LiDAR "눈"은 어떻게 작동합니까?
먼지가 LiDAR의 인식 효과에 영향을 미치는 이유를 이야기하기 전에 먼저 LiDAR의 작동 방식을 명확히 해야 합니다.
LiDAR(LiDAR, 전체 이름 Light 감지 및 범위 지정)는 레이저 빔을 스스로 방출하는 능동형 센서로, 레이저 빔은 주변 물체에 부딪힌 후 다시 반사됩니다. 각 레이저 펄스가 방출되어 되돌아오는 데 걸리는 시간을 측정하여 대상 물체의 거리와 방향을 계산하고 주변 환경의 3차원{1}} 포인트 클라우드를 구축할 수 있습니다.
이 설계는 이상적인 조건에서 매우 정확한 환경 정보를 얻을 수 있지만 빗방울, 연기, 먼지 등과 같은 물체를 만나면 큰 영향을 받습니다. 이러한 장애물은 레이저 빔에 영향을 미치므로 반환되는 신호의 품질에 영향을 미칩니다.
먼지는 레이저 신호를 어떻게 방해합니까?
인간이 자동차를 운전할 때 환경에 먼지가 있어도 실제로는 거의 영향을 미치지 않습니다. 그러나 LiDAR의 경우 먼지는 실제로 매우 골치 아픈 간섭 원인입니다.
레이저 빔이 공기 중의 먼지 입자와 만나면 산란이 발생하고 원래 직선으로 진행해야 하는 빛이 먼지 입자에 의해 편향됩니다. 이러한 산란으로 인해 반환 신호가 더 약해지고 흐려지며 일부 빛은 수신단으로 반환되지 않을 수도 있습니다. 먼지가 많을수록 광점 산란이 더 심각해지고 감지되는 유효 신호가 약해집니다. 이는 결국 포인트 클라우드 데이터의 노이즈 증가, 객체 윤곽선의 불분명, 심지어 장애물이 없다는 시스템의 잘못된 판단으로 나타납니다.
먼지는 빛의 방향을 바꾸는 것 외에도 전파 중에 빔의 에너지를 손실시켜 레이더 수신기가 수신하는 신호 강도를 감소시킵니다. 신호 강도가 센서의 소음 수준으로 떨어지면 실제 반사와 배경 소음을 정확하게 구별하기가 어려워지며, 이는 거리 측정 정확도와 멀리 있는 물체를 식별하는 능력에 직접적인 영향을 미칩니다.
먼지는 LiDAR 보기 창을 오염시킬 수도 있습니다. LiDAR의 송신 및 수신 광선은 투명한 보호 유리나 창을 통과해야 합니다. 이 창 표면에 먼지가 붙어 있고 시간이 지남에 따라 점차적으로 쌓이고 두꺼워지면 레이저가 이 오염 층을 통과할 때 확산 반사 및 흡수를 생성하고 나가고 돌아오는 광선의 신호가 약해지거나 심지어 방향이 바뀌게 됩니다. 이러한 물리적 폐색은 포인트 클라우드의 전반적인 품질에 큰 영향을 미칩니다. 거리 측정이 부정확할 뿐만 아니라 시스템이 앞에 장애물이 있다고 잘못 믿거나 실제 물체를 전혀 보지 못하게 만들 수도 있습니다.
LiDAR에 대한 먼지의 영향을 줄이는 방법
실제로 먼지 간섭에 대한 많은 대책이 제안되고 적용되고 있다.
한 가지 아이디어는 하드웨어에서 창에 먼지가 달라붙는 것을 줄이는 것입니다. 레이더 쉘 재료 및 코팅 설계 시 광선 투과율이 높고-오염 방지 능력이 강한 재료를 사용하여 보호 커버에 먼지가 쌓이는 것을 줄여 레이저가 최대한 차단되지 않도록 할 수 있습니다. 예를 들어, 일부 응용 시나리오에서는 표면에 나노{3}}오염 방지 코팅이 된 보호 커버를 사용하여 먼지가 부착되는 것을 방지하고 장비의 청소 주기를 연장합니다.
소프트웨어 수준에서 업계는 표적 필터링 및 인식 알고리즘도 개발했습니다. 이러한 알고리즘은 레이저 에코의 강도와 거리, 포인트 클라우드 주변의 포인트 분포를 결합하여 어느 포인트가 먼지 산란으로 인한 노이즈일 가능성이 더 높은지 확인한 다음 포인트 클라우드 데이터에서 제거합니다. 이러한 '먼지 제거 알고리즘'은 실제 환경의 포인트 클라우드 정보를 어느 정도 복원하고 잘못된 장애물의 영향을 줄일 수 있습니다.
또 다른 방법은 라이더와 다른 유형의 센서를 결합하는 센서 융합입니다. 예를 들어, 카메라는 먼지를 실제 대상과 구별하는 데 도움이 되는 이미지 정보를 제공할 수 있습니다. 밀리미터{2}}파 레이더는 비, 안개, 먼지에 대한 침투 능력이 더 뛰어납니다. 이를 결합하면 복잡한 환경에서 단일 LiDAR보다 훨씬 더 안정적인 보다 강력한 인식 시스템을 형성할 수 있습니다.
일부 특별하고 극단적인 시나리오에서는 창 표면의 먼지를 정기적으로 제거하기 위해 공기 송풍 장치, 브러시 또는 기타 기계식 청소 모듈을 LiDAR 외부에 설치하는 등 적극적인 청소 조치가 추가됩니다. 그러나 이러한 유형의 솔루션은 비용과 유지 관리 요구 사항이 더 높으며 주로 산업용 또는 특수 로봇 환경에서 사용됩니다.
결론적으로,
먼지는 다양한 방식으로 LiDAR에 영향을 미칩니다. 이는 레이저 전파 경로를 방해할 뿐만 아니라 신호 강도를 감소시키고 센서 창을 오염시키며 궁극적으로 포인트 클라우드 데이터의 노이즈 증가, 인식 정확도 감소, 감지 범위 단축, 심지어 장애물에 대한 오판으로 이어집니다. 자율 주행과 같은 안전-중요 애플리케이션의 경우 이러한 영향을 무시할 수 없습니다.
