机械式激光雷达，工作原理，发射和接收模块被电机电动进行360度旋转。在竖直方向上排布多组激光线束，发射模块以一定频率发射激光线，通过不断旋转发射头实现动态扫描。优劣势分析，优势：机械式激光雷达作为较早装车的产品，技术已经比较成熟，因为其是由电机控制旋转，所以可以长时间内保持转速稳定，每次扫描的速度都是线性的。并且由于『站得高』，机械式激光雷达可以对周围环境进行精度够高并且清晰稳定的360度环境重构。劣势：虽然技术成熟，但因为其内部的激光收发模组线束多，并且需要复杂的人工调整，制造周期长，所以成本并不低，并且可靠性差，导致可量产性不高。其次，机械式激光雷达体积过大，消费者接受度不高。然后，它的寿命大约在1000h~3000h，而汽车厂商的要求是至少13000h，这也决定了其很难走向C端市场。激光雷达的设计优化提高了其在复杂环境中的可靠性。上海览沃激光雷达厂家

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。上海高精度激光雷达渠道激光雷达的扫描模式多样，适应不同场景的需求。

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

相关缩写：dToF：direct Time-of-Flight直接测量光的飞行时间；iToF：indirect Time-of-Flight通过测量相位偏移来间接测量光的飞行时间；PLD：脉冲激光二极管，一种激光雷达发光元件；APD：雪崩光二极管，一种激光雷达感光元件；SPAD：Single Photon Avalanche Diode单光子雪崩二极管，一种激光雷达感光元件；SiPM：Silicon photomultiplier硅光电倍增管，一种激光雷达感光元件；CMOS：Compound metal Oxided Semiconductor 复合金属氧化物半导体，一种摄像头感光元件；CCD：Charge Coupled Device电荷耦合器件，一种摄像头感光元件；CIS：CMOS image sensor互补金属氧化物半导体图像传感器；OPA：Optical Phased Arrays 光学相控阵；FPA：Focal Plane Array焦平面阵列；WD：Wavelength Disperion波长色散；MEMS：Micro-Electro-Mechanical System 微机电系统。激光雷达的高精度三维成像为地质勘探提供了有力支持。

相比于半固态式和固态式激光雷达，机械旋转式激光雷达的优势在于可以对周围环境进行360°的水平视场扫描，而半固态式和固态式激光雷达往往较高只能做到120°的水平视场扫描，且在视场范围内测距能力的均匀性差于机械旋转式激光雷达。由于无人驾驶汽车运行环境复杂，需要对周围360°的环境具有同等的感知能力，而机械旋转式激光雷达兼具360°水平视场角和测距能力远的优势，目前主流无人驾驶项目纷纷采用了机械旋转式激光雷达作为主要的感知传感器。在安全监控领域，激光雷达能有效识别入侵者并触发警报。上海工业激光雷达制造

在航海领域，激光雷达为船舶提供了安全导航保障。上海览沃激光雷达厂家

发射端与预定目标之间的大气杂质会产生虚假回波——这些大气杂质产生的虚假回波可能会非常强烈，以至于无法可靠的检测到来自预定目标物的回波信号。可用光功率限制——更高功率的光束可以提供更高的精度，但也更加昂贵。扫描速度——激光光源的工作频率可能对人眼造成危害并引发安全问题，然而我们可以通过其他方法来缓解这个问题。例如，固态LiDAR能够在不威胁人眼安全的波长下运行，并且还能照亮更广阔的区域。来自附近其他LiDAR装置的信号串扰可能会干扰目标信号。上海览沃激光雷达厂家

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