Mythes courants sur les capteurs LiDAR – Partie 1

Alors que la science et la technologie mondiale évoluent vers l'intelligence et la haute efficacité,Module laser lidaret ses applications ont également reçu de plus en plus d'attention. Cependant, les gens ont également des malentendus sur la technologie et les performances du lidar. Cet article révélera cinq malentendus courants à propos du lidar.

1. La technologie des applications lidar est complexe
Bien que le lidar soit un capteur complexe composé de différents matériels, son principe de fonctionnement de base est en réalité assez simple. Le capteur utilise une méthode de temps de vol, un principe de détection similaire à celui des chauves-souris utilisant des ondes sonores ou du radar utilisant des micro-ondes.
Si l’on décompose le capteur en ses composants, à savoir le laser, le détecteur et l’unité de déviation du faisceau, le lidar n’est plus une technologie intimidante. La source laser émet d'abord des impulsions laser. Ces impulsions sont déviées vers la scène via des micro-galvanomètres. Le détecteur détecte la lumière Q réfléchie et calcule avec précision la distance en fonction du temps d'émission de l'impulsion laser et du temps de retour.
Ce processus est répété des milliers, voire des millions de fois par seconde pour générer des nuages ​​de points d'environnement 3D précis en temps réel. Ces données de nuages ​​de points 3D sont faciles à analyser et à exploiter, par exemple pour la prise de décision en matière de conduite autonome.
Technologie développée après l'invention des lasers pulsés au début des années 1960, qui émettent des impulsions lumineuses répétées plutôt que d'utiliser des ondes continues.

⒉. Dans les applications de voitures autonomes, le lidar est redondant
Elon Musk a ignoré l'utilisation du lidar dans les voitures autonomes lors d'une conférence en 2019, un incident qui a engendré jusqu'à présent de nombreux mythes sur le lidar. Il affirme que le lidar, aidé par des caméras et des algorithmes intelligents, est redondant et tiendra toujours bon.
Les caméras appliquent différentes technologies de reconnaissance d'images pour collecter des images visuelles en couleur, mais l'utilisation d'une seule caméra ne peut capturer que des données 2D, ce qui peut facilement conduire à des illusions visuelles et à des erreurs d'appréciation des distances. Il existe des exemples tragiques de ces failles dangereuses et parfois mortelles.
En revanche, le lidar peut capturer des données 3D de manière fiable et identifier avec précision les distances et la taille des objets.
L'intégration de données lidar 3D précises aide la caméra à percevoir l'environnement même lorsqu'elle est « aveugle ». Par exemple, la caméra a besoin d’un certain temps pour s’adapter aux changements de lumière après la sortie d’un tunnel.
De plus, les images 2D générées par les caméras peuvent sembler suffisamment précises pour entraîner des algorithmes de voiture autonome. Mais ils comportent encore de nombreuses imprécisions qui réduisent la précision des modèles d'apprentissage automatique et donc la capacité du véhicule à détecter, prédire et prendre des décisions. Les capacités d'apprentissage automatique qui facilitent la conduite autonome doivent être évolutives et résoudre le « problème de la longue traîne ». Cela signifie qu’il ne suffit pas de répondre à 95 pour cent des scénarios auxquels sont confrontés les véhicules sur la route. Les capacités de conduite autonome basées sur l'apprentissage automatique doivent également viser 5 pour cent. S'entraîner sur des situations délicates tout en améliorant continuellement ses performances nécessite une grande quantité de données pures du système de caméra pour l'entraînement.
En revanche, le lidar peut fournir davantage de modèles de prédiction d’apprentissage automatique tout en générant des données d’entraînement de plus grande précision. Le lidar est donc un capteur nécessaire pour des systèmes de conduite autonome plus fiables et plus robustes.

3. Le Lidar peut être complètement remplacé par d’autres capteurs
L’une des idées fausses les plus répandues à propos du lidar est qu’il peut être remplacé par une caméra ou un capteur radar, une idée fausse qui découle d’un manque de compréhension de la manière dont ces technologies de capteurs classent les objets de différentes manières. Après avoir compris les différentes capacités de ces capteurs et les types de données qu’ils produisent, nous verrons comment ils se complètent en termes de fonctionnalités. Ce que la caméra capture est une image 2D, fournissant des informations sur les niveaux de gris ou les couleurs, la texture et le contraste. Pour analyser plus en détail ces données, un logiciel de reconnaissance d’images est nécessaire. La caméra utilisant un principe de mesure passif, les objets doivent être éclairés pour être détectés. De plus, deux caméras ou plus sont nécessaires pour créer des images 3D, ainsi qu'une puissance de calcul élevée.
Les informations tridimensionnelles de mesure des étoiles radar ont une précision extrêmement élevée pour déterminer la distance et la vitesse des objets. Cependant, la résolution est faible et ils ne peuvent pas détecter avec précision (à l’échelle centimétrique) ou classer les objets.
LiDAR crée un nuage de points à partir des données tridimensionnelles collectées. Basé sur la forme et la taille du nuage de points, il peut détecter avec précision les objets et les classer en différentes catégories, telles que les personnes, les voitures, les bâtiments, etc.
Le LiDAR comble les lacunes des autres technologies de capteurs en collectant des informations tridimensionnelles très détaillées et fiables. Il peut détecter et classer avec précision des cibles dans divers environnements, ce qui le distingue des différents types de capteurs. Les données des caméras peuvent être utilisées pour une analyse plus approfondie, et les données de portée et de vitesse collectées par radar peuvent être vérifiées avec LiDAR pour une plus grande précision. Cela signifie qu’à l’avenir, toutes les applications basées sur des capteurs intégreront des caméras, des systèmes radar, des lidar et d’autres capteurs.

4. Le Lidar ne peut pas fonctionner dans des conditions environnementales difficiles
Les caméras ne peuvent pas fonctionner sans un éclairage ambiant suffisant, comme dans les applications automobiles où la plage de détection de la caméra ne peut atteindre que la portée des phares. En revanche, le lidar a une portée de détection de plusieurs centaines de mètres, quelles que soient les conditions d’intensité lumineuse, car il repose sur des faisceaux laser infrarouges plutôt que sur la lumière visible. En d’autres termes, une voiture autonome équipée d’un capteur lidar peut rouler aussi facilement dans l’obscurité que de jour, même si les phares sont éteints.
Lorsqu'il s'agit de conditions difficiles comme le brouillard, la pluie ou la neige, le LiDAR montre une fois de plus un net avantage en termes de performances et peut compenser les défauts des autres capteurs (tels que les caméras) du système de perception.
Les lidars fonctionnent souvent mieux que les caméras sous la pluie car leurs faisceaux sont grands. Cela permet au faisceau de contourner les obstacles (tels que les gouttes de pluie) sur le miroir du capteur, de sorte que la portée du lidar n'est pas affectée dans une certaine mesure. En comparaison, la taille des pixels d'une caméra est beaucoup plus petite que la taille d'une goutte de pluie, sa vue sera donc obscurcie.
Le grand faisceau permet également au lidar de détecter plusieurs échos de différentes portées et de traiter uniquement celui présentant le signal le plus fort. Cela peut également être utile dans de mauvaises conditions météorologiques, par exemple lorsqu'il neige, car le lidar peut ignorer l'impact des réflexions des flocons de neige. Une caméra sans aucun algorithme d’apprentissage automatique ne peut pas faire la distinction entre les flocons de neige, les lentilles mouillées ou les objets durs et renvoie finalement une image déformée.
Le LiDAR a également des temps d'exposition et des vitesses d'obturation plus courts (millionièmes de seconde) que les caméras (millièmes de seconde), ce qui signifie que les gouttes de pluie ne sont pas détectées sous forme de stries s'étendant sur plusieurs pixels, mais sous forme de formes brutes.
Le lidar étant un dispositif optique, ses performances peuvent également être affectées négativement dans des conditions telles qu'un brouillard épais, mais il est toujours capable de fournir des données plus précieuses que les capteurs tels que les caméras et peut détecter à de plus longues distances.

5. Les capteurs Lidar coûtent cher
Il fut un temps où les seuls lidars disponibles sur le marché étaient des lidars rotatifs, très coûteux et encombrants et ne pouvant être produits en grande quantité. Il est donc naturel que les gens aient encore des idées fausses sur le lidar et son prix élevé. Mais depuis l’avènement du lidar MEMS (systèmes microélectromécaniques), cette affirmation a complètement changé. Les composants MEMS sont fabriqués en silicium et sont facilement évolutifs pour la production, ce qui les rend très rentables.
Le LiDAR à semi-conducteurs utilise des composants standards et ne nécessite aucune maintenance régulière, réduisant ainsi les coûts. Ces dernières années, le coût de ces capteurs lidar est passé de plusieurs milliers de dollars à plusieurs centaines de dollars, une tendance qui se poursuivra à l’avenir. En fait, les capteurs de milieu de gamme peuvent même être vendus à des prix à trois chiffres lorsqu’ils sont produits en grandes quantités.

Il s’agit là de quelques idées fausses courantes sur la technologie lidar et ses applications. Dans la deuxième partie de cette série, nous découvrirons d’autres malentendus sur le lidar que les gens négligent.

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