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東芝開(kāi)發(fā)出世界最高精度99.9%的激光雷達(dá)技術(shù)
材料來(lái)源:日本雅虎,激光行業(yè)觀察          

9月26日,東芝公司宣布,在進(jìn)行距離測(cè)量的LiDAR激光雷達(dá)領(lǐng)域,開(kāi)發(fā)出了能夠以99.9%的精度追蹤車輛、人等物體的技術(shù),其精度達(dá)到世界最高。并且僅使用LiDAR采集數(shù)據(jù)即可實(shí)現(xiàn)98.9%的物體識(shí)別。

此外,在暴雨和濃霧環(huán)境下的探測(cè)距離提高2倍以上,并開(kāi)發(fā)了“雨霧去除算法”,可以在80 毫米/時(shí)的猛烈雨環(huán)境中測(cè)量40 米的距離。另外,通過(guò)“測(cè)量范圍可變技術(shù)”,與現(xiàn)有技術(shù)相比,可將測(cè)量距離擴(kuò)展到350米,同時(shí)實(shí)現(xiàn)了長(zhǎng)達(dá)120 米的測(cè)量距離,視角提高了約6倍。這三種技術(shù)都計(jì)劃在2025年投入實(shí)際使用。

除了用于自動(dòng)駕駛外,LiDAR在監(jiān)控道路和鐵路等社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施方面也發(fā)揮著不可或缺的作用。通過(guò)提高測(cè)量范圍的精度和靈活性,該公司表示,它將通過(guò)構(gòu)建數(shù)字孿生體,為自動(dòng)駕駛的進(jìn)步和社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施的效率做出貢獻(xiàn)。

東芝研究開(kāi)發(fā)中心信息通信平臺(tái)研究所物聯(lián)網(wǎng)邊緣實(shí)驗(yàn)室研究員崔明秀(音)表示:“LiDAR的挑戰(zhàn)在于,僅使用LiDAR測(cè)量數(shù)據(jù)很難高精度地識(shí)別物體并進(jìn)行跟蹤。配合相機(jī)一起使用測(cè)量2D和3D數(shù)據(jù),但兩種類型的數(shù)據(jù)之間存在空間偏差,導(dǎo)致精度下降。此外,還存在諸如在雨霧等惡劣天氣環(huán)境中精度下降以及由于安裝位置限制而導(dǎo)致的盲點(diǎn)等問(wèn)題。東芝的新技術(shù)可以解決這些問(wèn)題。”

第一種技術(shù)是“2D/3D融合AI”,它僅使用從LiDAR獲取的數(shù)據(jù)就可以高精度地識(shí)別和跟蹤物體。到目前為止,需要匹配攝像頭和激光雷達(dá)的視角和幀率并精確同步,但除了校正誤差外,視角和幀率還可能因振動(dòng)等因素而發(fā)生偏移,識(shí)別精度明顯下降。“2D/3D融合AI”僅使用 LiDAR 獲取 2D 和 3D 數(shù)據(jù)。將二者融合,應(yīng)用于人工智能,通過(guò)學(xué)習(xí),可以高精度地識(shí)別和追蹤物體。

崔表示:“東芝的LiDAR具有既能獲取三維數(shù)據(jù),又能獲取二維圖像數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。由于只用一臺(tái)激光雷達(dá)收集數(shù)據(jù),所以可以在同一時(shí)間從同一像素讀取二維數(shù)據(jù)和三維數(shù)據(jù),不需要進(jìn)行合并,因此不用擔(dān)心識(shí)別精度下降。”這樣,對(duì)于距離LiDAR在50米~ 115米的任意車輛和80米~ 110米的任意行人,不用攝像頭,即使在沒(méi)有照明的夜間,98.9%的車輛和人也能識(shí)別,99.9%可以追蹤。另外,跟蹤誤差限制在 15 厘米。

第二種“雨霧消除算法”最大限度地緩解了雨霧導(dǎo)致的LiDAR測(cè)量精度的下降。LiDAR所使用的紅外激光所發(fā)出的光,具有遇到水分就會(huì)吸收、散射的性質(zhì),在雨、霧、雪等視野不良的室外環(huán)境中,存在測(cè)量精度降低、可檢測(cè)距離變短的問(wèn)題。在新開(kāi)發(fā)的技術(shù)中,通過(guò)將模擬數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的AD轉(zhuǎn)換器,基于反射光強(qiáng)度的數(shù)字值,根據(jù)由水等散射粒子產(chǎn)生的反射光的特征量,測(cè)量雨霧還是汽車等的測(cè)量對(duì)象。如果判斷為雨或霧,則刪除波形,就可以提取被雨或霧掩蓋的脆弱反射光,以及來(lái)自測(cè)量對(duì)象物的反射光。

在模擬真實(shí)環(huán)境的實(shí)驗(yàn)設(shè)備中,在被稱為災(zāi)害級(jí)別的80毫米/時(shí)的猛烈降雨環(huán)境中,將原來(lái)20米的可探測(cè)距離提高到40米,在能見(jiàn)度40米的霧環(huán)境中可探測(cè)距離從17米提高到35米,都實(shí)現(xiàn)了2倍以上的提高。

第三種是“測(cè)量范圍可變技術(shù)”,根據(jù)設(shè)置的場(chǎng)所來(lái)決定LiDAR的距離和視角,從而可以自由改變測(cè)量范圍。東芝宣布了LiDAR技術(shù),該技術(shù)使用兩個(gè)小型化泛光燈將測(cè)量距離增加1.5倍,該技術(shù)通過(guò)改變泛光燈的數(shù)量和受光透鏡的配置,進(jìn)一步延長(zhǎng)了測(cè)量距離,并將視角提高了6倍。

在視場(chǎng)角60度(水平)×34度(垂直)的情況下,實(shí)現(xiàn)了世界頂級(jí)的120米的測(cè)量距離,在視場(chǎng)角24度(水平)×12度(垂直)的情況下,實(shí)現(xiàn)了世界最長(zhǎng)的測(cè)量距離350米。除了監(jiān)控需要遠(yuǎn)距離測(cè)量的道路和鐵軌等基礎(chǔ)設(shè)施外,它還可用于需要廣角性能的工廠和倉(cāng)庫(kù)中AGV(自動(dòng)導(dǎo)引車)的自動(dòng)駕駛,從而加速實(shí)現(xiàn)空間數(shù)字孿生。

崔表示東芝將進(jìn)一步推進(jìn)耐環(huán)境性能的研究開(kāi)發(fā),目標(biāo)是在2025年實(shí)現(xiàn)固態(tài)LiDAR的商業(yè)化。設(shè)想在移動(dòng)自動(dòng)化、高精度的基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)視、空間數(shù)字孿生的構(gòu)建等方面廣泛應(yīng)用激光雷達(dá)。

崔還介紹了使用LiDAR的空間數(shù)字孿生的情況。數(shù)字孿生是一種模擬技術(shù),它利用傳感技術(shù)和人工智能實(shí)時(shí)鏈接現(xiàn)實(shí)世界中的變化,可以實(shí)時(shí)收集操作設(shè)備等數(shù)據(jù),忠實(shí)再現(xiàn)虛擬空間中發(fā)生的事件。近年來(lái),數(shù)字孿生不僅針對(duì)特定設(shè)備,還包括工廠、倉(cāng)庫(kù)、商店和道路等空間。 “空間數(shù)字孿生可以實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地捕捉現(xiàn)場(chǎng)人、物體和事物的所有的動(dòng)與靜,并將在各種應(yīng)用中帶來(lái)好處。”例如,即使沒(méi)有人巡查,數(shù)字孿生也可以檢測(cè)道路塌陷、結(jié)冰和貨物掉落等情況,工作人員可以根據(jù)這些信息迅速開(kāi)始移除工作,并且還可以做出決策,例如優(yōu)先在可能造成大規(guī)模擁堵的地方進(jìn)行作業(yè)。 此外,在建筑工地啟動(dòng)起重機(jī)時(shí),即使無(wú)法確認(rèn)真實(shí)工地的盲點(diǎn)中是否有人,也可以通過(guò)空間數(shù)字孿生設(shè)備實(shí)時(shí)察覺(jué)危險(xiǎn)并通知現(xiàn)場(chǎng)。

崔這樣比喻道:“LiDAR在50米以外的距離誤差為5厘米,而且由于自身發(fā)光,所以可以在無(wú)照明的情況下測(cè)量距離。因此,通過(guò)構(gòu)建正確理解所有事物狀況的空間數(shù)字孿生,識(shí)別和判斷達(dá)到最佳狀態(tài),可以消除人為錯(cuò)誤。所有地方都將受到‘神之眼’的保護(hù)。”他還指出,空間數(shù)字孿生將加速自動(dòng)化的普及,包括自動(dòng)駕駛。 例如,在高速公路上,空間數(shù)字孿生的實(shí)現(xiàn)可以支持18輛卡車以10米車間距、60公里時(shí)速自動(dòng)駕駛。

除此之外,通過(guò)使用量子計(jì)算機(jī)分析構(gòu)成空間數(shù)字孿生的數(shù)據(jù),理想情況將在元宇宙上重現(xiàn)。掌握與理想形態(tài)的差異和異常,排除危險(xiǎn)的安全行駛和有效率的行駛成為可能。 “隨著LiDAR的發(fā)展,除了自動(dòng)駕駛用途之外,還可以構(gòu)建空間數(shù)字孿生,推進(jìn)空間上所有移動(dòng)的自動(dòng)化、制造和物流線的整體最優(yōu)化等。通過(guò)對(duì)使用LiDAR的空間數(shù)字雙胞胎的構(gòu)筑做出巨大貢獻(xiàn),實(shí)現(xiàn)因新冠災(zāi)害和人手不足而動(dòng)搖的產(chǎn)業(yè)的自動(dòng)化。”

文章來(lái)源:日本雅虎,激光行業(yè)觀察

注:文章版權(quán)歸原作者所有,本文僅供交流學(xué)習(xí)之用,如涉及版權(quán)等問(wèn)題,請(qǐng)您告知,我們將及時(shí)處理。


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