原理，激光雷达（ Light Detection and Ranging，LIDAR）是激光检测和测距系统的简称，通过对外发射激光脉冲来进行物体检测和测距。激光雷达采用飞行时间（Time of Flight，TOF）测距，发射器先发送一束激光，遇到障碍物后反射回来，由接收器接收，然后通过计算激光发送和接收的时间差，得到目标和自己的相对距离。如果采用多束激光并且360度旋转扫描，就可以得到整个环境的三维信息。激光雷达扫描出来的是一系列的点，因此激光雷达扫描出来的结果也叫“激光点云”。览沃 Mid - 360 主动抗串扰，在室内多雷达场景中保持稳定探测。安徽三维激光雷达供应
激光雷达产业自诞生以来，紧跟底层器件的前沿发展，呈现出了技术水平高的突出特点。激光雷达厂商不断引入新的技术架构，提升探测性能并拓展应用领域：从激光器发明之初的单点激光雷达到后来的单线扫描激光雷达，以及在无人驾驶技术中获得普遍认可的多线扫描激光雷达，再到技术方案不断创新的固态式激光雷达、FMCW激光雷达，以及如今芯片化的发展趋势，激光雷达一直以来都是新兴技术发展及应用的表示。适用于实现部分视场角（如前向）的探测，因为不含机械扫描器件，其体积相较于其他架构较为紧凑。深圳连续波激光雷达规格借 360°x59° 超广 FOV，Mid - 360 力保移动机器人作业现场安全。
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。
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。激光雷达以其高分辨率成像能力，在无人机地形测绘中发挥着重要作用。
LiDAR 技术的其它应用，LiDAR 的应用范围普遍而多样。在大气科学中，LiDAR已被用于检测多种大气成分。已经应用于表征大气中的气溶胶，研究高层大气风，剖面云，帮助收集天气数据，以及其它许多应用场合。在天文学中，LiDAR已被用于测量距离，包括远距离物体（例如月球）和近距离物体。实际上，LiDAR是将地月距离测量的精度提高到毫米级的关键设备。LiDAR还在天文学应用中用于建立导星。在考古学中，LiDAR已被用于绘制茂密森林树冠下的古代交通系统地图。物流分拣依靠激光雷达引导机械臂，快速准确分拣货物。浙江觅道Mid-70激光雷达
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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。安徽三维激光雷达供应
