व्यावसायिक ज्ञान

तीन औद्योगिक LiDAR कार्यान्वयन

गतिशीलता मा एक विशाल छलांग भइरहेको छ। यो सत्य हो चाहे अटोमोटिभ क्षेत्रमा, जहाँ स्वायत्त ड्राइभिङ समाधानहरू विकास भइरहेका छन्, वा रोबोटिक्स र स्वचालित निर्देशित सवारी साधनहरू प्रयोग गरेर औद्योगिक अनुप्रयोगहरूमा। सम्पूर्ण प्रणालीमा विभिन्न घटकहरू एकअर्कासँग सहयोग र एकअर्काको पूरक हुनुपर्छ। मुख्य लक्ष्य भनेको गाडीको वरिपरि एक सिमलेस थ्रीडी दृश्य सिर्जना गर्नु हो, वस्तुको दूरी गणना गर्न यो छवि प्रयोग गर्नुहोस् र विशेष एल्गोरिदमको मद्दतले गाडीको अर्को चाल सुरु गर्नुहोस्। वास्तवमा, यहाँ एकै समयमा तीन सेन्सर प्रविधिहरू प्रयोग गरिन्छ: LiDAR (LiDAR), रडार, र क्यामेरा। विशिष्ट अनुप्रयोग परिदृश्यमा निर्भर गर्दै, यी तीन सेन्सरहरूको आफ्नै फाइदाहरू छन्। अनावश्यक डेटासँग यी फाइदाहरू संयोजन गर्नाले सुरक्षालाई धेरै सुधार गर्न सक्छ। यी पक्षहरूलाई जति राम्रोसँग समन्वय गरिन्छ, त्यति नै राम्रो सेल्फ ड्राइभिङ कारले आफ्नो वातावरणमा नेभिगेट गर्न सक्षम हुनेछ।


1. उडानको प्रत्यक्ष समय (dToF):

उडानको समयमा, प्रणाली निर्माताहरूले गहिराइ जानकारी उत्पन्न गर्न प्रकाशको गति प्रयोग गर्छन्। छोटकरीमा, निर्देशित प्रकाश पल्सहरू वातावरणमा फायर गरिन्छ, र जब प्रकाश पल्सले वस्तुलाई हिर्काउँछ, यो प्रकाश स्रोतको नजिक एक डिटेक्टरद्वारा प्रतिबिम्बित र रेकर्ड हुन्छ। किरणलाई वस्तुमा पुग्न र फर्कन लाग्ने समय नाप्दा वस्तुको दूरी निर्धारण गर्न सकिन्छ, जबकि dToF विधिमा एकल पिक्सेलको दूरी निर्धारण गर्न सकिन्छ। प्राप्त संकेतहरू अन्ततः सम्बन्धित कार्यहरू ट्रिगर गर्न प्रशोधन गरिन्छ, जस्तै पैदल यात्रीहरू वा अवरोधहरूसँगको टक्करबाट बच्नको लागि सवारीसाधन चोरी युक्तिहरू। यो विधिलाई प्रत्यक्ष समय-अफ-फ्लाइट (dToF) भनिन्छ किनभने यो किरणको सही "उडानको समय" सँग सम्बन्धित छ। स्वायत्त सवारी साधनहरूको लागि LiDAR प्रणालीहरू dToF अनुप्रयोगहरूको एक विशिष्ट उदाहरण हो।

2. उडानको अप्रत्यक्ष समय (iToF):
अप्रत्यक्ष उडान समय (iToF) दृष्टिकोण समान छ, तर एक उल्लेखनीय भिन्नता संग। प्रकाश स्रोत (सामान्यतया एक इन्फ्रारेड VCSEL) बाट प्रकाश एक डजिङ पाना र पल्स (50% शुल्क चक्र) द्वारा विस्तारित दृश्य को एक परिभाषित क्षेत्र मा उत्सर्जन गरिन्छ।


डाउनस्ट्रीम प्रणालीमा, भण्डारण गरिएको "मानक संकेत" ले डिटेक्टरलाई समयको लागि ट्रिगर गर्नेछ यदि प्रकाशले अवरोधको सामना गर्दैन। यदि कुनै वस्तुले यो मानक संकेतमा बाधा पुर्‍याउँछ भने, प्रणालीले फेज शिफ्ट र पल्स ट्रेनको समय ढिलाइको आधारमा डिटेक्टरको प्रत्येक परिभाषित पिक्सेलको गहिराइ जानकारी निर्धारण गर्न सक्छ।

3. सक्रिय स्टेरियो भिजन (ASV)

"सक्रिय स्टेरियो दर्शन" विधिमा, इन्फ्रारेड प्रकाश स्रोत (सामान्यतया VCSEL वा IRED) ले दृश्यलाई ढाँचाको साथ उज्यालो बनाउँछ, र दुई इन्फ्रारेड क्यामेराहरूले स्टेरियोमा छवि रेकर्ड गर्दछ।
दुई तस्बिरहरू तुलना गरेर, डाउनस्ट्रीम सफ्टवेयरले आवश्यक गहिराइ जानकारी गणना गर्न सक्छ। पर्खाल, भुइँ र टेबल जस्ता थोरै बनावट भएका वस्तुहरूमा पनि ढाँचा प्रस्तुत गरेर बत्तीहरूले गहिराइ गणनालाई समर्थन गर्दछ। यो दृष्टिकोण नजिकको दायरा, रोबोटहरूमा उच्च-रिजोल्युशन 3D सेन्सिङ र अवरोधबाट बच्नको लागि स्वचालित निर्देशित वाहनहरू (AGVs) को लागि आदर्श हो।



सोधपुछ पठाउनुहोस्


X
हामी तपाईंलाई राम्रो ब्राउजिङ अनुभव प्रदान गर्न, साइट ट्राफिक विश्लेषण र सामग्री निजीकृत गर्न कुकीहरू प्रयोग गर्छौं। यो साइट प्रयोग गरेर, तपाईं कुकीहरूको हाम्रो प्रयोगमा सहमत हुनुहुन्छ। गोपनीयता नीति
अस्वीकार गर्नुहोस् स्वीकार गर्नुहोस्