Uobičajeni mitovi o LiDAR senzorima – 1. dio

Kako se svjetska znanost i tehnologija razvija prema inteligenciji i visokoj učinkovitosti,Lidar laserski modula njegove su primjene također dobivale sve više pažnje. Međutim, ljudi također imaju neke nesporazume o lidar tehnologiji i performansama. Ovaj će članak otkriti pet uobičajenih nesporazuma o lidaru.

1. Tehnologija primjene lidara je složena
Iako je lidar složen senzor sastavljen od različitog hardvera, njegov osnovni princip rada zapravo je prilično jednostavan. Senzor koristi metodu vremena leta, princip otkrivanja sličan šišmišima koji koriste zvučne valove ili radar koji koristi mikrovalove.
Razložimo li senzor na komponente, naime laser, detektor i jedinicu za skretanje zrake, lidar više nije zastrašujuća tehnologija. Laserski izvor prvo emitira laserske impulse. Ti se impulsi skreću u scenu kroz mikro-galvanometre. Detektor otkriva reflektirano Q svjetlo i točno izračunava udaljenost na temelju vremena emitiranja laserskog pulsa i vremena povratka.
Ovaj se proces ponavlja tisuće ili čak milijune puta u sekundi kako bi se generirali točni oblaki točaka 3D okruženja u stvarnom vremenu. Ove 3D podatke oblaka točaka lako je analizirati i iskoristiti, na primjer, za donošenje odluka o autonomnoj vožnji.
Tehnologija se razvila nakon izuma pulsirajućih lasera u ranim 1960-ima, koji emitiraju ponovljene pulseve svjetlosti umjesto da koriste kontinuirane valove.

⒉. U aplikacijama za samovozeće automobile lidar je suvišan
Elon Musk ignorirao je upotrebu lidara u samovozećim automobilima na konferenciji 2019., incident koji je iznjedrio mnoge mitove o lidaru do danas. Tvrdi da je lidar, potpomognut kamerama i pametnim algoritmima, suvišan i uvijek će se držati.
Kamere primjenjuju različite tehnologije prepoznavanja slike za prikupljanje vizualnih slika u boji, ali korištenje samo jedne kamere može snimiti samo 2D podatke, što lako može dovesti do vizualnih iluzija i pogrešne procjene udaljenosti. Postoje tragični primjeri u kojima su te mane bile opasne i ponekad fatalne.
Nasuprot tome, lidar može pouzdano uhvatiti 3D podatke i točno identificirati udaljenosti i veličine objekata.
Integracija točnih 3D lidar podataka pomaže kameri da i dalje percipira okolno okruženje čak i kada je kamera "slijepa". Na primjer, kameri treba neko vrijeme da se prilagodi promjenama svjetla nakon izlaska iz tunela.
Nadalje, 2D slike koje generiraju kamere mogu se činiti dovoljno točnima za treniranje algoritama za samovozeće automobile. Ali još uvijek imaju mnogo netočnosti koje smanjuju točnost modela strojnog učenja, a time i sposobnost vozila da osjeti, predvidi i donese odluke. Sposobnosti strojnog učenja koje olakšavaju autonomnu vožnju moraju biti skalabilne i riješiti "problem dugog repa". To znači da nije dovoljno zadovoljiti 95 posto scenarija s kojima se susreću vozila na cesti. Sposobnosti autonomne vožnje temeljene na strojnom učenju također moraju ciljati na 5 posto. Uvježbavanje u teškim situacijama uz kontinuirano poboljšanje performansi zahtijeva veliku količinu čistih podataka sustava kamere za uvježbavanje.
Nasuprot tome, lidar može pružiti više modela predviđanja strojnog učenja dok generira preciznije podatke o obuci. Stoga je lidar nužan senzor za pouzdanije i robusnije sustave autonomne vožnje.

3. Lidar se može u potpunosti zamijeniti drugim senzorima
Jedna od najčešćih zabluda o lidaru je da se može zamijeniti kamerom ili radarskim senzorom, zabluda koja proizlazi iz nedovoljnog razumijevanja načina na koji te senzorske tehnologije klasificiraju objekte na različite načine. Nakon razumijevanja različitih mogućnosti ovih senzora i vrsta podataka koje proizvode, vidjet ćemo kako se međusobno nadopunjuju u funkcionalnosti. Ono što kamera snima je 2D slika, pružajući informacije o sivim tonovima ili boji, teksturu i kontrast. Za daljnju analizu ovih podataka potreban je softver za prepoznavanje slike. Budući da kamera koristi načelo pasivnog mjerenja, objekti moraju biti osvijetljeni za detekciju. Osim toga, potrebne su dvije ili više kamera za izradu 3D slika, kao i velika računalna snaga.
Trodimenzionalne informacije o radarskom mjerenju zvijezda imaju izuzetno visoku točnost u određivanju udaljenosti i brzine objekata. Međutim, razlučivost je niska i ne mogu točno detektirati (na centimetrskoj skali) niti klasificirati objekte.
LiDAR iz prikupljenih trodimenzionalnih podataka stvara oblak točaka. Na temelju oblika i veličine oblaka točaka, može točno otkriti objekte i klasificirati ih u različite kategorije, kao što su ljudi, automobili, zgrade itd.
LiDAR popunjava praznine drugih senzorskih tehnologija prikupljanjem vrlo detaljnih i pouzdanih trodimenzionalnih informacija. Može detektirati i točno klasificirati ciljeve u različitim okruženjima, čime se ističe među raznim vrstama senzora. Podaci s kamera mogu se koristiti za dublju analizu, a podaci o dometu i brzini prikupljeni radarom mogu se provjeriti pomoću LiDAR-a za veću točnost. To znači da će u budućnosti sve aplikacije temeljene na senzorima integrirati kamere, radarske sustave, lidar i druge senzore.

4. Lidar ne može raditi u teškim uvjetima okoline
Kamere ne mogu raditi bez dovoljnog ambijentalnog osvjetljenja, kao što je slučaj u automobilskim aplikacijama gdje domet detekcije kamere može doseći samo domet prednjih svjetala. Nasuprot tome, lidar ima raspon detekcije od stotina metara bez obzira na uvjete intenziteta svjetla jer se oslanja na infracrvene laserske zrake, a ne na vidljivo svjetlo. Drugim riječima, samovozeći automobil opremljen lidar senzorom može voziti glatko u mraku kao i danju, čak i ako su prednja svjetla ugašena.
Kada je riječ o teškim uvjetima poput magle, kiše ili snijega, LiDAR još jednom pokazuje jasnu prednost u performansama i može nadoknaditi nedostatke drugih senzora (poput kamera) u sustavu percepcije.
Lidari često rade bolje od kamera na kiši jer su im zrake velike. To omogućuje zraci da zaobiđe prepreke (kao što su kišne kapi) na zrcalu senzora, tako da se domet lidara ne utječe u određenoj mjeri. Za usporedbu, veličina piksela kamere puno je manja od veličine kapi kiše, pa će pogled biti zasjenjen.
Veliki snop također omogućuje lidaru detektiranje više odjeka iz različitih raspona i obradu samo onog s najjačim signalom. Ovo također može biti korisno u lošim vremenskim uvjetima, primjerice kada pada snijeg, jer lidar može zanemariti utjecaj refleksije od snježnih pahulja. Kamera bez ikakvih algoritama strojnog učenja ne može razlikovati snježne pahulje, mokre leće ili tvrde predmete i na kraju daje iskrivljenu sliku.
LiDAR također ima kraće vrijeme ekspozicije i brzine zatvarača (milijuntinke sekunde) od kamera (tisućinke sekunde), što znači da se kapi kiše ne otkrivaju kao pruge koje se protežu kroz više piksela, već kao neobrađeni oblici.
Budući da je lidar optički uređaj, njegova izvedba također može biti negativno pogođena u uvjetima kao što je gusta magla, ali još uvijek može pružiti vrijednije podatke od senzora kao što su kamere i može detektirati na većim udaljenostima.

5. Lidar senzori su skupi
Postojalo je vrijeme kada su jedini lidari dostupni na tržištu bili rotirajući lidari, koji su bili vrlo skupi i glomazni te se nisu mogli proizvoditi u velikim količinama. Stoga je sasvim prirodno da ljudi još uvijek imaju pogrešne predodžbe o lidaru i njegovoj visokoj cijeni. Ali od pojave MEMS (mikroelektromehanički sustavi) lidara, ova se izjava potpuno promijenila. MEMS komponente izrađene su od silicija i lako se prilagođavaju proizvodnji, što ih čini vrlo isplativima.
Solid-state LiDAR koristi standardne komponente i ne zahtijeva redovito održavanje, čime se smanjuju troškovi. Posljednjih godina cijena ovih lidarskih senzora pala je s tisuća dolara na stotine dolara, što je trend koji će se nastaviti iu budućnosti. Zapravo, senzori srednje klase mogu se čak prodavati po troznamenkastim cijenama kada se proizvode u velikim količinama.

Ovo su neke od uobičajenih zabluda o lidar tehnologiji i njezinim primjenama. U drugom dijelu ove serije, otkrit ćemo više nesporazuma o lidaru koje ljudi zanemaruju.

Kontakt informacije:

Ako imate bilo kakvih ideja, slobodno nam se obratite. Bez obzira gdje su naši kupci i kakvi su naši zahtjevi, slijedit ćemo naš cilj da svojim kupcima pružimo visoku kvalitetu, niske cijene i najbolju uslugu.