線數，線數越高，表示單位時間內采樣的點就越多，分辨率也就越高，目前無人駕駛車一般采用32線或64線的激光雷達。分辨率，分辨率和激光光束之間的夾角有關，夾角越小，分辨率越高。固態激光雷達的垂直分辨率和水平分辨率大概相當，約為0.1°，旋轉式激光雷達的水平角分辨率為0.08°，垂直角分辨率約為0.4°。探測距離，激光雷達的較大測量距離。在自動駕駛領域應用的激光雷達的測距范圍普遍在100~200m左右。測量精度，激光雷達的數據手冊中的測量精度(Accuracy)常表示為，例如±2cm的形式。精度表示設備測量位置與實際位置偏差的范圍。抗室外強光，Mid - 360 室內昏暗與室外強光下性能無縫銜接。廣東固態激光雷達行價

激光的誕生，光子入射到物質中，以刺激電子從較高能級過渡到較低能級，并發射光子。當原子處于某種激發態時，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。入射光子和發射光子具有相同的波長和相位，該波長對應于兩個能級之間的能量差。一個光子刺激一個原子發射另一個光子，因此產生兩個相同的光子，1917年，愛因斯坦在量子理論的基礎上提出了一個嶄新的概念一一受激輻射:即在物質與輻射場的相互作用中,構成物質的原子或分子可以在光子的激勵下產生光子。補盲激光雷達設備自動駕駛巴士借助激光雷達感知周邊，安全接送乘客。

NDT 算法的基本思想是先根據參考數據（reference scan）來構建多維變量的正態分布，如果變換參數能使得兩幅激光數據匹配的很好，那么變換點在參考系中的概率密度將會很大。然后利用優化的方法求出使得概率密度之和較大的變換參數，此時兩幅激光點云數據將匹配的較好。由此得到位資變換關系。局部特征提取通常包括關鍵點檢測和局部特征描述兩個步驟，其構成了三維模型重建與目標識別的基礎和關鍵。在二維圖像領域，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、目標識別、全景拼接、無人系統導航、圖像數據挖掘等領域得到了成功應用。類似的，點云局部特征提取在近年來亦取得了部分進展

激光雷達，也稱光學雷達（LIght Detection And Ranging）是激光探測與測距系統的簡稱，它通過測定傳感器發射器與目標物體之間的傳播距離，分析目標物體表面的反射能量大小、反射波譜的幅度、頻率和相位等信息，從而呈現出目標物精確的三維結構信息。自上世紀60年代激光被發明不久，激光雷達就大規模發展起來。而測距原理上目前主要以飛行時間（time of flight）法為主，利用發射器發射的脈沖信號和接收器接受到的反射脈沖信號的時間間隔來計算和目標物體的距離。安裝布置靈活，覽沃 Mid - 360 滿足移動機器人各種復雜安裝場景。

新思科技提供的多個光學和光子學工具，可用于支持LiDAR的系統級和元件級設計：CODE V 光學設計軟件，用于在LiDAR系統中設計光學接收系統。光學設計應用：在 LiDAR系統中優化接收器上的圈入能量。使用CODE V優化LiDAR中的接收光學系統，LightTools 照明設計軟件能模擬雨滴、霧霾等大氣環境對光信號探測造成的影響，并能獲取返回光程數據以解決飛行時間計算問題。用于 LiDAR 和激光光源的功能。使用LightTools模擬LiDAR光學系統，Photonic Solutions光子方案模擬工具，能夠對LiDAR系統中的多個組件進行優化設計。覽沃 Mid - 360 混合固態技術，成就 360° 全向超大視場角優越性能。廣東固態激光雷達行價

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在實際應用中，很多時候并不知道點云之間的鄰接關系。針對此，研究人員開發了較小張樹算法和連接圖算法以實現鄰接關系的計算。總體而言，三維模型重建算法的發展趨勢是自動化程度越來越高，所需人工干預越來越少，且應用面越來越廣。然而，現有算法依然存在運算復雜度較高、只能針對單個物體、且對背景干擾敏感等問題。研究具有較低運算復雜度且不依賴于先驗知識的全自動三維模型重建算法，是目前的主要難點。然而，如何在包含遮擋、背景干擾、噪聲、逸出點以及數據分辨率變化等的復雜場景中實現對感興趣目標的檢測識別與分割，仍然是一個富有挑戰性的問題。廣東固態激光雷達行價