激光雷达的构成与分类：激光雷达的构成，激光雷达发展到现在，其结构精密且复杂，主要由激光系统、接收系统、信号处理单元和扫描模块四大主要组件构成。激光器以脉冲的方式点亮发射激光，照射到障碍物后对物体进行3D扫描，反射光线经由镜头组汇聚到接收器上。信号处理单元负责控制激光器的发射，并将接收到的模拟信号转为数字信号，然后进入主控芯片进行数据的处理和计算。进一步的，我们可以根据以下指标判断激光雷达的好坏。视场角，视场角决定了激光雷达能够看到的视野范围，分为水平视场角和垂直视场角，视场角越大，表示视野范围越大，反之则表示视野范围越小。激光雷达在森林监测中用于评估森林资源和健康状况。览沃激光雷达批发价格
激光雷达的FOV，FOV指激光雷达能够探测到的视场范围，可以从垂直和水平两个维度以角度来衡量范围大小，下图比较形象的展示了激光雷达FOV范围，之所以要提到FOV是因为后面不同的技术路线基本都是为了能够实现对FOV区域内探测。垂直FOV：常见的车载激光雷达通常在25°，形状呈扇形；水平FOV：常见的机械式激光雷达可以达到360°范围，通常布置于车顶；常见的车载半固态激光雷达通常可以达到120°范围，形状呈扇形，可布置于车身或车顶。天津毫米波激光雷达混合固态技术赋能，Mid - 360 实现 360° 全向超大视场角感知。
分类，激光雷达按结构不同大致可以分为：机械旋转激光雷达、混合半固态激光雷达和全固态激光雷达（Flash快闪和OPA相控阵，统称为非扫描式）。（一）机械旋转激光雷达，机械式激光雷达体积大、成本较高、装配难。它通过旋转实现横向360度的覆盖面，通过内部镜片实现垂直角度的覆盖面，同比有着更耐用稳定的特点，所以我们看到的自动驾驶路试车大多采用这种类型，雷达在车顶不停的在旋转完成横向扫描，靠增加激光束，实现纵向宽泛的扫描。（二）混合半固态激光雷达。按照扫描方式分为：转镜、硅基MEMS、振镜+转镜、旋转透射棱镜。
二维扫描振镜激光雷达，这类激光雷达的主要元件是两个扫描器——多边形棱镜和垂直扫描振镜，分别负责水平和垂直方向上的扫描。特点是扫描速度快，精度高。比如：一个四面多边形，只移动八条激光器光束（相当于传统的8线激光雷达），以5000rpm速度扫描，垂直分辨率为2667条/秒，120度水平扫描，在10Hz非隔行扫描下，垂直分辨率达267线。优点：转速越高，扫描精度越高；可以控制扫描区域，提高关键区域的扫描密度；多边形可提供超宽FOV，一般可做到水平120度。MEMSLidar一般不超过80度；通光孔径大，信噪比和有效距离要远高于MEMSLidar；价格低廉，MEMS振镜贵的要上千美元，多边形激光扫描已经非常成熟，价格只要几十美元；激光雷达间抗干扰性强缺点：与MEMS技术比，其缺点是功耗高，有电机转动部件。激光雷达能够快速捕获运动目标的动态信息。
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。激光雷达通过发射激光束，精确测量目标距离，是自动驾驶的关键传感器。无人矿车激光雷达渠道
激光雷达助无人驾驶感知路况，让出行安全高效。览沃激光雷达批发价格
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。览沃激光雷达批发价格
