Ammatillinen tieto

Kolme teollista LiDAR-toteutusta

2022-02-18

Liikkuvuudessa tapahtuu valtava harppaus. Tämä pätee niin autoalalla, jossa kehitetään autonomisia ajoratkaisuja, tai teollisissa sovelluksissa, joissa käytetään robotiikkaa ja automatisoituja ohjattuja ajoneuvoja. Koko järjestelmän eri osien tulee toimia keskenään yhteistyössä ja täydentää toisiaan. Päätavoitteena on luoda saumaton 3D-näkymä ajoneuvon ympärille, laskea tämän kuvan avulla objektien etäisyydet ja käynnistää ajoneuvon seuraava liike erikoisalgoritmien avulla. Itse asiassa täällä käytetään kolmea anturitekniikkaa samanaikaisesti: LiDAR (LiDAR), tutka ja kamerat. Sovelluskohtaisesta skenaariosta riippuen näillä kolmella anturilla on omat etunsa. Näiden etujen yhdistäminen redundanttisiin tietoihin voi parantaa tietoturvaa huomattavasti. Mitä paremmin nämä näkökohdat koordinoidaan, sitä paremmin itseajava auto pystyy navigoimaan ympäristössään.


1. Suora lentoaika (dToF):

Lentoaika-lähestymistapassa järjestelmävalmistajat käyttävät valonnopeutta syvyystietojen tuottamiseen. Lyhyesti sanottuna suunnattuja valopulsseja ammutaan ympäristöön, ja kun valopulssi osuu esineeseen, se heijastuu ja tallennetaan valonlähteen lähellä olevaan tunnistimeen. Mittaamalla aika, jonka säde saavuttaa kohteen ja palaa takaisin, voidaan määrittää kohteen etäisyys, kun taas dToF-menetelmässä voidaan määrittää yksittäisen pikselin etäisyys. Vastaanotetut signaalit käsitellään lopuksi vastaavien toimintojen käynnistämiseksi, kuten ajoneuvon väistöliikkeet, joilla vältetään törmäykset jalankulkijoiden tai esteiden kanssa. Tätä menetelmää kutsutaan suoraksi lentoajaksi (dToF), koska se liittyy säteen tarkkaan "lentoaikaan". LiDAR-järjestelmät autonomisille ajoneuvoille ovat tyypillinen esimerkki dToF-sovelluksista.

2. Epäsuora lentoaika (iToF):
Epäsuora lentoaika (iToF) on samanlainen, mutta yhdellä huomattavalla erolla. Valonlähteestä (yleensä infrapuna-VCSEL) tulevaa valaistusta vahvistetaan välttelevällä levyllä ja pulsseja (50 %:n käyttösuhde) lähetetään määriteltyyn näkökenttään.


Alavirran järjestelmässä tallennettu "standardisignaali" laukaisee ilmaisimen tietyksi ajaksi, jos valo ei kohtaa estettä. Jos objekti keskeyttää tämän standardisignaalin, järjestelmä voi määrittää ilmaisimen kunkin määritellyn pikselin syvyysinformaation tuloksena olevan vaihesiirron ja pulssijonon aikaviiveen perusteella.

3. Active Stereo Vision (ASV)

"Aktiivinen stereonäkö" -menetelmässä infrapunavalolähde (yleensä VCSEL tai IRED) valaisee kohtauksen kuviolla, ja kaksi infrapunakameraa tallentaa kuvan stereona.
Vertaamalla kahta kuvaa loppupään ohjelmisto voi laskea tarvittavat syvyystiedot. Valot tukevat syvyyslaskelmia projisoimalla kuvion myös esineisiin, joissa on vähän pintakuviota, kuten seiniin, lattioihin ja pöytiin. Tämä lähestymistapa on ihanteellinen lähietäisyydelle, korkearesoluutioiseen 3D-tunnistukseen roboteissa ja automatisoiduissa ohjatuissa ajoneuvoissa (AGV) esteiden välttämiseksi.



We use cookies to offer you a better browsing experience, analyze site traffic and personalize content. By using this site, you agree to our use of cookies. Privacy Policy
Reject Accept