而如較新的 Livox Horizon 激光雷達，也包含了多回波信息及噪點信息，格式如下：每個標記信息由1字節組成：該字節中 bit7 和 bit6 為頭一組，bit5 和 bit4 為第二組，bit3 和 bit2 為第三組，bit1 和 bit0 為第四組。第二組表示的是該采樣點的回波次序。由于 Livox Horizon 采用同軸光路，即使外部無被測物體，其內部的光學系統也會產生一個回波，該回波記為第 0 個回波。隨后，若激光出射方向存在可被探測的物體，則較先返回系統的激光回波記為第 1 個回波，隨后為第 2 個回波，以此類推。如果被探測物體距離過近（例如 1.5m），第 1 個回波將會融合到第 0 個回波里,該回波記為第 0 個回波。海洋探測中激光雷達測量海底地貌，支持海洋資源開發。航道激光雷達

激光雷達在ADAS應用：海內外持續發展，2025年全球市場規模有望達6.2億美元。2020年10月，百度在北京全方面開放無人駕駛出租車服務，在13個城市部署總數測試車輛，并且與一汽紅旗合作實現了中國首條L4級自動駕駛乘用車生產線建設，具備批量生產能力。根據Forst&Sullivan研究估計，2026年ADAS領域使用激光雷達產業規模有望達12.9億美元。其中，中國、美國、其他地區分別為6.7/3.5/2.7億美元。2030年ADAS領域使用激光雷達產業規模有望達64.9億美元，其中中國、美國、其他地區分別為32.5/13.0/19.5億美元。廣西車載激光雷達覽沃 Mid - 360 從 2D 到 3D 感知升級，提升移動機器人運維效率。

激光雷達的市場概況：全球市場概況，激光雷達過去用于工業測繪、氣象監測等領域，未來車載領域將成為較重要細分。氣象監測、地形測繪與車載、機器人領域對激光雷達的技術要求不同，分屬不同細分市場。下游需求刺激行業快速發展，激光雷達市場規模有望達百億美元。受益于無人駕駛、高級輔助駕駛（ADAS）和服務機器人領域的需求，有望迎來高速增長期。據Velodyne預測，2022年智能駕駛將占總市場規模的60.5%，成為激光雷達產業較大的增長極，工業、無人機、機器人領域各占比24.4%、8.4%、4.2%。

全固態激光雷達。顧名思義此激光雷達沒有任何機械擺動結構，自然也沒有旋轉。將機械化的激光雷達芯片化，體型更小、性能更好、壽命更可靠，但逃脫不了摩爾定律的軌道，目前有兩種方式。1. 光學相控陣式（OPA）固態激光雷達，OPA固態激光雷達完全沒有擺動固件，利用多個光源組成陣列，合成特定方向的光束，實現對不同方向的掃描。具有掃描速度快、精度高、可控性好、體積小（Quanergy激光雷達只有90x60x60mm）等優點，缺點是易形成旁瓣，影響光束作用距離和角分辨率，同時生產難度高。2.Flash固態激光雷達，Flash固態激光雷達，也可以說是非掃描式，它可以在短時間直接發射出一大片覆蓋探測區域的激光，利用光陣構建圖像，就像是照相機，快速記錄整個場景，減少了沒有了轉動與鏡片磨損，相對更為穩定，不過缺陷也很明顯，比如探測距離較近，對處理器要求較高，相對應成本也高。激光雷達的抗干擾能力強，保證了數據的準確性。

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的實時性使其成為智能交通系統的重要組成部分。安徽車載激光雷達價格

激光雷達在醫療領域被用于人體三維掃描和診斷。航道激光雷達

激光雷達結構，激光雷達的關鍵部件按照信號處理的信號鏈包括控制硬件DSP（數字信號處理器）、激光驅動、激光發射發光二極管、發射光學鏡頭、接收光學鏡頭、APD（雪崩光學二極管）、TIA（可變跨導放大器）和探測器，如下圖所示。其中除了發射和接收光學鏡頭外，都是電子部件。隨著半導體技術的快速演進，性能逐步提升的同時成本迅速降低。但是光學組件和旋轉機械則占具了激光雷達的大部分成本。激光雷達的種類，把激光雷達按照掃描方式來分類，目前有機械式激光雷達、半固態激光雷達和固態激光雷達三大類。其中機械式激光雷達較為常用，固態激光雷達為未來業界大力發展方向，半固態激光雷達是機械式和純固態式的折中方案，屬于目前階段量產裝車的主力軍。航道激光雷達