目前的激光雷达，不光只有光探测与测量，更是一种集激光、全球定位系统（GPS）和IMU（InertialMeasurementUnit，惯性测量装置）三种技术于一身的系统，用于获得数据并生成精确的DEM（数字高程模型）。这三种技术的结合，可以高度准确地定位激光束打在物体上的光斑，测距精度可达厘米级，激光雷达较大的优势就是"精确"和"快速、高效作业"。随着激光雷达技术的进步与发展，星载激光雷达的研制和应用在20世纪90年代逐步成熟。2003年，NASA根据早先提出的采用星载激光雷达测量两极地区冰面变化的计划，正式将地学激光测高仪列入地球观测系统中，并将其搭载在冰体、云量和陆地高度监测卫星上发射升空运行。览沃 Mid - 360 探测距离可为 10cm，小盲区配合小巧体积，轻松实现无盲区覆盖。上海毫米波激光雷达
激光雷达的应用：1、林业调绘，森林中的树木结构和高度的可视化是LiDAR应用真正成功的领域。但激光雷达真的能“穿透”树木吗？想象一下，你站在森林中间，抬头看。你能看到阳光吗？如果您可以看到光线透过，那么LiDAR也可以。当你知道树的高度和地面的高度时，你就会得到一个真正的垂直剖面，如果你真的想要一个3D植被结构，地面LiDAR也可以生成逼真的3D模型。其实，地球科学激光高度计系统(GLAS)是头一个从太空绘制森林地图的激光测距(LiDAR)仪器。2、确定土地用途，激光雷达分类代码包括地面、植被（低，中，高）、建筑、架空导线、公路、铁路和水等等，每个分类定义都来自反射的激光脉冲。甚至通过多期数据监测可以稳定地了解我们星球的动态变化，包括气候变化。天津工业激光雷达行价激光雷达的智能化校准功能减少了人工干预的需要。
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
在体积限制下，Flash激光雷达的功率密度不能很高。因此，Flash激光雷达目前的问题是，由于功率密度的限制，无法考虑三个参数：视场角、检测距离和分辨率，即如果检测距离较远，则需要放弃视场角或分辨率；如果需要高分辨率，则需要放弃视场角或检测距离。Flash激光雷达采用面光源泛光成像，其发射的光线会散布在整个视场内，因此不需要折射就可以覆盖FOV区域了，难点在于如何提升其功率密度从而提升探测精度和距离，目前通常使用VCSEL光源组成二维矩阵形成面光源。智能停车系统凭借激光雷达检测车位，实现快速引导。
行业上游供应商，激光雷达产业链可以分为上游（光学和电子元器件）、中游（集成激光雷达）、下游（不同应用场景）。其中上游为激光发射、激光接收、扫描系统和信息处理四大部分，包含大量的光学和电子元器件。中游为集成的激光雷达产品，下游包括测绘、无人驾驶汽车、高精度地图、服务机器人、无人机等众多应用领域。激光器和探测器是激光雷达的重要部件，激光器和探测器的性能、成本、可靠性与激光雷达产品的性能、成本、可靠性密切相关。激光雷达在医疗领域被用于人体三维扫描和诊断。山西激光雷达厂家供应
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辅助驾驶，在目前的L2/L3级高级辅助驾驶中，激光雷达可覆盖前向视场（水平视场角覆盖60°到120°）以实现自动跟车或者高速自适应巡航等功能。通过发射信号和反射信号的对比，构建出点云图，从而实现诸如目标距离、方位、速度、姿态、形状等信息的探测和识别。除了传统的障碍物检测以外，激光雷达还可以应用于车道线检测。优点在于测距远、精度高，获取信息丰富，抗源干扰能力强。自动驾驶，未来，L4/L5级无人驾驶应用的实现，有赖于激光雷达提供的感知信息。激光雷达是一种可以扫描周围环境并生成三维图像的传感器。它可以被用于识别障碍物、构建地图和定位车辆等应用场景。该级别应用需要面对复杂多变的行驶环境，对激光雷达性能水平要求较高，在要求360°水平扫描范围的同时，对于低反射率物体的较远测距能力需要达到200m，且需要更高的线数以及更密的点云分辨率；同时为了减少噪点还需要激光雷达具有抵抗同环境中其他激光雷达干扰的能力。上海毫米波激光雷达
