Három ipari LiDAR megvalósítás

Óriási ugrás megy végbe a mobilitás terén. Ez igaz akár az autóiparra, ahol az autonóm vezetési megoldásokat fejlesztik, akár a robotikát és automatizált irányítású járműveket használó ipari alkalmazásokra. Az egész rendszer különböző összetevőinek együtt kell működniük egymással és ki kell egészíteniük egymást. A fő cél egy zökkenőmentes 3D-s nézet létrehozása a jármű körül, ennek a képnek a segítségével kiszámíthatja a tárgyak távolságát, és speciális algoritmusok segítségével elindíthatja a jármű következő mozgását. Valójában három szenzortechnológiát használnak itt egyszerre: LiDAR (LiDAR), radar és kamerák. Az adott alkalmazási forgatókönyvtől függően ennek a három érzékelőnek megvannak a maga előnyei. Ezen előnyök redundáns adatokkal való kombinálása nagymértékben javíthatja a biztonságot. Minél jobban összehangolják ezeket a szempontokat, az önvezető autó annál jobban tud majd eligazodni a környezetében.

1. Közvetlen repülési idő (dToF):

A repülési idő megközelítésében a rendszergyártók a fénysebességet használják mélységi információk generálására. Röviden: irányított fényimpulzusokat bocsátanak ki a környezetbe, és amikor a fényimpulzus eltalál egy tárgyat, azt a fényforrás közelében lévő detektor visszaveri és rögzíti. A sugárnak az objektum eléréséhez és visszatéréséhez szükséges idő mérésével meghatározható a tárgytávolság, míg a dToF módszerben egyetlen pixel távolsága határozható meg. A kapott jelek végül feldolgozásra kerülnek, hogy elindítsák a megfelelő műveleteket, például a jármű kikerülési manővereit, hogy elkerüljék a gyalogosokkal vagy akadályokkal való ütközést. Ezt a módszert közvetlen repülési időnek (dToF) nevezik, mivel a sugár pontos "repülési idejéhez" kapcsolódik. Az autonóm járművekhez készült LiDAR rendszerek tipikus példái a dToF alkalmazásoknak.

2. Közvetett repülési idő (iToF):
A közvetett repülési idő (iToF) megközelítése hasonló, de van egy jelentős különbség. A fényforrás (általában infravörös VCSEL) megvilágítását egy kitérő lap erősíti, és impulzusokat bocsátanak ki (50%-os munkaciklus) egy meghatározott látómezőbe.

Az alsó rendszerben egy tárolt "standard jel" egy ideig aktiválja az érzékelőt, ha a fény nem ütközik akadályba. Ha egy objektum megszakítja ezt a szabványos jelet, a rendszer meg tudja határozni a detektor minden egyes definiált pixelének mélységinformációját az eredő fáziseltolódás és az impulzussorozat időkésleltetése alapján.

3. Active Stereo Vision (ASV)

Az "aktív sztereó látás" módszernél infravörös fényforrás (általában VCSEL vagy IRED) mintázattal világítja meg a jelenetet, két infravörös kamera pedig sztereóban rögzíti a képet.
A két kép összehasonlításával a downstream szoftver ki tudja számítani a szükséges mélységinformációkat. A lámpák támogatják a mélységszámítást azáltal, hogy mintát vetítenek ki, még az olyan kevés textúrájú tárgyakra is, mint a falak, padlók és asztalok. Ez a megközelítés ideális a közeli, nagy felbontású 3D-s érzékeléshez robotokon és automatizált irányított járműveken (AGV) az akadályelkerüléshez.