不同車載傳感器的比較，目前，激光雷達、毫米波雷達和攝像頭是公認的自動駕駛的三大關鍵傳感器技術。從技術上看，激光雷達與其他兩者相比具備強大的空間三維分辨能力。中國汽車工程學會、國汽智聯汽車研究院編寫的《中國智能網聯汽車產業發展報告（2019）》稱，當前在人工智能的重要應用場景智能網聯汽車的自動駕駛和輔助駕駛領域中，激光雷達是實現環境感知的主要傳感器之一。報告認為，在用于道路信息檢測的傳感器中，激光雷達在探測距離、精確性等方面，相比毫米波雷達具有一定的優勢。可達 70 米 @80% 反射率探測，覽沃 Mid - 360 室內外感知表現如一。安徽覽沃激光雷達廠商

楔形棱鏡旋轉雷達，收發模塊的PLD（PulsedLaserDiode）發射出激光，通過反射鏡和凸透鏡變成平行光，掃描模塊的兩個旋轉的棱鏡改變光路，使激光從某個角度發射出去。激光打到物體上，反射后從原光路回來，被APD接收。與MEMSLidar相比，它可以做到很大的通光孔徑，距離也會測得較遠。與機械旋轉Lidar相比，它極大地減少了激光發射和接收的線數，降低了對焦與標定的復雜度，大幅提升生產效率，降低成本。優點：非重復掃描，解決了機械式激光雷達的線式掃描導致漏檢物體的問題；可實現隨著掃描時間增加，達到近100％的視場覆蓋率；沒有電子元器件的旋轉磨損，可靠性更高，符合車規。缺點：單個雷達的FOV較小，視場覆蓋率取決于積分時間；獨特的掃描方式使其點云的分布不同于傳統機械旋轉Lidar，需要算法適配。江蘇覓道Mid-70激光雷達主動抗串擾設計，使 Mid - 360 在多雷達環境中穩定運行不干擾。

給定兩個來自不同坐標系的三維數據點集，找到兩個點集空間的變換關系，使得兩個點集能統一到同一坐標系統中，這個過程便稱為配準。配準的目標是在全局坐標框架中找到單獨獲取的視圖的相對位置和方向，使得它們之間的相交區域完全重疊。對于從不同視圖（views）獲取的每一組點云數據，點云數據很有可能是完全不相同的，需要一個能夠將它們對齊在一起的單一點云模型，從而可以應用后續處理步驟，如分割和進行模型重建。目前對配準過程較常見的主要是 ICP 及其變種算法，NDT 算法，和基于特征提取的匹配。

優劣勢分析，優勢：OPA激光雷達發射機采用純固態器件，沒有任何需要活動的機械結構，因此在耐久度上表現更出眾；雖然省去機械掃描結構，但卻能做到類似機械式的全景掃描，同時在體積上可以做得更小，量產后的成本有望較大程度上降低。劣勢：OPA激光雷達對激光調試、信號處理的運算力要求很大，同時，它還要求陣列單元尺寸必須不大于半個波長，因此每個器件尺寸只500nm左右，對材料和工藝的要求都極為苛刻，由于技術難度高，上游產業鏈不成熟，導致 OPA 方案短期內難以車規級量產，目前也很少有專注開發OPA激光雷達的Tier1供應商。氣象監測時激光雷達探測大氣成分，輔助氣象預報工作。

不同類激光雷達的優缺點：機械旋轉式激光雷達，機械旋轉式Lidar的發射和接收模塊存在宏觀意義上的轉動。在豎直方向上排布多組激光線束，發射模塊以一定頻率發射激光線，通過不斷旋轉發射頭實現動態掃描。機械旋轉Lidar分立的收發組件導致生產過程要人工光路對準，費時費力，可量產性差。目前有的機械旋轉Lidar廠商在走芯片化的路線，將多線激光發射模組集成到一片芯片，提高生產效率和量產性，降低成本，減小旋轉部件的大小和體積，使其更易過車規。優點：技術成熟；掃描速度快；可360度掃描。缺點：可量產性差：光路調試、裝配復雜，生產效率低；價格貴：靠增加收發模塊的數量實現高線束，元器件成本高，主機廠難以接受；難過車規：旋轉部件體積/重量龐大，難以滿足車規的嚴苛要求；造型不易于集成到車體。覽沃 Mid - 360 憑借 360°x59° 超廣 FOV，感知三維空間信息。四川障礙物入侵監測激光雷達

激光雷達在環境監測中用于監測大氣污染物的濃度。安徽覽沃激光雷達廠商

當三維點較為稠密的時候，可以像視覺一樣提取特征點和其周圍的描述子，主要通過選擇幾何屬性（如法線和曲率）比較有區分度的點，在計算其局部鄰域的幾何屬性的統計得到關鍵點的描述子，而當處理目前市面上的激光雷達得到的單幀點云數據時，由于點云較為稀疏，主要依靠每個激光器在掃描時得到的環線根據曲率得到特征點。而有了兩幀點云的數據根據配準得到了相對位姿變換關系后，我們便可以利用激光雷達傳感器獲得的數據來估計載體物體的位姿隨時間的變化而改變的關系。比如我們可以利用當前幀和上一幀數據進行匹配，或者當前幀和累計堆疊出來的子地圖進行匹配，得到位姿變換關系，從而實現里程計的作用。安徽覽沃激光雷達廠商