激光的誕生，光子入射到物質(zhì)中，以刺激電子從較高能級過渡到較低能級，并發(fā)射光子。當(dāng)原子處于某種激發(fā)態(tài)時，有能量合適的光子從該原子附近通過，該原子就會釋放出一個具有同樣電勢能的光子，從而躍遷到低能級狀態(tài)。入射光子和發(fā)射光子具有相同的波長和相位，該波長對應(yīng)于兩個能級之間的能量差。一個光子刺激一個原子發(fā)射另一個光子，因此產(chǎn)生兩個相同的光子，1917年，愛因斯坦在量子理論的基礎(chǔ)上提出了一個嶄新的概念一一受激輻射:即在物質(zhì)與輻射場的相互作用中,構(gòu)成物質(zhì)的原子或分子可以在光子的激勵下產(chǎn)生光子。激光雷達(dá)在工業(yè)自動化中用于實時監(jiān)測生產(chǎn)線上的物體的位置。天津固態(tài)激光雷達(dá)行價

NDT 算法的基本思想是先根據(jù)參考數(shù)據(jù)（reference scan）來構(gòu)建多維變量的正態(tài)分布，如果變換參數(shù)能使得兩幅激光數(shù)據(jù)匹配的很好，那么變換點在參考系中的概率密度將會很大。然后利用優(yōu)化的方法求出使得概率密度之和較大的變換參數(shù)，此時兩幅激光點云數(shù)據(jù)將匹配的較好。由此得到位資變換關(guān)系。局部特征提取通常包括關(guān)鍵點檢測和局部特征描述兩個步驟，其構(gòu)成了三維模型重建與目標(biāo)識別的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。在二維圖像領(lǐng)域，基于局部特征的算法已在過去十多年間取得了大量成果并在圖像檢索、目標(biāo)識別、全景拼接、無人系統(tǒng)導(dǎo)航、圖像數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域得到了成功應(yīng)用。類似的，點云局部特征提取在近年來亦取得了部分進(jìn)展深圳單線激光雷達(dá)制造激光雷達(dá)的抗干擾能力強(qiáng)，保證了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

目前激光雷達(dá)廠商主要使用波長為 905nm 和 1550nm 的激光發(fā)射器，波長為 1550nm 的光線不容易在人眼液體中傳輸，這意味著采用波長為 1550nm 激光的激光雷達(dá)的功率可以相當(dāng)高，而不會造成視網(wǎng)膜損傷。更高的功率，意味著更遠(yuǎn)的探測距離，更長的波長，意味著更容易穿透粉塵霧霾。但受制于成本原因，生產(chǎn)波長為1550納米的激光雷達(dá)，要求使用昂貴的砷化鎵材料。廠商更多選擇使用硅材料制造接近于可見光波長的 905nm 的激光雷達(dá)，并嚴(yán)格限制發(fā)射器的功率，避免造成眼睛的長久性損傷。

根據(jù)沙利文的統(tǒng)計及預(yù)測，受無人駕駛車隊規(guī)模擴(kuò)張、激光雷達(dá)在高級輔助駕駛中滲透率增加、以及服務(wù)型機(jī)器人及智能交通建設(shè)等領(lǐng)域需求的推動，激光雷達(dá)整體市場預(yù)計將呈現(xiàn)高速發(fā)展態(tài)勢，至2025年全球市場規(guī)模有望達(dá)131.1億美元。2022年全球激光雷達(dá)解決方案市場規(guī)模為120億元，近五年年均復(fù)合增長率為63%。根據(jù)預(yù)測，2023年全球激光雷達(dá)解決方案市場規(guī)模將達(dá)到227億元，2024年將達(dá)到512億元。LIDAR技術(shù)發(fā)展至今，已經(jīng)用在各個領(lǐng)域；主要應(yīng)用包括：立體制圖、采礦、林業(yè)、考古學(xué)、地質(zhì)學(xué)、地震學(xué)、地形測量和回廊制圖等等。激光雷達(dá)在地質(zhì)勘探中實現(xiàn)了對地下礦藏的精確定位。

根據(jù)發(fā)生器的不同可以產(chǎn)生紫外線（10-400nm）到可見光（390-780nm）到紅外線（760-1000000nm）波段內(nèi)的不同激光，相應(yīng)的用途也各不相同。激光是一種單一顏色、單一波長的光，激光雷達(dá)選用的激光波長一般不低于850nm，以避免可見光對人眼的傷害，而目前主流的激光雷達(dá)主要有905nm和1550nm兩種波長。905nm探測距離受限，采用硅材質(zhì)，成本較低；1550nm探測距離更遠(yuǎn)，采用昂貴的銦鎵砷（InGaAs）材質(zhì)，激光可被人眼吸收，故可做更遠(yuǎn)的探測光束。Mid - 360 小巧體積，安裝布置靈活，滿足移動機(jī)器人多樣安裝需求。海南激光雷達(dá)參考價

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我們可以根據(jù) LiDAR 能描繪出稀疏的三維世界的特點，而掃描得到的障礙物點云通常又比背景更密集，通過分類聚類的方法可以利用其進(jìn)行感知障礙物。而隨著深度學(xué)習(xí)帶來的檢測和分割技術(shù)上的突破，LiDAR 已經(jīng)能做到高效的檢測行人和車輛，輸出檢測框，即 3D bounding box，或者對點云中的每一個點輸出 label，更有甚者在嘗試使用 LiDAR 檢測地面上的車道線。在三維目標(biāo)識別的對象方面，較初研究主要針對立方體、柱體、錐體以及二次曲面等簡單形體構(gòu)成的三維目標(biāo)。天津固態(tài)激光雷達(dá)行價