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。可达 70 米 @80% 反射率探测，览沃 Mid - 360 室内外感知表现如一。广东觅道Mid-360激光雷达
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。上海激光雷达厂家精选览沃 Mid - 360 带来全新感知方案，助力移动机器人功能升级。
激光雷达结构，激光雷达的关键部件按照信号处理的信号链包括控制硬件DSP（数字信号处理器）、激光驱动、激光发射发光二极管、发射光学镜头、接收光学镜头、APD（雪崩光学二极管）、TIA（可变跨导放大器）和探测器，如下图所示。其中除了发射和接收光学镜头外，都是电子部件。随着半导体技术的快速演进，性能逐步提升的同时成本迅速降低。但是光学组件和旋转机械则占具了激光雷达的大部分成本。激光雷达的种类，把激光雷达按照扫描方式来分类，目前有机械式激光雷达、半固态激光雷达和固态激光雷达三大类。其中机械式激光雷达较为常用，固态激光雷达为未来业界大力发展方向，半固态激光雷达是机械式和纯固态式的折中方案，属于目前阶段量产装车的主力军。
激光雷达是自动驾驶领域非常依赖的传感器，越来越多的自动驾驶公司看好激光雷达的应用前景。激光雷达具有较高的分辨率，可以记录周围环境的三维信息，激光雷达是主动发射型设备，对光照的变化不敏感，在有光照变化和夜晚等场景基本不会受到影响。此外激光雷达能够提供水平360度的视野范围，保证整个自动驾驶车基本上没有视野盲区。但是激光雷达惧怕雾霾天气，因为雾霾颗粒的大小非常接近激光的波长，激光照射到雾霾颗粒上会产生干扰，导致效果下降。随着技术的进步，以及成本的下降，激光雷达会普及到更多领域。管道检测使用激光雷达探查内部，预防泄漏等事故。
不同车载传感器的比较，目前，激光雷达、毫米波雷达和摄像头是公认的自动驾驶的三大关键传感器技术。从技术上看，激光雷达与其他两者相比具备强大的空间三维分辨能力。中国汽车工程学会、国汽智联汽车研究院编写的《中国智能网联汽车产业发展报告（2019）》称，当前在人工智能的重要应用场景智能网联汽车的自动驾驶和辅助驾驶领域中，激光雷达是实现环境感知的主要传感器之一。报告认为，在用于道路信息检测的传感器中，激光雷达在探测距离、精确性等方面，相比毫米波雷达具有一定的优势。安装布置灵活，览沃 Mid - 360 满足移动机器人各种复杂安装场景。江苏三维激光雷达价格
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紧接着，一个激光雷达如果能在同一个空间内，按照设定好的角度发射多条激光，就能得到多条基于障碍物的反射信号。再配合时间范围、激光的扫描角度、GPS 位置和 INS 信息，经过数据处理后，这些信息配合x，y，z坐标，就会成为具有距离信息、空间位置信息等的三维立体信号，再基于软件算法组合起来，系统就可以得到线、面、体等各种相关参数，以此建立三维点云图，绘制出环境地图，就能变成汽车的“眼睛”。激光雷达是由激光发射单元和激光接收单元组成，发射单元的工作方式是向外发射激光束层，层数越多，精度也越高(如下图所示)，不过这也意味着传感器尺寸越大。发射单元将激光发射出去后，当激光遇到障碍物会反射，从而被接收器接收，接收器根据每束激光发射和返回的时间，创建一组点云，高质量的激光雷达，每秒较多可以发出200多束激光。广东觅道Mid-360激光雷达
