當前所面臨的挑戰在于如何區分來自周邊其他LiDAR設備的信號，而各種信號調制和隔離方法也正在積極研發中。LiDAR系統的成本和維護——這類系統相比一些替代技術所使用的傳感器類型更加昂貴，當然持續不斷的開發工作也在積極進行，為滿足其大規模使用的需要而開發生產成本更低的系統。抑制非目標對象的回波——類似于抑制之前提到的大氣虛假信號。但是這也可能會出現在空氣質量良好的情況下。應對這一挑戰通常涉及在不同的目標距離處，以及在LiDAR接收器的視場范圍之內使光束尺寸盡可能更小。激光雷達通過發射激光束，精確測量目標距離，是自動駕駛的關鍵傳感器。深圳激光雷達制造

LiDAR 數據通常在空中收集，如NOAA在加州大蘇爾Bixby大橋上空的調查飛機（右圖）。這里的LiDAR數據顯示了Bixby大橋的俯視圖（左上）和側視圖（左下）。NOAA的科學家使用基于LiDAR的裝置檢查自然和人造環境。LiDAR數據支持洪水和風暴潮建模、水動力建模、海岸線測繪、應急響應、水文測量以及海岸脆弱性分析等活動。此外，地形LiDAR使用近紅外激光繪制地形和建筑物地圖，而測深LiDAR使用透水綠光繪制海底和河床地圖。在農業中，LiDAR可用于繪制拓撲圖和作物生長圖，從而提供有關肥料需求和灌溉需求的信息。深圳高精度激光雷達廠家激光雷達的工作原理基于光的傳播速度和反射原理，實現高精度測距。

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。

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。覽沃 Mid - 360 水平 360° 視場角，全角度感知周圍環境無遺漏。

激光雷達按照測距方法可以分為飛行時間（TimeofFlight，ToF）測距法、基于相干探測FMCW測距法、以及三角測距法等，其中ToF與FMCW能夠實現室外陽光下較遠的測程（100～250m），是車載激光雷達的好選擇方案。ToF是目前市場車載中長距激光雷達的主流方案，未來隨著FMCW激光雷達整機和上游產業鏈的成熟，ToF和FMCW激光雷達將在市場上并存。根據激光雷達按測距方法分類：ToF法：通過直接測量發射激光與回波信號的時間差，基于光在空氣中的傳播速度得到目標物的距離信息，具有響應速度快、探測精度高的優勢。FMCW法：將發射激光的光頻進行線性調制，通過回波信號與參考光進行相干拍頻得到頻率差，從而間接獲得飛行時間反推目標物距離。FMCW激光雷達具有可直接測量速度信息以及抗干擾（包括環境光和其他激光雷達）的優勢。激光雷達在機器人避障中發揮了關鍵作用。北京二維激光雷達價格

激光雷達在建筑施工中用于精確測量和定位。深圳激光雷達制造

目前，由于MEMS上游供應鏈已經相對成熟，比如Luminar的MEMS半固態激光雷達已將制造成本降低到了500-1000美元，使規模量產成為了可能。國內方面，速騰聚創和廣汽埃安、威馬、極氪等11家車企建立了合作，同時其產品「RS-LiDAR-M1」已于2020年12月開始批量出貨，成為全球頭一款批量交付的車規級MEMS激光雷達。海外方面，Luminar在全球范圍內已擁有50多位行業合作伙伴，其中包括沃爾沃、上汽飛凡汽車、小馬智行等。半固態—轉鏡式激光雷達，轉鏡式激光雷達與MEMS激光雷達差異在于，前者的掃描鏡是圍繞著圓心旋轉，后者則是圍繞著某條直徑上下振動。相比之下，轉鏡式激光雷達的功耗更低，散熱難度更低，因而也更容易擁有比較高的可靠性。深圳激光雷達制造