LiDAR

LiDAR (обнаружение и измерение дальности с помощью света) — это технология активного зондирования, использующая лазерный свет для измерения расстояний и регистрации геометрии окружающей среды. Сканер LiDAR использует собственный источник излучения, поэтому может измерять поверхности в темноте. В компьютерном зрении эти измерения дают машинам пространственную информацию, необходимую для определения местоположения объектов, навигации в окружающей среде и создания трёхмерных карт.

Как работают сканеры LiDAR#

Импульсный датчик LiDAR излучает лазерный свет и измеряет время, за которое отражённый свет возвращается. Расстояние равно скорости света, умноженной на время прохождения сигнала туда и обратно и делённой на два. Сочетание каждого расстояния с направлением луча даёт координаты точки на поверхности. Многократные измерения формируют облако точек — набор точек с координатами x, y и z, часто дополненный интенсивностью отражения, то есть силой отражённого сигнала.

Лазерная технология LiDAR развивалась на основе первых экспериментов с оптическим радаром. В 1963 году Джорджо Фиокко и Луис Смуллин продемонстрировали лазерные измерения атмосферы, обнаружив слои рассеяния на высоте от 60 до 140 километров над Землёй. Их эксперимент стал одним из первых примеров применения лазерных эхо-сигналов для дистанционных измерений.

2D-сканер измеряет точки в плоскости вокруг робота, а 3D-сканер — на нескольких уровнях высоты. Воздушные системы также объединяют данные о расстоянии, полученные лазером, с измерениями положения и ориентации, чтобы определить координаты точек в географической системе координат. Топографические и батиметрические системы LiDAR предназначены для разных сред: топографические приборы обычно используют ближний инфракрасный свет для картографирования суши, а батиметрические — зелёный свет для измерения рельефа под водой.

Как превратить измерения LiDAR в данные для восприятия ИИ#

Облака точек описывают геометрию. Машинное обучение позволяет интерпретировать её с помощью таких задач, как 3D-детекция объектов, которая оценивает местоположение, размеры и ориентацию объекта. PointPillars, представленный Алексом Х. Лангом и его коллегами в 2018 году, группирует точки в вертикальные столбцы, обучает модель извлекать признаки этих столбцов и обрабатывает полученное представление с высоты птичьего полёта с помощью сети детекции. Так неравномерно расположенные измерения преобразуются в структуру, подходящую для эффективной свёрточной обработки.

Слияние данных с датчиков объединяет геометрию LiDAR с визуальной информацией камеры. Изображения содержат цвет, текстуру и характерные детали, а LiDAR — измеренные расстояния и форму объектов. Калибровка определяет поворот и смещение между датчиками, а синхронизация согласует их временные метки. Ошибки на любом из этих этапов могут привести к тому, что детекция камеры будет сопоставлена с точками, принадлежащими другому объекту.

Ultralytics YOLO поддерживает такой процесс преобразования изображений в геометрию благодаря интеграции с ROS: маски сегментации YOLO26, полученные из выровненных RGB-изображений, могут выбирать соответствующие точки в структурированном облаке точек с цветовой информацией и выделять объекты в 3D.

LiDAR, радар и оценка глубины по изображению#

Эти технологии предоставляют взаимодополняющие данные:

• Оценка глубины: методы на основе камер определяют расстояние по изображениям. LiDAR измеряет расстояние с помощью излучаемого лазерного света; карта глубины — один из возможных способов представления информации о расстоянии.
• Радар: использует радиоволны и обычно измеряет расстояние и радиальную скорость — скорость движения к датчику или от него. Радар остаётся полезным в дождь и туман, которые ухудшают работу оптических датчиков.
• 3D-реконструкция: создаёт геометрическую модель сцены. LiDAR предоставляет измерения, которые системы реконструкции объединяют в карты или поверхности.

С увеличением расстояния облака точек LiDAR становятся более разреженными, поэтому удалённые пешеходы и другие небольшие объекты представлены меньшим числом измерений. Туман и снег также рассеивают лазерный свет, создавая обратное рассеяние, которое искажает облака точек и мешает детекции. Такие эффекты возникают в автомобильных системах восприятия: из-за отсутствующей геометрии или отражений, вызванных погодой, детектор может распознать другие препятствия.

Применение в вождении, робототехнике и картографировании#

• Автономное вождение: система Waymo Driver объединяет LiDAR, камеры и радар для восприятия автомобилей, пешеходов и велосипедистов. LiDAR предоставляет данные о геометрии окружающего пространства, а система восприятия анализирует данные датчиков, чтобы определять участников дорожного движения и их местоположение.
• Мобильная робототехника: процесс SLAM для TurtleBot3 использует лазерное сканирование для построения карты и одновременной оценки местоположения робота. SLAM означает одновременную локализацию и построение карты; повторные наблюдения связывают меняющееся положение робота с постоянными особенностями окружающей среды.
• Аэрокартографирование и экологический мониторинг: воздушный LiDAR Национальной экологической обсерваторской сети измеряет структуру леса, включая высоту крон и плотность растительности. Один импульс может дать несколько отражений от верхушек деревьев, ветвей, нижнего яруса растительности и земли, поскольку часть света проходит через просветы в растительности.