有效距离和较小垂直分辨率有关系，也就是说角度分辨率越小，则检测的效果越好。如果两个激光光束之间的角度为 0.4°，那么当探测距离为 200m 的时候，两个激光光束之间的距离为200m*tan0.4°≈1.4m。也就是说在 200m 之后，只能检测到高于 1.4m 的障碍物了。如果需要知道障碍物的类型，那么需要采用的点数就需要更多，距离越远，激光雷达采样的点数就越少，可以很直接的知道，距离越远，点数越少，就越难以识别准确的障碍物类型。Mid - 360 以 360°x59° 超广 FOV，增强移动机器人复杂环境感知力。
NDT 算法的基本思想是先根据参考数据（reference scan）来构建多维变量的正态分布，如果变换参数能使得两幅激光数据匹配的很好，那么变换点在参考系中的概率密度将会很大。然后利用优化的方法求出使得概率密度之和较大的变换参数，此时两幅激光点云数据将匹配的较好。由此得到位资变换关系。局部特征提取通常包括关键点检测和局部特征描述两个步骤，其构成了三维模型重建与目标识别的基础和关键。在二维图像领域，基于局部特征的算法已在过去十多年间取得了大量成果并在图像检索、目标识别、全景拼接、无人系统导航、图像数据挖掘等领域得到了成功应用。类似的，点云局部特征提取在近年来亦取得了部分进展激光雷达在建筑施工中用于精确测量和定位。多线激光雷达制造
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这类形体对现实世界的表达能力有限，绝大部分目标难以用这些形体或其组合来近似。后续研究主要集中于三维自由形态目标的识别，所谓自由形态目标，即表面除了顶点、边缘以及尖拐处之外处处都有良好定义的连续法向量的目标（如飞行器、汽车、轮船、建筑物、雕塑、地表等）。由于现实世界中的大部分物体均可认为是自由形态目标，因此三维自由形态目标识别算法的研究较大程度上扩展了识别系统的适用范围。在过去二十余年间，三维目标识别任务针对的数据量不断增加，识别难度不断上升，而识别率亦不断提高。AGV激光雷达生产厂家
