NDT 算法的基本思想是先根据参考数据（reference scan）来构建多维变量的正态分布，如果变换参数能使得两幅激光数据匹配的很好，那么变换点在参考系中的概率密度将会很大。然后利用优化的方法求出使得概率密度之和较大的变换参数，此时两幅激光点云数据将匹配的较好。由此得到位资变换关系。局部特征提取通常包括关键点检测和局部特征描述两个步骤，其构成了三维模型重建与目标识别的基础和关键。在二维图像领域，基于局部特征的算法已在过去十多年间取得了大量成果并在图像检索、目标识别、全景拼接、无人系统导航、图像数据挖掘等领域得到了成功应用。类似的，点云局部特征提取在近年来亦取得了部分进展激光雷达的应用领域还包括机器人导航、安防监控等，可以满足不同行业对于距离测量和目标探测的需求。上海无人驾驶激光雷达

参数指标：（一）视场角，视场角决定了激光雷达能够看到的视野范围，分为水平视场角和垂直视场角，视场角越大，表示视野范围越大，反之则表示视野范围越小。以图3中的激光雷达为例，旋转式激光雷达的水平视场角为360°，垂直视场角为26.9°，固态激光雷达的水平视场角为60°，垂直视场角为20°。（二）线数，线数越高，表示单位时间内采样的点就越多，分辨率也就越高，目前无人驾驶车一般采用32线或64线的激光雷达。（三）分辨率，分辨率和激光光束之间的夹角有关，夹角越小，分辨率越高。固态激光雷达的垂直分辨率和水平分辨率大概相当，约为0.1°，旋转式激光雷达的水平角分辨率为0.08°，垂直角分辨率约为0.4°。上海连续波激光雷达厂商通过分析激光雷达数据，研究人员能够精确评估环境变化。

目前，由于MEMS上游供应链已经相对成熟，比如Luminar的MEMS半固态激光雷达已将制造成本降低到了500-1000美元，使规模量产成为了可能。国内方面，速腾聚创和广汽埃安、威马、极氪等11家车企建立了合作，同时其产品「RS-LiDAR-M1」已于2020年12月开始批量出货，成为全球头一款批量交付的车规级MEMS激光雷达。海外方面，Luminar在全球范围内已拥有50多位行业合作伙伴，其中包括沃尔沃、上汽飞凡汽车、小马智行等。半固态—转镜式激光雷达，转镜式激光雷达与MEMS激光雷达差异在于，前者的扫描镜是围绕着圆心旋转，后者则是围绕着某条直径上下振动。相比之下，转镜式激光雷达的功耗更低，散热难度更低，因而也更容易拥有比较高的可靠性。

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。激光雷达在管道检测中用于发现潜在的泄漏和损坏。

也有使用相干法，即为调频连续波（FMCW）激光雷达发射一束连续的光束，频率随时间稳定地发生变化。由于源光束的频率在不断变化，光束传输距离的差异会导致频率的差异，将回波信号与本振信号混频并经低通滤波后，得到的差频信号是光束往返时间的函数。调频连续波激光雷达不会受到其他激光雷达或太阳光的干扰且无测距盲区；还可以利用多普勒频移测量物体的速度和距离。调频延续波 LiDAR 概念并不新颖，但是面对的技术挑战不少，例如发射激光的线宽限制、线性调频脉冲的频率范围、线性脉冲频率变化的线性度，以及单个线性调频脉冲的可复制性等。激光雷达的智能化处理提高了数据解析的自动化水平。上海无人驾驶激光雷达

微波激光雷达结合了微波和激光技术有较高的抗干扰能力和强化信号处理能力，适用于复杂电磁环境下的应用。上海无人驾驶激光雷达

激光光源，由于激光器发射的光线需要投射至整个FOV平面区域内，除了面光源可以直接发射整面光线外，点光源则需要做二维扫描覆盖整个FOV区域，线光源需要做一维扫描覆盖整个FOV区域。其中点光源根据光源发射的形式又可以分为EEL（Edge-Emitting Laser边发射激光器）和VCSEL（Vertical-Cavity Surface-Emitting Laser垂直腔面发射激光器）两种，二者区别在于EEL激光平行于衬底表面发出（如图1），VCSEL激光垂直于衬底表面发出（如图2）。其中VCSEL式易于进行芯片式阵列布置，通常使用此类光源进行阵列式布置形成线光源（一维阵列）或面光源（二维阵列），VCSEL光源剖面图与二维阵列光源芯片示意图如下上海无人驾驶激光雷达

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