优劣势分析，优势：首先，该设计减少了激光发射和接收的线数以实现一帧之内更高的线数，也随之降低了对焦与标定的复杂度，因此生产效率得以大幅提升，并且相比于传统机械式激光雷达，棱镜式的成本有了大幅的下降。其次，只要扫描时间够久，就能得到精度极高的点云以及环境建模，分辨率几乎没有上限，且可达到近100％的视场覆盖率。劣势：棱镜式激光雷达FOV相对较小，且视场中心的扫描点非常密集，雷达的视场边缘扫描点比较稀疏，在雷达启动的短时间内会有分辨率过低的问题。对于高速移动的汽车来说，显然不存在长时间扫描的情况，不过可以通过增加激光线束和功率实现更高的精度和更远的探测距离，但机械结构也相对更加复杂，体积让前两者更难以控制，存在轴承或衬套的磨损等风险。轻巧身躯易嵌入，览沃 Mid - 360 为移动机器人外观一体化设计助力。livox激光雷达参考价
这里就来分享一下激光雷达在实际应用中的那些小细节~工作原理：激光雷达是基于时间飞行（TOF）工作原理；激光雷达发射激光脉冲，并测量此脉冲经被测目标表面反射后返回的时间，然后换算成距离数据发射光和接受光时间差为t，c为光速，则雷达与目标的距离为雷达通过一个反射镜对测距激光脉冲进行反射。当反射镜被电机带动旋转时，从而形成一个与旋转轴垂直的扫描平面。雷达定时发出脉冲光，同时电机带动发射镜旋转，这样就可以构成二维点云数据。单线激光雷达价格激光雷达在环境监测中用于监测大气污染物的浓度。
如今，LiDAR经常用于创建所处空间的三维模型。自主导航是使用LiDAR系统生成的点云数据的应用之一。微型LiDAR系统甚至能够嵌入在手机大小的设备中。LiDAR 在现实世界中如何发挥作用，自主导航中的态势感知是LiDAR的一个较引人入胜的应用。任何移动车辆的态势感知系统都需要同样了解其周围的静止和移动物体。例如，雷达技术长期以来用于探测飞机。对于地面车辆，已经发现LiDAR非常有用，因为它能够确定物体的距离并且在方向性上非常精确。探测光束能够在角度上精确定向并快速扫描，据此创建三维模型点云数据。因为车辆周围的情况是高度动态的，所以快速扫描能力对这类应用至关重要。
配准 registration，ICP 算法较早由 Chen and Medioni，and Besl and McKay 提出。其算法本质上是基于较小二乘法的较优配准方法。该算法重复进行选择对应关系点对，计算较优刚体变换这一过程，直到根据点对的欧氏距离定义的损失函数满足正确配准的收敛精度要求。ICP 是一个普遍使用的配准算法，主要目的就是找到旋转和平移参数，将两个不同坐标系下的点云，以其中一个点云坐标系为全局坐标系，另一个点云经过旋转和平移后两组点云重合部分完全重叠。建筑行业内激光雷达快速扫描建模，辅助设计与施工。
为了克服探测距离的限制，FLASH激光雷达的表示厂商Ibeo、LedderTech开始在激光收发模块进行创新。车规级激光雷达鼻祖Ibeo，则一步到位推出了单光子激光雷达，Ibeo称其为Focal Plane Array焦平面，实际也可归为FlASH激光雷达。2019年8月27日，长城汽车与德国激光雷达厂商Ibeo正式签署了激光雷达技术战略合作协议，三方合作的产品基础就是ibeonEXT Generic 4D Solid State LiDAR。从长远来看，FLASH激光雷达芯片化程度高，规模化量产后大概率能拉低成本，随着技术的发展，FLASH激光雷达有望成为主流的技术方案。360°x59° 超广视野，览沃 Mid - 360 保障移动机器人作业现场安全高效。安徽livox激光雷达厂商
激光雷达在无人仓储系统中实现货物的精确定位。livox激光雷达参考价
点频，即周期采集点数，因为激光雷达在旋转扫描，因此水平方向上扫描的点数和激光雷达的扫描频率有一定的关系，扫描越快则点数会相对较少，扫描慢则点数相对较多。一般这个参数也被称为水平分辨率，比如激光雷达的水平分辨率为 0.2°，那么扫描的点数为 360°/0.2°=1800，也就是说水平方向会扫描 1800 次。那么激光雷达旋转一周，即一个扫描周期内扫描的点数为 1800*64=115200。比如禾赛 64 线激光雷达，扫描频率为 10Hz 的时候水平角分辨率为 0.2°，在扫描频率为 20Hz 的时候角分辨率为 0.4°（扫描快了，分辨率变低了）。输出的点数和计算的也相符合 1152000 pts/s。livox激光雷达参考价
