LiDAR

LiDAR (Işık Algılama ve Mesafe Ölçümü), bir ortamın mesafelerini ölçmek ve geometrisini yakalamak için lazer ışığı kullanan etkin bir algılama teknolojisidir. LiDAR tarayıcısı kendi aydınlatmasını sağlar ve böylece karanlıkta yüzeyleri ölçebilir. Bilgisayarlı görü alanında bu ölçümler, makinelerin nesnelerin yerini belirlemesi, ortamlarda gezinmesi ve üç boyutlu haritalar oluşturması için uzamsal bilgi sağlar.

LiDAR Tarayıcıları Nasıl Çalışır?#

Darbeli bir LiDAR sensörü lazer ışığı yayar ve yansıyan ışığın geri dönmesinin ne kadar sürdüğünü ölçer. Mesafe, ışık hızının gidiş-dönüş süresiyle çarpılıp ikiye bölünmesine eşittir. Her mesafenin ışın yönüyle birleştirilmesi, bir yüzey konumu üretir. Yinelenen ölçümler, x, y ve z koordinatlarına sahip noktalar topluluğu olan ve çoğu zaman yansıyan sinyalin gücünü belirten dönüş yoğunluğunun da eşlik ettiği bir nokta bulutu oluşturur.

Lazer tabanlı LiDAR, ilk optik radar deneyleriyle geliştirildi. Giorgio Fiocco ve Louis Smullin, Dünya'nın 60 ila 140 kilometre üzerindeki saçılma katmanlarını tespit ederek 1963'te atmosferde lazer ölçümleri gerçekleştirdi. Deneyleri, lazer yankılarının uzaktan ölçümde kullanımına yönelik ilk uygulamalardan birini ortaya koydu.

2B tarayıcı, robotun çevresindeki bir düzlemi örnekler; 3B tarayıcı ise birden çok yükseklik boyunca ölçüm yapar. Hava araçlarına yerleştirilen sistemler, noktaları coğrafi koordinatlara yerleştirmek için lazer mesafelerini konum ve yönelim ölçümleriyle birleştirir. Topografik ve batimetrik LiDAR farklı ortamlarda kullanılır: Topografik cihazlar genellikle kara haritalaması için yakın kızılötesi ışık kullanırken batimetrik cihazlar su altı arazisini ölçmek için yeşil ışık kullanır.

LiDAR Ölçümlerini Yapay Zekâ Algılamasına Dönüştürme#

Nokta bulutları geometriyi tanımlar. Makine öğrenimi, nesnenin konumunu, boyutlarını ve yönelimini tahmin eden 3B nesne algılama gibi görevlerle yorumlama olanağı sağlar. Alex H. Lang ve çalışma arkadaşlarının 2018'de tanıttığı PointPillars, noktaları dikey sütunlar halinde gruplar, bu sütunların özelliklerini öğrenir ve elde edilen kuş bakışı gösterimi bir algılama ağıyla işler. Böylece düzensiz ölçümler, verimli evrişimli işlemeye uygun bir yapıya dönüştürülür.

Sensör füzyonu, LiDAR geometrisini kamera görüntüleriyle birleştirir. Görüntüler renk, doku ve tanınabilir ayrıntılar sağlarken LiDAR ölçülmüş mesafe ve şekil bilgisi sağlar. Kalibrasyon, sensörler arasındaki dönme ve öteleme dönüşümlerini belirler; senkronizasyon ise zaman damgalarını eşleştirir. Bu adımlardaki hatalar, bir kamera algılamasının başka bir nesneye ait noktalarla eşleşmesine neden olabilir.

Ultralytics YOLO, ROS entegrasyonu aracılığıyla bu görüntüden geometriye iş akışını destekler: hizalanmış RGB görüntülerinden elde edilen YOLO26 segmentasyon maskeleri, düzenli ve renk bilgisi içeren bir nokta bulutundaki karşılık gelen noktaları seçerek nesneleri 3B uzayda yalıtabilir.

LiDAR, Radar ve Kamerayla Derinlik Algılama#

Bu teknolojiler birbirini tamamlayan ölçümler sağlar:

• Derinlik tahmini: Kamera tabanlı yöntemler, görüntülerden mesafeyi tahmin eder. LiDAR, yayılan lazer ışığını kullanarak mesafeyi ölçer; derinlik haritası, mesafe bilgisinin olası gösterim biçimlerinden biridir.
• Radar: Radyo dalgaları kullanır ve genellikle mesafeyi ve radyal hızı, yani sensöre doğru veya sensörden uzağa olan hızı ölçer. Optik algılamayı olumsuz etkileyen yağmur ve siste de yararlı olmaya devam eder.
• 3B yeniden yapılandırma: Bir sahnenin geometrik modelini oluşturur. LiDAR, yeniden yapılandırma sistemlerinin haritalar veya yüzeyler oluşturmak üzere birleştirdiği ölçümleri sağlar.

LiDAR nokta bulutları mesafeyle birlikte seyrekleşir; bu nedenle uzaktaki yayalar ve diğer küçük nesneler daha az ölçümle temsil edilir. Sis ve kar da lazer ışığını saçarak nokta bulutlarını bozan ve algılamayı aksatan geri saçılıma yol açar. Bu etkiler, eksik geometri veya hava koşullarının oluşturduğu yansımaların bir algılayıcının hangi engelleri belirlediğini değiştirebildiği otomotiv algılamasında görülür.

Sürüş, Robotik ve Haritalama Uygulamaları#

• Otonom sürüş: Waymo Driver, araçları, yayaları ve bisikletlileri algılamak için LiDAR, kameralar ve radarı birleştirir. LiDAR çevredeki geometriyi sağlarken algılama sistemi, yol kullanıcılarını ve konumlarını belirlemek için sensör verilerini yorumlar.
• Mobil robotik: TurtleBot3'ün SLAM iş akışı, robotun konumunu tahmin ederken harita oluşturmak için lazer taramalarını kullanır. SLAM, eşzamanlı konum belirleme ve haritalama anlamına gelir; yinelenen gözlemler, robotun değişen konumunu ortamdaki kalıcı özelliklerle ilişkilendirir.
• Havadan haritalama ve çevresel izleme: Ulusal Ekolojik Gözlemevi Ağı'nın havadan LiDAR sistemi, ağaç tepelerinin yüksekliği ve bitki örtüsü yoğunluğu dâhil olmak üzere orman yapısını ölçer. Işığın bir kısmı bitki örtüsündeki boşluklardan geçtiği için tek bir darbe ağaç tepelerinden, dallardan, alt tabakadan ve zeminden birden fazla yansıma üretebilir.