키워드: LiDAR; 자동차 산업; 먼지; 비; 필터링 알고리즘; 적응성; LSLiDAR; 포인트 클라우드; 지각 정확도; 운영 효율성; 안전; 획기적인 결과; 솔리드 스테이트 LiDAR; 섬유 LiDAR; 기업 사명; 지능형 운전; 신뢰할 수 있음; 포괄적인 솔루션; 전체 화면 LiDAR; 더 똑똑한 기계; 더 좋은 삶.
LiDAR 요구 사항은 다양한 애플리케이션 시나리오에 따라 다르며 이는 자동차 산업에서 특히 그렇습니다. 차량에 장착된 LiDAR 센서를 활용하여 주변 환경에 대한 포괄적인 이해가 가능합니다. 이러한 맥락에서 다양한 환경 조건에 대한 LiDAR 시스템의 적응성은 매우 중요합니다.
광산 먼지
빗속을 달리다
차량은 먼지가 많거나 비가 오는 기상 조건에서 안정적이고 신뢰할 수 있는 성능을 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 예를 들어 먼지가 많은 도로나 먼지가 쌓이는 광산 지역을 주행하거나 비가 오거나 안개가 자욱한 환경에서 주행하면 LiDAR의 감지 기능이 저하되거나 자동차의 포인트 클라우드 출력에 원치 않는 간섭 지점이 생길 수 있습니다. 그리고 로봇. 이러한 상황에서 LiDAR 시스템의 신뢰성은 추가 테스트에 직면합니다.
먼지와 비가 내리는 운영 환경에서 차량과 로봇이 직면하는 문제에 대응하여 LSLiDAR는 먼지와 비 특성과 포인트 클라우드 알고리즘 간의 광범위한 비교 실험과 계산을 수행했습니다. 이러한 노력의 결과 LiDAR용 먼지 및 비 필터링 알고리즘이 개발되었습니다. LSLiDAR는 실제 애플리케이션 요구 사항을 기반으로 알고리즘을 지속적으로 최적화하고 개선하여 알고리즘 및 데이터 학습의 맹점을 극복하고 먼지 필터 뒤의 대상 인식과 관련된 문제를 해결하며 운영 효율성, 안정적인 데이터 출력 및 안전성을 향상시킵니다. 이러한 노력을 통해 LSLiDAR는 획기적인 성과를 거두었습니다.
이 알고리즘은 LSLiDAR의 모든 LiDAR 모델에 적용할 수 있습니다. 자동 등급 하이브리드 솔리드 스테이트 LiDAR CH128X1 및 다중 라인 기계식 LiDAR C16/32에서 테스트 및 적용되어 먼지, 비 및 안개 식별 필터링 기능을 보유할 수 있습니다.
GIF 1 먼지 필터 기능 끄기
GIF 2 먼지 필터 기능 켜기
GIF 이미지 1-2에서 볼 수 있듯이 LiDAR 주변이나 전면에 많은 먼지가 있습니다. 그러나 LiDAR의 실제 포인트 클라우드 데이터는 먼지 포인트 클라우드가 크게 감소한 경우에도 두꺼운 먼지를 관통하고 그 뒤에 있는 대상을 감지할 수 있음을 보여줍니다.
GIF 3 빗물 필터 기능 끄기
GIF 4 빗물 필터 기능 켜기
이미지 3-4에서는 비가 내리는 동안 흩어진 빗방울이 장애물로 처리되어 차량이나 로봇의 경로를 방해합니다. 레이더는 이러한 빗방울 지점을 제거하여 호스트 컴퓨터의 데이터 처리 부담을 덜어줍니다. 따라서 CH128X1은 보다 정확한 인식과 높은 감도를 제공합니다.
LSLiDAR의 다중 라인 기계식 LiDAR C16/C32는 4.0 업그레이드를 거쳐 더 높은 감지 정확도, 더 안정적인 포인트 클라우드 및 더 강력한 빛 간섭 저항을 제공합니다. 또한 먼지와 안개에 대해 반복적으로 테스트되어 효과적인 먼지 인식 및 필터링 기능을 제공하여 인식 성능을 새로운 차원으로 끌어 올렸습니다.
C16/C32 먼지 필터 기능 꺼짐
C16/C32 먼지 필터 기능 켜짐
C16/C32 먼지 필터 기능 꺼짐
또한 이 알고리즘은 Terminator 시리즈 1550nm 파이버 레이저 자동 등급 LiDAR 및 CX 시리즈 905nm 자동 등급 하이브리드 고체 LiDAR에도 적용할 수 있습니다. 비, 안개 및 높은 먼지 수준과 같은 까다로운 환경에서 자율 주행 차량이 안전하게 작동할 수 있도록 합니다. 이는 LSLiDAR의 기업 사명인 "드라이브 세이프"와 일치합니다.
LSLiDAR는 전방위 LiDAR 및 전체 솔루션의 글로벌 선두 제공업체로서 "더 안전하게 운전하고, 더 스마트하게 일하고, 더 나은 삶을 살자"는 사명을 고수하고 향상된 안전성과 신뢰성으로 자율 주행 차량을 강화하기 위해 노력합니다.
