当我们用当前帧和整个点云地图进行匹配的时候，我们便能得到传感器在整个地图中的位姿，从而实现在地图中的定位。传感器车规化，固态激光雷达取消了机械结构，能够击中目前机械旋转式的成本和可靠性的痛点，是激光雷达的发展方向。除了这两大迫切解决的痛点外，目前量产的激光雷达探测距离不足，只能满足低速场景（如厂区内、校园内等）的应用。日常驾驶、高速驾驶的场景仍在测试过程中。当前机械式激光雷达的价格十分昂贵，Velodyne 在售的 64/32/16 线产品的官方定价分别为 8 万/4 万/8 千美元。一方面，机械式激光雷达由发射光源、转镜、接收器、微控马达等精密零部件构成，制造难度大、物料成本较高；另一方面，激光雷达仍未大规模进入量产车、需求量小，研发费用等固定成本难以摊薄。 量产 100 万台 VLP-32后，那么其售价将会降至 400 美元左右。激光雷达的精密设计使其能在狭小空间内准确测量。黑龙江激光雷达厂商
在体积限制下，Flash激光雷达的功率密度不能很高。因此，Flash激光雷达目前的问题是，由于功率密度的限制，无法考虑三个参数：视场角、检测距离和分辨率，即如果检测距离较远，则需要放弃视场角或分辨率；如果需要高分辨率，则需要放弃视场角或检测距离。Flash激光雷达采用面光源泛光成像，其发射的光线会散布在整个视场内，因此不需要折射就可以覆盖FOV区域了，难点在于如何提升其功率密度从而提升探测精度和距离，目前通常使用VCSEL光源组成二维矩阵形成面光源。河北量子雷达激光雷达抗室外强光达 70 米 @80% 反射率，览沃 Mid - 360 适应多种光照条件。
在实际应用中，很多时候并不知道点云之间的邻接关系。针对此，研究人员开发了较小张树算法和连接图算法以实现邻接关系的计算。总体而言，三维模型重建算法的发展趋势是自动化程度越来越高，所需人工干预越来越少，且应用面越来越广。然而，现有算法依然存在运算复杂度较高、只能针对单个物体、且对背景干扰敏感等问题。研究具有较低运算复杂度且不依赖于先验知识的全自动三维模型重建算法，是目前的主要难点。然而，如何在包含遮挡、背景干扰、噪声、逸出点以及数据分辨率变化等的复杂场景中实现对感兴趣目标的检测识别与分割，仍然是一个富有挑战性的问题。
目前，LiDAR已普遍应用于各个领域。在大气科学中，LiDAR被用于空气质量监测和污染物检测；在天文学领域，LiDAR技术可用于观察行星表面地貌特征以及太阳系内其他天体的形态结构；在工程建设方面，利用LiDAR技术可以快速获取地形数据、制作数字高程模型（DEM）以及生成精确的三维地图；而在汽车领域中，人们普遍认为LiDAR是一项关键的光学距离感知技术，在自动驾驶领域得到了普遍应用。几乎所有投入自动驾驶研发的厂商都将LiDAR视为一项关键技术，并且已经有一些低成本、小体积的LiDAR系统被应用于高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems, ADAS）。激光雷达的远程测量能力使其适用于大型工程监测。
市场竞争格局及同行业公司，国外企业发展较早，国内厂商加码布局崛起可期。外国厂商如法雷奥、Velodyne、Luminar、Innoviz 起步较早，在技术和产品具备一定的先发优势。过去两年通过特殊目的并购公司（Special Purpose Acquisition Compony，SPAC）完成了上市，有望借助资本力量加速业务发展。国内厂商在近几年投入了大量研发后，逐步完成了技术的追赶甚至在一定范围内实现超越。禾赛科技、速腾聚创、图达通等企业的产品在行业内具备较强的竞争力，各方势力百花齐放，共同推动我国激光雷达产业持续繁荣，缩小与国外差距。抗室外强光，Mid - 360 室内昏暗与室外强光下性能无缝衔接。浙江Hap激光雷达供应
在安全监控领域，激光雷达能有效识别入侵者并触发警报。黑龙江激光雷达厂商
当三维点较为稠密的时候，可以像视觉一样提取特征点和其周围的描述子，主要通过选择几何属性（如法线和曲率）比较有区分度的点，在计算其局部邻域的几何属性的统计得到关键点的描述子，而当处理目前市面上的激光雷达得到的单帧点云数据时，由于点云较为稀疏，主要依靠每个激光器在扫描时得到的环线根据曲率得到特征点。而有了两帧点云的数据根据配准得到了相对位姿变换关系后，我们便可以利用激光雷达传感器获得的数据来估计载体物体的位姿随时间的变化而改变的关系。比如我们可以利用当前帧和上一帧数据进行匹配，或者当前帧和累计堆叠出来的子地图进行匹配，得到位姿变换关系，从而实现里程计的作用。黑龙江激光雷达厂商
