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。览沃 Mid - 360 混合固态技术，成就 360° 全向超大视场角优越性能。湖南激光雷达批发
探测距离，激光雷达标称的较远探测距离一般为150-200m，实际上距离过远的时候，采样的点数会明显变少，测量距离和激光雷达的分辨率有着很大的关系。以激光雷达的垂直分辨率为0.4°较远探测距离为200m举例，在经过200m后激光光束2个点之间的距离为，也就是说只能检测到高于1.4m的障碍物。如下图10所示。如果要分辨具体的障碍物类型，那么需要采样点的数量更多，因此激光雷达有效的探测距离可能只有60-70m。增加激光雷达的探测距离有2种方法，一是增加物体的反射率，二是增加激光的功率。物体的反射率是固定的，无法改变，那么就只能增加激光的功率了。但是增加激光的功率会损伤人眼，只能想办法增加激光的波长，以避开人眼可见光的范围，这样可以适当增大激光的功率。探测距离是制约激光雷达的另一个障碍，汽车在高速行驶的过程中越早发现障碍物，就越能预留越多的反应时间，从而避免交通事故。广东站台入侵激光雷达自动驾驶巴士借助激光雷达感知周边，安全接送乘客。
相比于半固态式和固态式激光雷达，机械旋转式激光雷达的优势在于可以对周围环境进行360°的水平视场扫描，而半固态式和固态式激光雷达往往较高只能做到120°的水平视场扫描，且在视场范围内测距能力的均匀性差于机械旋转式激光雷达。由于无人驾驶汽车运行环境复杂，需要对周围360°的环境具有同等的感知能力，而机械旋转式激光雷达兼具360°水平视场角和测距能力远的优势，目前主流无人驾驶项目纷纷采用了机械旋转式激光雷达作为主要的感知传感器。
而如较新的 Livox Horizon 激光雷达，也包含了多回波信息及噪点信息，格式如下：每个标记信息由1字节组成：该字节中 bit7 和 bit6 为头一组，bit5 和 bit4 为第二组，bit3 和 bit2 为第三组，bit1 和 bit0 为第四组。第二组表示的是该采样点的回波次序。由于 Livox Horizon 采用同轴光路，即使外部无被测物体，其内部的光学系统也会产生一个回波，该回波记为第 0 个回波。随后，若激光出射方向存在可被探测的物体，则较先返回系统的激光回波记为第 1 个回波，随后为第 2 个回波，以此类推。如果被探测物体距离过近（例如 1.5m），第 1 个回波将会融合到第 0 个回波里,该回波记为第 0 个回波。激光雷达的高稳定性使其在太空探测任务中备受青睐。
半固态-棱镜式激光雷达，无人机厂商大疆孵化览沃科技（Livox）入局激光雷达，便是采用的棱镜式扫描方案，大疆利用其在无人机领域积累的电机精确调控技术及自动化产线，有信心克服棱镜轴承或衬套寿命的难题，也为其激光雷达技术构筑护城河。工作原理，棱镜式激光雷达也称为双楔形棱镜式激光雷达，内部包括两个楔形棱镜，激光在通过头一个楔形棱镜后发生一次偏转，通过第二个楔形棱镜后再一次发生偏转。控制两面棱镜的相对转速便可以控制激光束的扫描形态。与前面提到的扫描形式不同，棱镜激光雷达累积的扫描图案形状状若菊花，而并非一行一列的点云状态。这样的好处是只要相对速度控制得当，在同一位置长时间扫描几乎可以覆盖整个区域。激光雷达在野生动物保护中用于监测动物的活动范围和习性。江苏雷达点云激光雷达
激光雷达的分辨率高，能够捕捉到细微的目标特征。湖南激光雷达批发
新思科技提供的多个光学和光子学工具，可用于支持LiDAR的系统级和元件级设计：CODE V 光学设计软件，用于在LiDAR系统中设计光学接收系统。光学设计应用：在 LiDAR系统中优化接收器上的圈入能量。使用CODE V优化LiDAR中的接收光学系统，LightTools 照明设计软件能模拟雨滴、雾霾等大气环境对光信号探测造成的影响，并能获取返回光程数据以解决飞行时间计算问题。用于 LiDAR 和激光光源的功能。使用LightTools模拟LiDAR光学系统，Photonic Solutions光子方案模拟工具，能够对LiDAR系统中的多个组件进行优化设计。湖南激光雷达批发
