Sisukord
Mis on AI-toega LiDAR?
Kuigi LiDAR on olnud a väärtuslik tööriist paljudes tööstusharudes on juba aastakümneid tehisintellekt (AI-toega) alles hakanud kasutama oma täit potentsiaali. LiDAR (tuntud ka kui valguse tuvastamine ja kauguse määramine) on kaugseire tehnika. Laserskannereid kasutatakse sihtobjekti ja anduri (nt jalakäija või hoone) vahelise kauguse mõõtmiseks. Meeskonnad kasutavad tehisintellekti koos LiDAR-iga, et optimeerida tehnoloogiat enneolematu kiiruse ja täpsuse saavutamiseks erinevates rakendustes.
Alates 1960. aastatest, mil LiDAR paigaldati lennukitele maastiku skaneerimiseks, on LiDAR mingil kujul eksisteerinud. LiDAR sai populaarsemaks GPSi tulekuga 1980. aastatel. GPS lubas LiDAR-i skaneeringutest saadud andmeid kasutada 3D-mudelite ehitamisel. Kuna LiDAR-i kulud vähenevad ja LiDAR-i andmete hulk on saadaval, avab LiDAR-i hiljutine sidumine tehisintellekti/masinõppega (ML) suuri innovatsioonivõimalusi.
Kuidas LiDAR töötab
LiDAR-süsteem koosneb tavaliselt neljast põhikomponendist:
- Laser: kasutab valgusimpulsse valguslainete saatmiseks sihtmärkidele (hooned, sõidukid, jalakäijad jne). Kasutatava LiDAR-i tüüp määrab saadetavate valguslainete tüübi.
- Skänner: juhib, kui kiiresti laser sihtobjekte skannib ja kui kaugele laser ulatub.
- Andur: see andur mõõdab aega, mis kulub valguskiire huvipakkuvast objektist tagasi põrkamiseks ja LiDAR-süsteemi naasmiseks.
- GPS: see jälgib LiDAR-süsteemi asukohta, et tagada sihtobjekti (või süsteemi) vahelise kauguse mõõtmise täpsus.
Kaasaegsed LiDAR-süsteemid suudavad saata kuni 500 000 impulssi sekundis. Seejärel kompileeritakse need impulsid punktipilveks. See on koordinaatide kogum, mis tähistab objekte ruumis. Seejärel saab punktipilve kasutada ruumi 3D-mudeli loomiseks.
LiDAR-i on kahte peamist tüüpi.
- Õhusõiduk LiDAR
Airborne LiDAR, nagu nimigi ütleb, nõuab, et süsteem oleks paigaldatud lendavale seadmele, näiteks droonile või lennukile. LiDAR saadab vastavate tingimuste jälgimiseks impulsse maapinnale. Saadaval on kahte tüüpi õhust LiDAR:
Batümeetriline: Meetmed veekogude sügavus rohelist tuld kasutades.
Topograafiline: seda kasutatakse maapinna kaardistamiseks.
- Maapealne LiDAR
LiDAR süsteemi saab paigaldada sõidukile või maapinnale kinnitatud statiivile. See skaneerib igas suunas ja seda saab kasutada punktipilvedest 3D-mudelite loomiseks. On kahte tüüpi:
Mobiil: LiDAR-i saab paigaldada rongile või paati. See on kasulik teede, jalakäijate, märkide ja tingimuste ning muu infrastruktuuri jälgimisel.
Staatiline: LiDAR skaneerib maapinna fikseeritud punkti või teatud objekti, näiteks hoone sisemuse, ümbrust.
LiDAR ja AI:
LiDAR ja AI on loomulik vaste. LiDAR kogub 3D-punkte, et luua punktipilve. AI õitseb andmete töötlemisel. LiDAR-i impulsi sagedus võib anda samast laserimpulsist mitu väljundit ja jääb vahemikku 10 000 kuni 200 000 impulssi sekundis. Tehisintellekti mudelid suudavad töödelda LiDAR-i tagasituleku väljundit, et mõista keskkonda (nt topograafilised kaardid).
Skannimise võtmeobjektide tuvastamiseks kasutasid meeskonnad LiDAR-i andmete käsitsi märgistamist. See pingutus nõudis eriteadmisi ning oli aeganõudev, töömahukas ja tüütu. AI suudab nüüd tänu arvutinägemisele ja pilditöötlusele märgistamist automatiseerida. See suudab edasiseks analüüsiks töödelda struktureerimata sisendandmeid ja väljundobjekte (nt sõidukid, infrastruktuur jne).
Nüüd saame luua täpseid ja ajakohaseid 3D-mudeleid, kasutades tehisintellekti pakutavat ajasäästu. Need edusammud on toonud kaasa palju AI ja LiDAR rakendusi, mis on rakendatavad kõigis tööstusharudes.
AI-toega LiDAR: reaalmaailma rakendused
LiDAR on paljude tööstusharude, sealhulgas arhitektuuri, tootmise ja okeanograafia jaoks ülioluline. Need on vaid mõned näited AI-rakendustest, milles LiDAR-i saab kasutada:
Autonoomsed autod
Kuigi isejuhtivad autod pole teedel veel levinud, on need lähiajal tulemas. Need sõidukid vajavad AI-toega LiDAR-i, et skaneerida ja luua piirkonna 3D-mudeleid ning teha otsuseid, kuidas edasi minna. See on lisaks andmete sisestamisele kaameratest ja RADARist. Reisijate ohutuse tagamiseks on täpne LiDAR hädavajalik.
Põllumajandus
Meeskonnad kasutavad AI-toega LiDAR-süsteeme droonidel, et luua põllumajanduse jaoks topograafilisi kaarte. Põllumajandustootjad kasutavad neid kaarte parimate põllukultuuride kasvatamiseks ja väetise andmiseks. LiDAR-i saavad põllumehed kasutada saagikuse jälgimiseks pärast seemnete hajutamist.
Ohutus ehituses ja sõjaväes
Paljud sõjaväelased on aastakümneid kasutanud LiDAR-i kahtlaste objektide tuvastamiseks ja luurepiiride tuvastamiseks. Tänu tehisintellekti suurenenud võimalustele võime peagi näha potentsiaalsete ohualade autonoomset mõõdistamist. Ohtlike ehitustööde või nendega seotud valdkondade töötajaid võivad kaitsta autonoomsed robotid.
Arvuti töötlemisvõimsuse paranemise ja tehisintellekti võimalustesse investeerimiseks eraldatud rohkemate ressursside tõttu jätkavad LiDAR ja AI partnerluse kasvu. Kuna LiDAR on juba kasutusel paljudes tööstusharudes, on innovatsioon peagi osa meie elu igast aspektist. See aitab meil kogeda tehisintellektil töötavat tehnoloogiat viisil, mis meile meeldib.
Ruumilise andmetöötluse rakendused: nutikatest autodest nutitelefonideni
Skaneeritud objektide ja nende ümbruse täielikule 3D-teabele pääseb ligi LiDAR-i abil. See avab laia valikut rakendusi, eriti kui ruumiteave, nagu sügavus, kaugus, geomeetria ja mõõtmed, on teie konkreetse kasutusjuhu jaoks oluline. See võib olla varude haldamine jaemüügis või kvaliteedi tagamine ehituses. Üks suurepärane kasutusjuhtum, mille vastu on sel aastal palju huvi pakkunud, on autofirmad, kes kasutavad LiDAR-i teedel objektide tuvastamiseks, täiustades oma ADAS-rakendusi (Advanced Driver-Assistance System). Isegi nutitelefonid saavad kasutada LiDAR-i – iPhone 12 Pro on varustatud LiDAR-iga, mis aitab eraldada tausta esiplaanist ja teha paremaid portreerežiimis fotosid. See on vaid väike osa paljudest LiDAR-i rakendustest, mida võib leida erinevates tööstusharudes.
3D Deep Learning ruumilise andmetöötluse jaoks
Süvaõpet (DL) kasutavad 3D-skannitud andmete mõistmiseks kõigi tööstusharude eksperdid. Ilma tehisintellektita on peaaegu võimatu mõista kõiki andmepunkte. AI annab teile ka võimaluse analüüsida 2D-pilte skaalal. DL-algoritmid suudavad võrrelda DL-lahendusi ühes dimensioonis (nt kõnetuvastus) ja 2D-s (pildisignaalide puhul). Samuti suudavad need säilitada reaalajas jõudluse ja väikese mälumahu, lisades lisamõõtmeid. Eksperdid püüavad ebaregulaarsetest andmetest maksimumi võtta ja säilitada täpsust. See ei ole lihtne ülesanne. Kuidas saavad nad luua tehisintellekti, mis on võimeline ebatäiuslike skaneeringute põhjal usaldusväärseid põhjendusi genereerima? Ja kuidas nad neid uusi rakendusi toidavad? Need kõik on põnevad teemad, mille uurimist peaksime jätkama ja mis võivad aidata parandada LiDAR DL mudelite kasutatavust.
Hankige meie platvormi kohta lisateavet või võtke meiega ühendust, et kellegagi otse rääkida.
