配準 registration，ICP 算法較早由 Chen and Medioni，and Besl and McKay 提出。其算法本質(zhì)上是基于較小二乘法的較優(yōu)配準方法。該算法重復進行選擇對應關系點對，計算較優(yōu)剛體變換這一過程，直到根據(jù)點對的歐氏距離定義的損失函數(shù)滿足正確配準的收斂精度要求。ICP 是一個普遍使用的配準算法，主要目的就是找到旋轉(zhuǎn)和平移參數(shù)，將兩個不同坐標系下的點云，以其中一個點云坐標系為全局坐標系，另一個點云經(jīng)過旋轉(zhuǎn)和平移后兩組點云重合部分完全重疊。激光雷達在考古發(fā)掘中用于繪制遺址的三維模型。遠距離激光雷達批發(fā)

NDT 算法的基本思想是先根據(jù)參考數(shù)據(jù)（reference scan）來構建多維變量的正態(tài)分布，如果變換參數(shù)能使得兩幅激光數(shù)據(jù)匹配的很好，那么變換點在參考系中的概率密度將會很大。然后利用優(yōu)化的方法求出使得概率密度之和較大的變換參數(shù)，此時兩幅激光點云數(shù)據(jù)將匹配的較好。由此得到位資變換關系。局部特征提取通常包括關鍵點檢測和局部特征描述兩個步驟，其構成了三維模型重建與目標識別的基礎和關鍵。在二維圖像領域，基于局部特征的算法已在過去十多年間取得了大量成果并在圖像檢索、目標識別、全景拼接、無人系統(tǒng)導航、圖像數(shù)據(jù)挖掘等領域得到了成功應用。類似的，點云局部特征提取在近年來亦取得了部分進展廣東livox激光雷達制造輕巧的 Mid - 360 便于隱藏式布置，契合移動機器人設計需求。

這里就來分享一下激光雷達在實際應用中的那些小細節(jié)~工作原理：激光雷達是基于時間飛行（TOF）工作原理；激光雷達發(fā)射激光脈沖，并測量此脈沖經(jīng)被測目標表面反射后返回的時間，然后換算成距離數(shù)據(jù)發(fā)射光和接受光時間差為t，c為光速，則雷達與目標的距離為雷達通過一個反射鏡對測距激光脈沖進行反射。當反射鏡被電機帶動旋轉(zhuǎn)時，從而形成一個與旋轉(zhuǎn)軸垂直的掃描平面。雷達定時發(fā)出脈沖光，同時電機帶動發(fā)射鏡旋轉(zhuǎn)，這樣就可以構成二維點云數(shù)據(jù)。

自動駕駛汽車中的汽車傳感器使用攝像頭數(shù)據(jù)、雷達和LiDAR來檢測周圍的物體，自動駕駛汽車使用LiDAR傳感器探測周圍建筑和車輛，開發(fā)LiDAR 系統(tǒng)所需要的軟件工具，軟件在LiDAR系統(tǒng)的創(chuàng)建和運行中的各個環(huán)節(jié)都非常關鍵。系統(tǒng)工程師需要輻射模型來預測回波信號的信噪比。電子工程師需要電子模型來建立電氣設計。機械工程師需要CAD工具來完成系統(tǒng)布局。還可能會需要結構和熱建模軟件。LiDAR系統(tǒng)的運行需要控制軟件和將點云轉(zhuǎn)換并重建為三維模型的軟件。而LiDAR是利用光作為探測媒介來感知周圍的系統(tǒng)，因此光學工程師運用光學軟件設計可靠穩(wěn)定的光學系統(tǒng)是關鍵。為服務機器人規(guī)劃路徑，助其在室內(nèi)外自主移動作業(yè)。

激光雷達的應用：1、水下地形測量，我們通常使用測深探測（或聲納）進行水下調(diào)查。聲納發(fā)出砰砰聲并接收回聲。與LiDAR類似，它通過測量回波經(jīng)過的時間來計算距離。測深激光雷達與機載激光雷達不同，它使用綠色波長，通過使用這種波長，水下測繪可以一直測量到水底。同樣，河流和測深調(diào)查能夠繪制陸地和水生系統(tǒng)的地圖。2、洪水預警，通過使用LiDAR測量地表，水文學家可以建立數(shù)字高程模型。從這里，使用者可以在洪水發(fā)生之前繪制出容易被淹沒的區(qū)域。在這方面，激光雷達可以提供洪水預警系統(tǒng)，保障居民生命財產(chǎn)安全。保險公司也可以使用這些數(shù)據(jù)收取更高的保費，這只是保險業(yè)中用于評估風險的眾多GIS應用程序之一。激光雷達的輕便設計使其便于攜帶和操作。天津固態(tài)激光雷達行價

覽沃 Mid - 360 主動抗串擾，在室內(nèi)多雷達場景中保持穩(wěn)定探測。遠距離激光雷達批發(fā)

在三維模型重建方面，較初的研究集中于鄰接關系和初始姿態(tài)均已知時的點云精配準、點云融合以及三維表面重建。在此，鄰接關系用以指明哪些點云與給定的某幅點云之間具有一定的重疊區(qū)域，該關系通常通過記錄每幅點云的掃描順序得到。而初始姿態(tài)則依賴于轉(zhuǎn)臺標定、物體表面標記點或者人工選取對應點等方式實現(xiàn)。這類算法需要較多的人工干預，因而自動化程度不高。接著，研究人員轉(zhuǎn)向點云鄰接關系已知但初始姿態(tài)未知情況下的三維模型重建，常見方法有基于關鍵點匹配、基于線匹配、以及基于面匹配 等三類算法。遠距離激光雷達批發(fā)