20世纪90年代后期，全球定位系统及惯性导航系统的发展使得激光扫描过程中的精确即时定位定姿成为可能。1990年德国Stuttgart大学Ackermann教授领衔研制的世界上头一个激光断面测量系统，这一系统成功将激光扫描技术与即时定位定姿系统结合，形成机载激光扫描仪。1993年，德国出现初个商用机载激光雷达系统TopScanALTM1020。1995年，机载激光雷达设备实现商业化生产。此后，机载激光雷达技术成为了森林资源调查的重要补充手段。普遍应用于快速获取大范围森林结构信息，如树木定位、树高计算、树冠体积估测等，同时还为森林生态研究、森林经营管理提供垂直结构分层、碳储量、枯枝落叶易燃物数量等参数估算信息。激光雷达助无人驾驶感知路况，让出行安全高效。吉林无人驾驶激光雷达
脉冲同步（PPS），脉冲同步通过同步信号线实现数据同步。GPS同步（PPS+UTC），通过同步信号线和 UTC 时间（GPS 时间）实现数据同步。然后我们从 LiDAR 硬件得到一串数据包，需要过一次驱动才能将其解析成点云通用的格式，如 ROSMSG 或者 pcl 点云格式，以目前较普遍的旋转式激光雷达的数据为例，其数据为 10hz，即 LiDAR 在 0.1s 时间内转一圈，并将硬件得到的数据按照不同角度切成不同的 packet，以下便是一个 packet 数据包定义示意图。每一个 packet 包含了当前扇区所有点的数据，包含每个点的时间戳，每个点的 xyz 数据，每个点的发射强度，每个点来自的激光发射机的 id 等信息。湖南二维激光雷达激光雷达的智能化校准功能减少了人工干预的需要。
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
1951年，美国物理学家Purcel(珀赛尔)在用微波波谱学的方法制定核磁矩的同时，意外地观察到了50HZ的受激辐射，并把粒子数反转称为“负温1度”状态，这使人们对玻尔兹曼分布有了更全方面也更深刻的认识。同年，美国物理学家(Townes)汤斯提出了受激辐射微波放大的设想。1954年，汤斯和她的两个学生戈登、曹格尔一起研制成功了波长为1.25cm的氨分子振荡器,并把它称为受激辐射微波放大器，按其字母缩写为MASER，简称脉泽。时间来到1958年，汤斯与肖洛联名在《物理评论》上发表了论文《红外与光激射器》，这标志着激光作为一种新事物登上了历史舞台。1960年，梅安研制的红宝石激光器发出了694.3nm红价激光，这是世界上公认的头一台激光器。抗室外强光达 70 米 @80% 反射率，览沃 Mid - 360 适应多种光照条件。
激光雷达的市场概况：全球市场概况，激光雷达过去用于工业测绘、气象监测等领域，未来车载领域将成为较重要细分。气象监测、地形测绘与车载、机器人领域对激光雷达的技术要求不同，分属不同细分市场。下游需求刺激行业快速发展，激光雷达市场规模有望达百亿美元。受益于无人驾驶、高级辅助驾驶（ADAS）和服务机器人领域的需求，有望迎来高速增长期。据Velodyne预测，2022年智能驾驶将占总市场规模的60.5%，成为激光雷达产业较大的增长极，工业、无人机、机器人领域各占比24.4%、8.4%、4.2%。激光雷达的高稳定性使其在太空探测任务中备受青睐。贵州Horizon激光雷达
激光雷达在智能机器人导航中发挥着至关重要的作用。吉林无人驾驶激光雷达
如今，LiDAR经常用于创建所处空间的三维模型。自主导航是使用LiDAR系统生成的点云数据的应用之一。微型LiDAR系统甚至能够嵌入在手机大小的设备中。LiDAR 在现实世界中如何发挥作用，自主导航中的态势感知是LiDAR的一个较引人入胜的应用。任何移动车辆的态势感知系统都需要同样了解其周围的静止和移动物体。例如，雷达技术长期以来用于探测飞机。对于地面车辆，已经发现LiDAR非常有用，因为它能够确定物体的距离并且在方向性上非常精确。探测光束能够在角度上精确定向并快速扫描，据此创建三维模型点云数据。因为车辆周围的情况是高度动态的，所以快速扫描能力对这类应用至关重要。吉林无人驾驶激光雷达
