Časté mýty o senzorech LiDAR – část 1

Jak se světová věda a technologie vyvíjí směrem k inteligenci a vysoké účinnosti,Laserový modul Lidara jeho aplikacím se také dostává stále větší pozornosti. Lidé však mají také určitá nedorozumění ohledně technologie a výkonu lidaru. Tento článek odhalí pět běžných nedorozumění o lidaru.

1. Technologie aplikace lidaru je složitá
Přestože lidar je komplexní senzor složený z různého hardwaru, jeho základní princip fungování je ve skutečnosti docela jednoduchý. Senzor využívá metodu time-of-flight, detekční princip podobný netopýrům pomocí zvukových vln nebo radaru pomocí mikrovln.
Rozložíme-li senzor na jeho součásti, konkrétně laser, detektor a jednotku vychylování paprsku, lidar již není skličující technologií. Laserový zdroj nejprve vysílá laserové pulsy. Tyto pulsy jsou vychylovány do scény pomocí mikro-galvanometrů. Detektor detekuje odražené Q světlo a přesně vypočítá vzdálenost na základě doby emise laserového pulsu a doby návratu.
Tento proces se opakuje tisíce nebo dokonce milionykrát za sekundu, aby se v reálném čase vytvořily přesné mračna bodů 3D prostředí. Tato 3D data mračna bodů lze snadno analyzovat a využít například pro rozhodování o autonomním řízení.
Technologie se vyvinula po vynálezu pulsních laserů na počátku 60. let 20. století, které vysílají opakované pulsy světla spíše než pomocí spojitých vln.

⒉. V aplikacích pro samořídící auta je lidar nadbytečný
Elon Musk na konferenci v roce 2019 ignoroval použití lidaru v samořiditelných autech, což je incident, který dodnes zplodil mnoho mýtů o lidaru. Tvrdí, že lidar, podporovaný kamerami a chytrými algoritmy, je nadbytečný a vždy se bude držet.
Kamery používají různé technologie rozpoznávání obrazu ke shromažďování barevných vizuálních obrázků, ale použití pouze jedné kamery může zachytit pouze 2D data, což může snadno vést k vizuálním iluzím a chybným odhadům vzdálenosti. Existují tragické příklady, kdy jsou tyto nedostatky nebezpečné a někdy smrtelné.
Naproti tomu lidar dokáže spolehlivě zachytit 3D data a přesně identifikovat vzdálenosti a velikosti objektů.
Integrace přesných 3D dat lidaru pomáhá kameře stále vnímat okolní prostředí, i když je kamera „slepá“. Kamera například potřebuje nějaký čas, aby se přizpůsobila změnám světla po výjezdu z tunelu.
Kromě toho se 2D obrazy generované kamerami mohou jevit jako dostatečně přesné pro trénování algoritmů samořídících automobilů. Stále však obsahují mnoho nepřesností, které snižují přesnost modelů strojového učení a tím i schopnost vozidla vnímat, předvídat a rozhodovat se. Schopnosti strojového učení, které usnadňují autonomní řízení, musí být škálovatelné a řešit „problém s dlouhým koncem“. To znamená, že nestačí pokrýt 95 procent scénářů, kterým čelí vozidla na silnici. Schopnosti autonomního řízení založené na strojovém učení se také musí zaměřit na 5 procent. Trénink na záludných situacích při neustálém zlepšování výkonu vyžaduje velké množství čistých dat kamerového systému.
Naproti tomu lidar může poskytovat více predikčních modelů strojového učení a zároveň generovat přesnější trénovací data. Proto je lidar nezbytným senzorem pro spolehlivější a robustnější systémy autonomního řízení.

3. Lidar lze zcela nahradit jinými senzory
Jednou z nejčastějších mylných představ o lidaru je, že jej lze nahradit kamerovým nebo radarovým senzorem, což je mylná představa, která pramení z nedostatečného pochopení toho, jak tyto senzorové technologie klasifikují objekty různými způsoby. Po pochopení různých schopností těchto senzorů a typů dat, která produkují, uvidíme, jak se vzájemně doplňují ve funkčnosti. Kamera zachycuje 2D obraz poskytující informace ve stupních šedi nebo barvy, texturu a kontrast. Pro další analýzu těchto dat je nutný software pro rozpoznávání obrazu. Vzhledem k tomu, že kamera využívá pasivní princip měření, musí být objekty pro detekci osvětleny. Kromě toho jsou k vytváření 3D snímků zapotřebí dvě nebo více kamer a také vysoký výpočetní výkon.
Trojrozměrné informace z měření radarové hvězdy mají extrémně vysokou přesnost při určování vzdálenosti a rychlosti objektů. Rozlišení je však nízké a neumí přesně detekovat (v centimetrovém měřítku) ani klasifikovat objekty.
LiDAR vytváří mračno bodů ze shromážděných trojrozměrných dat. Na základě tvaru a velikosti mračna bodů dokáže přesně detekovat objekty a klasifikovat je do různých kategorií, jako jsou lidé, auta, budovy atd.
LiDAR vyplňuje mezery v jiných senzorových technologiích sběrem vysoce detailních a spolehlivých trojrozměrných informací. Dokáže detekovat a přesně klasifikovat cíle v různých prostředích, čímž vyniká mezi různými typy senzorů. Data z kamer lze použít pro hlubší analýzu a údaje o dosahu a rychlosti shromážděné radarem lze pro větší přesnost ověřit pomocí LiDAR. To znamená, že v budoucnu budou všechny aplikace založené na senzorech integrovat kamery, radarové systémy, lidar a další senzory.

4. Lidar nemůže fungovat v drsných podmínkách prostředí
Kamery nemohou fungovat bez dostatečného okolního osvětlení, jako například v automobilových aplikacích, kde dosah detekce kamery může dosáhnout pouze dosahu světlometů. Naproti tomu lidar má detekční dosah stovek metrů bez ohledu na podmínky intenzity světla, protože se spoléhá spíše na infračervené laserové paprsky než na viditelné světlo. Jinými slovy, samořiditelný vůz vybavený lidarovým senzorem dokáže jet ve tmě stejně plynule jako ve dne, i když jsou světlomety vypnuté.
Pokud jde o drsné podmínky, jako je mlha, déšť nebo sníh, LiDAR opět ukazuje jasnou výhodu ve výkonu a může kompenzovat nedostatky jiných senzorů (jako jsou kamery) v systému vnímání.
Lidary často fungují lépe než kamery v dešti, protože jejich paprsky jsou velké. To umožňuje paprsku obcházet překážky (například kapky deště) na zrcátku senzoru, takže dosah lidaru není do určité míry ovlivněn. Ve srovnání s tím je velikost pixelů kamery mnohem menší než velikost dešťové kapky, takže její výhled bude zakrytý.
Velký paprsek také umožňuje lidaru detekovat více ozvěn z různých rozsahů a zpracovat pouze tu s nejsilnějším signálem. To se může hodit i za špatných povětrnostních podmínek, například když sněží, protože lidar dokáže ignorovat dopad odrazů od sněhových vloček. Kamera bez jakýchkoliv algoritmů strojového učení nedokáže rozlišit mezi sněhovými vločkami, mokrými čočkami nebo tvrdými předměty a nakonec vrátí zkreslený obraz.
LiDAR má také kratší expoziční časy a rychlosti závěrky (miliontiny sekundy) než fotoaparáty (tisíciny sekundy), což znamená, že kapky deště nejsou detekovány jako pruhy zahrnující více pixelů, ale jako hrubé tvary.
Vzhledem k tomu, že lidar je optické zařízení, jeho výkon může být také negativně ovlivněn v podmínkách, jako je hustá mlha, ale stále je schopen poskytnout cennější data než senzory, jako jsou kamery, a dokáže detekovat na delší vzdálenosti.

5. Lidar senzory jsou drahé
Bývaly doby, kdy jediné lidary dostupné na trhu byly rotační lidary, které byly velmi drahé a objemné a nedaly se vyrábět ve velkém množství. Je tedy přirozené, že lidé stále mají mylné představy o lidaru a jeho vysoké ceně. Ale od příchodu MEMS (mikroelektromechanických systémů) lidaru se toto tvrzení zcela změnilo. MEMS komponenty jsou vyrobeny z křemíku a jsou snadno škálovatelné pro výrobu, díky čemuž jsou velmi nákladově efektivní.
Solid-state LiDAR využívá standardní komponenty a nevyžaduje žádnou pravidelnou údržbu, čímž se snižují náklady. V posledních letech náklady na tyto lidarové senzory klesly z tisíců dolarů na stovky dolarů, což je trend, který bude pokračovat i v budoucnu. Ve skutečnosti lze senzory střední třídy prodávat za trojciferné ceny, pokud jsou vyráběny ve velkých objemech.

Toto jsou některé běžné mylné představy o technologii lidar a jejích aplikacích. Ve druhé části této série odhalíme další nedorozumění o lidaru, která lidé přehlížejí.

Kontaktní informace:

Pokud máte nějaké nápady, neváhejte se na nás obrátit. Bez ohledu na to, kde jsou naši zákazníci a jaké jsou naše požadavky, budeme sledovat náš cíl poskytovat našim zákazníkům vysokou kvalitu, nízké ceny a nejlepší služby.