LiDAR 数据通常在空中收集，如NOAA在加州大苏尔Bixby大桥上空的调查飞机（右图）。这里的LiDAR数据显示了Bixby大桥的俯视图（左上）和侧视图（左下）。NOAA的科学家使用基于LiDAR的装置检查自然和人造环境。LiDAR数据支持洪水和风暴潮建模、水动力建模、海岸线测绘、应急响应、水文测量以及海岸脆弱性分析等活动。此外，地形LiDAR使用近红外激光绘制地形和建筑物地图，而测深LiDAR使用透水绿光绘制海底和河床地图。在农业中，LiDAR可用于绘制拓扑图和作物生长图，从而提供有关肥料需求和灌溉需求的信息。在智能物流中引导 AGV 小车，提升货物搬运仓储效率。江西汽车激光雷达
辅助驾驶，在目前的L2/L3级高级辅助驾驶中，激光雷达可覆盖前向视场（水平视场角覆盖60°到120°）以实现自动跟车或者高速自适应巡航等功能。通过发射信号和反射信号的对比，构建出点云图，从而实现诸如目标距离、方位、速度、姿态、形状等信息的探测和识别。除了传统的障碍物检测以外，激光雷达还可以应用于车道线检测。优点在于测距远、精度高，获取信息丰富，抗源干扰能力强。自动驾驶，未来，L4/L5级无人驾驶应用的实现，有赖于激光雷达提供的感知信息。激光雷达是一种可以扫描周围环境并生成三维图像的传感器。它可以被用于识别障碍物、构建地图和定位车辆等应用场景。该级别应用需要面对复杂多变的行驶环境，对激光雷达性能水平要求较高，在要求360°水平扫描范围的同时，对于低反射率物体的较远测距能力需要达到200m，且需要更高的线数以及更密的点云分辨率；同时为了减少噪点还需要激光雷达具有抵抗同环境中其他激光雷达干扰的能力。广东单线激光雷达渠道混合固态技术赋能，Mid - 360 实现 360° 全向超大视场角感知。
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。
行业上游供应商，激光雷达产业链可以分为上游（光学和电子元器件）、中游（集成激光雷达）、下游（不同应用场景）。其中上游为激光发射、激光接收、扫描系统和信息处理四大部分，包含大量的光学和电子元器件。中游为集成的激光雷达产品，下游包括测绘、无人驾驶汽车、高精度地图、服务机器人、无人机等众多应用领域。激光器和探测器是激光雷达的重要部件，激光器和探测器的性能、成本、可靠性与激光雷达产品的性能、成本、可靠性密切相关。建筑行业内激光雷达快速扫描建模，辅助设计与施工。
反射强度，LiDAR 返回的每个数据中，除了根据速度和时间计算出的反射强度其实是指激光点回波功率和发射功率的比值。而激光的反射强度根据现有的光学模型，可以较好的刻画为以下模型。我们可以看到，激光点的反射率和距离的平方成反比，和物体的入射角成反比。入射角是入射光线与物体表面法线的夹角。时间戳和编码信息，LiDAR 通常从硬件层面支持授时，即有硬件 trigger 触发 LiDAR 数据，并支持给这一帧数据打上时间戳。通常会提供支持三种时间同步接口，IEEE 15882008同步，遵循精确时间协议，通过以太网对测量以及系统控制实现精确的时钟同步。激光雷达的高精度三维成像为地质勘探提供了有力支持。上海地面激光雷达设备
激光雷达的实时数据反馈为决策者提供了有力支持。江西汽车激光雷达
第三组基于回波能量强度判断采样点是否为噪点。通常情况下，激光光束受到类似灰尘、雨雾、雪等干扰产生的噪点的回波能量很小。目前按照回波能量强度大小将噪点置信度分为二档：01 表示回波能量很弱：这类采样点有较高概率为噪点，例如灰尘点；10 表示回波能量中等，该类采样点有中等概率为噪点，例如雨雾噪点。噪点置信度越低，说明该点是噪点的可能性越低。第四组基于采样点的空间位置判断是否为噪点。例如：激光探测测距只在测量前后两个距离十分相近的物体时，两个物体之间可能会产生拉丝状的噪点。目前按照不同的噪点置信度分为三档，噪点置信度越低，说明该点是噪点的可能性越低。江西汽车激光雷达
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