Ключевые слова: лидар; автоматизированная индустрия; пыль; дождь; алгоритм фильтрации; адаптивность; 1ТП2Т; облако точек; точность восприятия; операционная эффективность; безопасность; прорывные результаты; твердотельный лидар; волоконный лидар; корпоративная миссия; интеллектуальное вождение; надежность; комплексное решение; полноэкранный LiDAR; более умные машины; лучшая жизнь.
Требования LiDAR различаются в зависимости от сценариев применения, особенно в автомобильной промышленности. Используя датчики LiDAR, установленные на транспортных средствах, можно получить полное представление об окружающей среде. В этом контексте высоко ценится адаптивность систем LiDAR к различным условиям окружающей среды.
Шахтная пыль
Ехать под дождем
Транспортные средства сталкиваются с проблемами в поддержании стабильной и надежной работы в пыльных или дождливых погодных условиях. Например, движение по пыльным дорогам или в горнодобывающих районах, где поднимается пыль, а также вождение в условиях дождя или тумана может привести к снижению способности обнаружения LiDAR или привести к нежелательным точкам помех в выходных данных облака точек для автомобилей. и роботы. В таких ситуациях надежность систем LiDAR подвергается дополнительной проверке.
В ответ на проблемы, с которыми сталкиваются транспортные средства и роботы в условиях эксплуатации с пылью и дождем, LSLiDAR провел обширные сравнительные эксперименты и расчеты между характеристиками пыли и дождя и алгоритмами облака точек. Эти усилия привели к разработке алгоритма фильтрации пыли и дождя для LiDAR. Постоянно оптимизируя и совершенствуя алгоритм в соответствии с реальными требованиями приложений, LSLiDAR преодолевает слепые зоны в алгоритме и изучении данных, решает проблемы, связанные с распознаванием целей за пылевыми фильтрами, и повышает эффективность работы, стабильный вывод данных и безопасность. Благодаря этим усилиям LSLiDAR добился прорывных результатов.
Этот алгоритм можно применить к любой модели LiDAR от LSLiDAR. Он был протестирован и применен на гибридном полупроводниковом LiDAR CH128X1 и многолинейном механическом LiDAR C16/32, что позволяет им обладать возможностями фильтрации пыли, дождя и тумана.
GIF 1 Функции пылевого фильтра Выкл.
Функция пылевого фильтра GIF 2 включена
Как видно из GIF-изображений 1-2, вокруг или перед LiDAR много пыли. Однако фактические данные облака точек LiDAR показывают, что он может проникать сквозь густую пыль и обнаруживать цели позади него, даже когда облако точек пыли значительно уменьшено.
Функции фильтра дождевой воды GIF 3 отключены
GIF 4 Функции фильтра дождевой воды включены
На изображениях 3-4 во время дождя разбросанные капли дождя рассматриваются как препятствия, препятствующие прохождению транспортных средств или роботов. Радар удаляет эти точки дождя, снимая нагрузку с главного компьютера на обработку данных. Таким образом, CH128X1 обеспечивает более точное восприятие и более высокую чувствительность.
Многолинейный механический LiDAR C16/C32 LSLiDAR был обновлен до версии 4.0, что обеспечивает более высокую точность обнаружения, более стабильные облака точек и более высокую устойчивость к световым помехам. Кроме того, он неоднократно тестировался на наличие пыли и тумана, обеспечивая эффективное распознавание и фильтрацию пыли, поднимая качество восприятия на новый уровень.
Функции пылевого фильтра C16/C32 выключены
Функции пылевого фильтра C16/C32 включены
Функции пылевого фильтра C16/C32 выключены
Кроме того, этот алгоритм также может быть применен к волоконному лазеру серии Terminator 1550 нм LiDAR с автоматической калибровкой и гибридному твердотельному LiDAR серии CX с длиной волны 905 нм. Обеспечивает безопасную работу автономных транспортных средств в сложных условиях, таких как дождь, туман и высокий уровень запыленности. Это согласуется с корпоративной миссией LSLiDAR «Вождение безопаснее».
LSLiDAR, ведущий мировой поставщик комплексных LiDAR и комплексных решений, придерживаясь миссии «Вождение безопаснее, работа умнее и жизнь лучше», стремится сделать автономные транспортные средства более безопасными и надежными.
