Mitos comunes sobre los sensores LiDAR – Parte 1

A medida que la ciencia y la tecnología del mundo avanzan hacia la inteligencia y la alta eficiencia,Módulo láser Lidary sus aplicaciones también han recibido cada vez más atención. Sin embargo, la gente también tiene algunos malentendidos sobre la tecnología y el rendimiento del lidar. Este artículo revelará cinco malentendidos comunes sobre lidar.

1. La tecnología de aplicación lidar es compleja.
Aunque lidar es un sensor complejo compuesto por diferente hardware, su principio de funcionamiento básico es bastante simple. El sensor utiliza un método de tiempo de vuelo, un principio de detección similar al de los murciélagos que utilizan ondas sonoras o al radar que utiliza microondas.
Si descomponemos el sensor en sus componentes, es decir, el láser, el detector y la unidad de desviación del haz, el lidar ya no es una tecnología desalentadora. La fuente láser emite primero impulsos láser. Estos pulsos se desvían hacia la escena a través de microgalvanómetros. El detector detecta la luz Q reflejada y calcula con precisión la distancia basándose en el tiempo de emisión del pulso láser y el tiempo de retorno.
Este proceso se repite miles o incluso millones de veces por segundo para generar nubes de puntos ambientales 3D precisas en tiempo real. Estos datos de nubes de puntos 3D son fáciles de analizar y explotar, por ejemplo, para la toma de decisiones de conducción autónoma.
La tecnología se desarrolló después de la invención de los láseres pulsados ​​a principios de la década de 1960, que emiten pulsos de luz repetidos en lugar de utilizar ondas continuas.

⒉. En aplicaciones de vehículos autónomos, lidar es redundante
Elon Musk ignoró el uso de lidar en vehículos autónomos en una conferencia en 2019, un incidente que ha generado muchos mitos sobre el lidar hasta la fecha. Afirma que el lidar, con la ayuda de cámaras y algoritmos inteligentes, es redundante y siempre se mantendrá firme.
Las cámaras aplican diferentes tecnologías de reconocimiento de imágenes para recopilar imágenes visuales en color, pero usar una sola cámara solo puede capturar datos 2D, lo que puede conducir fácilmente a ilusiones visuales y errores de cálculo de distancia. Hay ejemplos trágicos de estos defectos que son peligrosos y, en ocasiones, fatales.
Por el contrario, lidar puede capturar datos 3D de forma fiable e identificar con precisión distancias y tamaños de objetos.
La integración de datos LIDAR 3D precisos ayuda a la cámara a seguir percibiendo el entorno circundante incluso cuando la cámara está "ciega". Por ejemplo, la cámara necesita algo de tiempo para adaptarse a los cambios de luz después de salir de un túnel.
Además, las imágenes 2D generadas por las cámaras pueden parecer lo suficientemente precisas como para entrenar algoritmos de vehículos autónomos. Pero todavía tienen muchas imprecisiones que reducen la precisión de los modelos de aprendizaje automático y, por tanto, la capacidad del vehículo para detectar, predecir y tomar decisiones. Las capacidades de aprendizaje automático que facilitan la conducción autónoma deben ser escalables y resolver el "problema de la cola larga". Esto significa que no es suficiente para atender el 95 por ciento de los escenarios que enfrentan los vehículos en la carretera. Las capacidades de conducción autónoma basadas en aprendizaje automático también deben apuntar al 5 por ciento. Entrenar en situaciones difíciles mientras se mejora continuamente su rendimiento requiere una gran cantidad de datos puros del sistema de cámara para el entrenamiento.
Por el contrario, LIDAR puede proporcionar más modelos de predicción de aprendizaje automático y al mismo tiempo generar datos de entrenamiento de mayor precisión. Por tanto, lidar es un sensor necesario para sistemas de conducción autónoma más fiables y robustos.

3. Lidar puede ser reemplazado completamente por otros sensores
Uno de los conceptos erróneos más comunes sobre el lidar es que puede ser reemplazado por una cámara o un sensor de radar, un concepto erróneo que surge de la falta de comprensión de cómo estas tecnologías de sensores clasifican los objetos de diferentes maneras. Después de comprender las diferentes capacidades de estos sensores y los tipos de datos que producen, veremos cómo se complementan en funcionalidad. Lo que la cámara captura es una imagen 2D, proporcionando información en escala de grises o color, textura y contraste. Para analizar más a fondo estos datos, se requiere un software de reconocimiento de imágenes. Debido a que la cámara utiliza un principio de medición pasivo, los objetos deben iluminarse para su detección. Además, para crear imágenes en 3D se necesitan dos o más cámaras, así como una gran potencia informática.
La información tridimensional de la medición de estrellas por radar tiene una precisión extremadamente alta para determinar la distancia y la velocidad de los objetos. Sin embargo, la resolución es baja y no pueden detectar con precisión (en una escala de centímetros) ni clasificar objetos.
LiDAR crea una nube de puntos a partir de los datos tridimensionales recopilados. Según la forma y el tamaño de la nube de puntos, puede detectar objetos con precisión y clasificarlos en diferentes categorías, como personas, automóviles, edificios, etc.
LiDAR llena los vacíos de otras tecnologías de sensores al recopilar información tridimensional altamente detallada y confiable. Puede detectar y clasificar objetivos con precisión en diversos entornos, lo que lo distingue entre varios tipos de sensores. Los datos de las cámaras se pueden utilizar para análisis más profundos, y los datos de alcance y velocidad recopilados por el radar se pueden verificar con LiDAR para una mayor precisión. Esto significa que en el futuro todas las aplicaciones basadas en sensores integrarán cámaras, sistemas de radar, lidar y otros sensores.

4. Lidar no puede funcionar en condiciones ambientales adversas
Las cámaras no pueden funcionar sin suficiente iluminación ambiental, como en aplicaciones automotrices donde el rango de detección de la cámara solo puede alcanzar el alcance de los faros. Por el contrario, el lidar tiene un alcance de detección de cientos de metros independientemente de las condiciones de intensidad de la luz porque se basa en rayos láser infrarrojos en lugar de luz visible. En otras palabras, un automóvil autónomo equipado con un sensor lidar puede conducir tan suavemente en la oscuridad como durante el día, incluso si las luces delanteras están apagadas.
Cuando se trata de condiciones duras como niebla, lluvia o nieve, LiDAR muestra una vez más una clara ventaja en rendimiento y puede compensar las deficiencias de otros sensores (como las cámaras) en el sistema de percepción.
Los lidars suelen funcionar mejor que las cámaras bajo la lluvia porque sus haces son grandes. Esto permite que el haz evite obstáculos (como gotas de lluvia) en el espejo del sensor, por lo que el alcance del lidar no se ve afectado hasta cierto punto. En comparación, el tamaño de píxel de una cámara es mucho más pequeño que el tamaño de una gota de lluvia, por lo que su visión quedará oscurecida.
El haz grande también permite que el lidar detecte múltiples ecos de diferentes rangos y procese solo el que tiene la señal más fuerte. Esto también puede resultar útil en condiciones climáticas adversas, como cuando nieva, ya que el lidar puede ignorar el impacto de los reflejos de los copos de nieve. Una cámara sin algoritmos de aprendizaje automático no puede distinguir entre copos de nieve, lentes mojados u objetos duros y, en última instancia, devuelve una imagen distorsionada.
LiDAR también tiene tiempos de exposición y velocidades de obturación más cortos (millonésimas de segundo) que las cámaras (milésimas de segundo), lo que significa que las gotas de lluvia no se detectan como rayas que abarcan varios píxeles, sino como formas sin procesar.
Dado que lidar es un dispositivo óptico, su rendimiento también puede verse afectado negativamente en condiciones como niebla intensa, pero aún así puede proporcionar datos más valiosos que sensores como cámaras y puede detectar a distancias más largas.

5. Los sensores Lidar son caros
Hubo un tiempo en que los únicos lidares disponibles en el mercado eran los giratorios, que eran muy caros y voluminosos y no podían producirse en grandes cantidades. Por eso es natural que la gente todavía tenga ideas erróneas sobre el lidar y su alto precio. Pero desde la llegada del lidar MEMS (sistemas microelectromecánicos), esta afirmación ha cambiado por completo. Los componentes MEMS están hechos de silicio y son fácilmente escalables para la producción, lo que los hace muy rentables.
LiDAR de estado sólido utiliza componentes estándar y no requiere mantenimiento regular, lo que reduce los costos. En los últimos años, el coste de estos sensores lidar ha bajado de miles de dólares a cientos de dólares, una tendencia que continuará en el futuro. De hecho, los sensores de gama media pueden incluso venderse a precios de tres dígitos cuando se producen en grandes volúmenes.

Estos son algunos conceptos erróneos comunes sobre la tecnología lidar y sus aplicaciones. En la segunda parte de esta serie, descubriremos más malentendidos sobre lidar que la gente pasa por alto.

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