Levinud müüdid LiDAR-andurite kohta – 1. osa

Kuna maailma teadus ja tehnoloogia arenevad intelligentsuse ja kõrge efektiivsuse suunas,Lidari lasermoodulja ka selle rakendused on pälvinud järjest rohkem tähelepanu. Siiski on inimestel lidari tehnoloogia ja jõudluse kohta ka mõningaid arusaamatusi. See artikkel paljastab viis levinud arusaamatust lidari kohta.

1. Lidari pealekandmise tehnoloogia on keeruline
Kuigi lidar on keerukas andur, mis koosneb erinevast riistvarast, on selle tööpõhimõte tegelikult üsna lihtne. Andur kasutab lennuaja meetodit, mis sarnaneb helilaineid kasutavate nahkhiirte või mikrolaineid kasutava radariga.
Kui jaotame anduri selle komponentideks, nimelt laseriks, detektoriks ja kiire kõrvalekaldeseadmeks, pole lidar enam hirmutav tehnoloogia. Laserallikas kiirgab esmalt laserimpulsse. Need impulsid suunatakse mikrogalvanomeetrite kaudu stseeni. Detektor tuvastab peegeldunud Q-valguse ja arvutab laserimpulsi emissiooniaja ja tagasipöördumisaja põhjal täpselt kauguse.
Seda protsessi korratakse tuhandeid või isegi miljoneid kordi sekundis, et luua reaalajas täpsed 3D-keskkonna punktipilved. Neid 3D-punktipilveandmeid on lihtne analüüsida ja kasutada näiteks autonoomse sõiduotsuste tegemiseks.
Tehnoloogia töötati välja pärast impulsslaserite leiutamist 1960. aastate alguses, mis kiirgavad pigem korduvaid valgusimpulsse, mitte ei kasuta pidevaid laineid.

⒉. Isejuhtivate autode rakendustes on lidar üleliigne
Elon Musk ignoreeris 2019. aasta konverentsil lidari kasutamist isejuhtivates autodes – juhtum, mis on tänaseks tekitanud lidari kohta palju müüte. Ta väidab, et lidar, mida aitavad kaamerad ja nutikad algoritmid, on üleliigne ja jääb alati kindlaks.
Kaamerad kasutavad värviliste visuaalsete piltide kogumiseks erinevaid pildituvastustehnoloogiaid, kuid ainult ühte kaamerat kasutades saab jäädvustada ainult 2D-andmeid, mis võib kergesti viia visuaalsete illusioonide ja kauguse väärhinnanguteni. On traagilisi näiteid, et need vead on ohtlikud ja mõnikord surmavad.
Seevastu lidar suudab usaldusväärselt jäädvustada 3D-andmeid ning tuvastada täpselt kaugused ja objektide suurused.
Täpsete 3D lidari andmete integreerimine aitab kaameral ümbritsevat keskkonda siiski tajuda ka siis, kui kaamera on "pime". Näiteks vajab kaamera veidi aega, et kohaneda valguse muutustega pärast tunnelist väljumist.
Lisaks võivad kaamerate loodud 2D-pildid tunduda piisavalt täpsed, et treenida isejuhtivate autode algoritme. Kuid neil on endiselt palju ebatäpsusi, mis vähendavad masinõppe mudelite täpsust ja seega ka sõiduki võimet tajuda, ennustada ja otsuseid teha. Autonoomset sõitmist hõlbustavad masinõppe võimalused peavad olema skaleeritavad ja lahendama "pika saba probleemi". See tähendab, et sellest ei piisa, et rahuldada 95 protsenti stsenaariumidest, millega sõidukid teedel kokku puutuvad. Masinõppel põhinevad autonoomsed sõiduvõimalused peavad samuti olema suunatud 5 protsendile. Keerulistes olukordades treenimine ja oma jõudluse pidev parandamine nõuab treenimiseks suurt hulka puhtaid kaamerasüsteemi andmeid.
Seevastu lidar võib pakkuda rohkem masinõppe ennustusmudeleid, genereerides samal ajal suurema täpsusega koolitusandmeid. Seetõttu on lidar vajalik andur töökindlamate ja vastupidavamate autonoomsete sõidusüsteemide jaoks.

3. Lidari saab täielikult asendada teiste anduritega
Üks levinumaid väärarusaamu lidari kohta on see, et seda saab asendada kaamera- või radarsensoriga – eksiarvamus, mis tuleneb arusaamatusest, kuidas need sensortehnoloogiad objekte erineval viisil klassifitseerivad. Pärast nende andurite erinevate võimaluste ja nende poolt toodetavate andmetüüpide mõistmist näeme, kuidas need funktsionaalsuses üksteist täiendavad. Kaamera jäädvustab 2D-pilti, mis pakub halltoonide või värviteavet, tekstuuri ja kontrasti. Nende andmete edasiseks analüüsimiseks on vaja pildituvastustarkvara. Kuna kaamera kasutab passiivse mõõtmise põhimõtet, tuleb objektid tuvastamiseks valgustada. Lisaks on 3D-kujutiste loomiseks vaja kahte või enamat kaamerat ja suurt arvutusvõimsust.
Radaritähtede mõõtmise kolmemõõtmeline teave on objektide kauguse ja kiiruse määramisel äärmiselt suure täpsusega. Kuid eraldusvõime on madal ja nad ei suuda objekte täpselt tuvastada (sentimeetri skaalal) ega klassifitseerida.
LiDAR loob kogutud kolmemõõtmelistest andmetest punktipilve. Punktpilve kuju ja suuruse põhjal suudab see objekte täpselt tuvastada ja liigitada erinevatesse kategooriatesse, nagu inimesed, autod, hooned jne.
LiDAR täidab teiste sensortehnoloogiate lüngad, kogudes väga üksikasjalikku ja usaldusväärset kolmemõõtmelist teavet. See suudab tuvastada ja täpselt klassifitseerida sihtmärke erinevates keskkondades, muutes selle eri tüüpi andurite seas silmapaistvaks. Kaamerate andmeid saab kasutada sügavamaks analüüsiks ning radari kogutud ulatuse ja kiiruse andmeid saab suurema täpsuse huvides LiDAR-iga kontrollida. See tähendab, et tulevikus integreerivad kõik sensoripõhised rakendused kaamerad, radarisüsteemid, lidari ja muud andurid.

4. Lidar ei saa töötada karmides keskkonnatingimustes
Kaamerad ei saa töötada ilma piisava ümbritseva valgustuseta, näiteks autotööstuses, kus kaamera tuvastusulatus ulatub ainult esitulede vahemikku. Seevastu lidari tuvastusulatus ulatub sadadesse meetritesse olenemata valguse intensiivsuse tingimustest, kuna see tugineb pigem infrapuna laserkiirtele kui nähtavale valgusele. Ehk siis lidarsensoriga varustatud isejuhtiv auto suudab pimedas sõita sama sujuvalt kui päeval, isegi kui esituled on välja lülitatud.
Kui rääkida karmidest tingimustest, nagu udu, vihm või lumi, näitab LiDAR taas selget jõudluse eelist ja võib korvata tajusüsteemi teiste sensorite (nt kaamerate) puudused.
Lidarid toimivad sageli vihma käes paremini kui kaamerad, kuna nende talad on suured. See võimaldab talal mööduda sensorpeegli takistustest (näiteks vihmapiiskadest), nii et lidari ulatus ei muutu teatud määral. Võrdluseks, kaamera pikslite suurus on palju väiksem kui vihmapiisa suurus, nii et selle vaade on varjatud.
Suur valgusvihk võimaldab lidaril tuvastada ka mitut kaja erinevatest vahemikest ja töödelda ainult seda, mille signaal on tugevaim. See võib olla kasulik ka halbade ilmastikutingimuste korral, näiteks lumesaju korral, kuna lidar võib lumehelveste peegelduste mõju ignoreerida. Ilma masinõppe algoritmideta kaamera ei suuda eristada lumehelbeid, märgasid läätsi või kõvasid esemeid ning tagastab lõpuks moonutatud pildi.
LiDAR-il on ka lühem säriaeg ja säriaeg (miljonikud sekundid) kui kaameratel (tuhandiksekundid), mis tähendab, et vihmapiisku ei tuvastata mitut pikslit ületavate triipudena, vaid töötlemata kujunditena.
Kuna lidar on optiline seade, võib selle jõudlust negatiivselt mõjutada ka sellised tingimused nagu tugev udu, kuid see on siiski võimeline andma väärtuslikumaid andmeid kui andurid (nt kaamerad) ja suudab tuvastada pikema vahemaa tagant.

5. Lidari andurid on kallid
Oli aeg, mil ainsad turul saadaolevad lidarid olid pöörlevad lidarid, mis olid väga kallid ja mahukad ning mida ei saanud suures koguses toota. Seega on täiesti loomulik, et inimestel on endiselt väärarusaamad lidarist ja selle kõrgest hinnast. Kuid alates MEMS-i (mikroelektromehaanilised süsteemid) lidari tulekust on see väide täielikult muutunud. MEMS-i komponendid on valmistatud ränist ja on tootmiseks kergesti skaleeritavad, muutes need väga kuluefektiivseks.
Tahkis LiDAR kasutab standardseid komponente ja ei vaja regulaarset hooldust, vähendades seega kulusid. Viimastel aastatel on nende lidari andurite maksumus langenud tuhandetelt dollaritelt sadadele dollaritele, mis jätkub ka tulevikus. Tegelikult saab suurtes kogustes toodetud keskklassi andureid müüa isegi kolmekohaliste hindadega.

Need on mõned levinud väärarusaamad lidari tehnoloogia ja selle rakenduste kohta. Selle seeria teises osas avastame rohkem arusaamatusi lidari kohta, mis inimestel kahe silma vahele jäävad.

Kontaktinfo:

Kui teil on ideid, võtke meiega ühendust. Pole tähtis, kus meie kliendid on ja millised on meie nõudmised, järgime oma eesmärki pakkuda oma klientidele kõrget kvaliteeti, madalaid hindu ja parimat teenust.