LIDAR КАК СРЕДСТВО ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОРИЕНТАЦИИ

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются вопросы пространственной ориентации с применением машинного зрения. Выделяется ключевая технология – LiDAR. Производится краткий анализ аспектов построения беспилотных систем с ее использованием.

ABSTRACT

The article deals with the issues of spatial orientation using machine vision. The key technology is highlighted - LiDAR. A brief analysis of the aspects of building unmanned systems with its use is made.

Ключевые слова: LiDAR, пространственная ориентация, машинное зрение.

Keywords: LiDAR, spatial orientation, machine vision.

Проблемы пространственной ориентации с использованием элементов машинного зрения в последнее время становятся все более доступными широкому кругу потребителей и различным общественным сферам длительности. На данный момент различные устройства и технические решения, реализующие движение в пространстве, устанавливаются в комплексные системы для определения объектов внешнего мира.

Повсеместная интеграция систем сканирования и анализа изображений, уже не может удивить рядового потребителя. Различные мобильные телефоны, системы парктроников, совмещенные с интегрированными камерами, системы сканирующие трехмерные пространства (применяемые в сфере промышленного дизайна и строительства) уже являются устройствами для розничных потребителей. Широкое использование устройств данного класса, не только является важной вехой в переломном стремлении научного прогресса к его следующим этапам, но и порождает новые вызовы для инженерных команд производителей. Нюансы использования, выявленные в условиях реальной эксплуатации, уточняют картину применения для разработанных математических моделей и промышленного образца, а, соответственно, формируют дополнительные технические требования для последующей реализации. Тем самым формируется цикл выпуска новых ревизий.

Лидары (англ. LiDAR – Light Detection and Ranging – обнаружение и определение дальности с помощью света) в своей массе подразделяются на две категории (классификация по форм-фактору исполнения):

• лидары имеющие ограниченный угол сканирования;
• лидары с углом обзора 360 градусов. [1]

Использование данных категорий в устройствах, требующих элементов машинного зрения, диктуется конструктивными особенностями самого устройства и требованиями исходной задачи.

Применение устройств данного класса в реальных условиях, требует параллельного использования их с обычными цифровыми камерами для анализа графических объектов и изображений на них. Исходя из того, что лидар формирует облако точек (массив координат), сгенерированный на основе временной дельты, полученной приемником отраженного объектом лазерного луча, данное устройство фактически является слепым по отношению к цветам, рисункам, текстуре объекта. Для формирования композиционной картины внешнего мира или объекта сканирования, требуется применение оптических систем и соответствующих алгоритмов по формированию текстурированной модели на основе массива точек – вершин в пространстве – и набора изображений – текстур.

Также в формате обсуждения лидара как технологии возникают вопросы технического исполнения данного устройства и вероятность погрешности измерения. Проблемы, имеющие значимость для качества получаемого облака точек:

• динамические помехи в области сканирования, появившиеся в момент сканирования (оставившие свою координату в облаке токе на моменте времени t_i);
• проблема в получении корректного облака точек для объекта с движением и вращением.
• технические проблемы, вызванные различной освещенностью или посторонними источниками света (требуются различные группы фильтров);
• различные характеристики отражения лучей от поверхности сканируемого объекта (появление ошибочных координат или их выпадение);
• выявление скрытых поверхностей от траектории луча, как проблема оцифровки удаленным устройством с фиксированной точной для исследования.

Одной из областей применения машинного зрения являются беспилотные системы. В международное практике приняты к использованию стандарты SAE, регламентирующие уровень использования систем автономности и автоматизации для устройств. [2] Степень автоматизации (автопилотов по SAE) управления системой подразделятся на следующие уровни (рисунок 1):

• Уровень 0: Без автоматизации;
• Уровень 1: Некоторая помощь для водителя;
• Уровень 2: Ограниченная помощь с рулением и торможением;
• Уровень 3: Немного ближе к автопилоту;
• Уровень 4: Настоящий автопилот, но с ограничениями;
• Уровень 5: Полное безусловное автоматическое вождение. [3]

Рисунок 1. Степени (уровни) автоматизации управления системой

При использовании в устройствах различных уровней, автоматизации возникают проблемы определения ответственности человека и его конечная роль в самом процессе использования.

Варианты для управления лучом и его формат приведены на рисунке 2, варианты измерения расстояния – на рисунке 3.

Рисунок 2. Варианты для управления лучом

Рисунок 3. Измерение расстояния

В процессе рассмотрения вопросов, связанных с пространственной ориентацией беспилотный систем и устройств, требуется внести важное замечание. Беспилотные системы, предъявляют более высокие требования к картам местности в отличии от человека. Водитель машины, помня карту или видя ее на экране навигационной системы моментально анализирует или вспоминает ее детали, географические (пространственные, символьные) ориентиры или визуальное отображение в собственной памяти. На основе комплексного представления формирует мысленное решение и производит соответствующие манипуляции. Программно-аппаратный комплекс, каким фактически и является автопилот, является априори “слепым и глухим оператором” в сравнении с человеком, а информация, поступающая в CPU системы, поступает фрагментарно и на начальном этапе сильно дискретна по своим свойствам и формату. Анализ и формирование комплексной модели данных, доступной для принятия автоматизированного решения формируется после ее обработки. Получение и обработка разнородных данных с датчиков соответствующими алгоритмами и устранение коллизий – циклический процесс для программно-аппаратных комплексов, использующих машинное зрение, в т.ч. и на основе лидара.

Список литературы:

1. Якуба, Д. Ю. Значение лазерного сканирования для контроля окружающей среды / Д. Ю. Якуба, Ю. В. Мамелин, А. С. Чепрасова. — Текст: непосредственный // Молодой ученый. — 2017. — № 23 (157). — С. 97-100.
2. Михайлова, Е. А. Беспилотный автомобильный транспорт / Е. А. Михайлова, В. А. Яшенькина. — Текст: непосредственный // Молодой ученый. — 2019. — № 8.2 (246.2). — С. 31-36.
3. Малиновский, М. П. Парадигмы управления автотранспортным средством с высоким уровнем автоматизации. — Текст: непосредственный // Труды НАМИ. — 2018. — № 1 (272). — С. 51-60.