Лидар

Зачем LiDAR в iPhone 12 Pro и Pro Max?

Как вы можете догадаться, LiDAR в новых iPhone не будет использоваться для картографирования дна океана или исследования облаков. Так как Apple планирует задействовать это решение?

Еще в августе Леакстер Джон Проссер опубликовал видео, где обсуждаются некоторые функции, которые якобы будут работать на смартфонах Apple с помощью системы LiDAR. Приложение камеры в iPhone 12 позволяет, например, включить специальную опцию «LiDAR CA». Она должна помочь камере различать объекты на переднем плане и объекты на заднем плане между двумя и тремя фонами при использовании автофокуса.

Напомним, что каждый датчик LiDAR лучше всего работает на определенном расстоянии, а на iPhone 12 Pro оно составляет 5 метров. На таких дистанциях сканирование работает наиболее эффективно, благодаря чему цифровая карта окружающего пространства воспроизводится наиболее качественно. Так система фокусировки несравненно более точная, чем та, которая базируется на наборе из двух (или трех) стандартных линз камеры.

Также LiDAR пригодится всем, кто любит использовать портретный режим съемки. А также датчик должен хорошо помогать при использовании автофокуса при записи видео и в ночном режиме.

Apple использует необычное назначение LiDAR в iPhone 12 Pro. Это фокусировки в среде, где света очень мало. Сканер «видит» даже в полной темноте, поэтому может помочь системе автофокусировки. Apple сообщает о шестикратном увеличении скорости работы системы автофокусировки по сравнению с iPhone без лидара. Такое заявление производит мощное впечатление. То есть, появление датчика LiDAR также означает лучшую камеру по сравнению с другими iPhone. Специально не пишу о конкурентах на Android, потому что только тесты смогут дать ответ, получилось ли у Apple превзойти конкурентов.

Принцип

Типичное лидарное устройство, одобренное NHTSA, излучает 30 нс импульсов лазерного света с длиной волны 905 нм и мощностью 50 милливатт с расходимостью луча 3 миллирадиана . Мощность достаточно низкая, чтобы не повредить глаз. При длине волны 905 нм IEC 60825-1 Edition 2.0 допускает максимальную энергию в импульсе 0,5 мкДж.

Свет распространяется примерно на 30 см за нс, поэтому каждый импульс имеет длину около девяти метров. На целевом расстоянии 300 метров световые импульсы совершают полный оборот за 2000 нс. Интервал времени между импульсами составляет не менее одного миллиона нс, что дает время для оценки расстояния от каждого импульса. За период менее полсекунды снимается до нескольких сотен показаний импульсов, которые используются для оценки изменения расстояния с течением времени, таким образом оценивая скорость транспортного средства. Возвращающийся свет фильтруется, чтобы исключить свет не в диапазоне длин волн от 899 нм до 909 нм. Внутренний собственный алгоритм отклоняет неточные показания; Методы предотвращения обнаружения обычно пытаются перегрузить фильтр и убедить алгоритм отклонения ошибок неверно отклонить чтение.

[править] Пространственный анализ

Формат вывода получившейся таблицы в PostgreSQL труден для восприятия, поэтому для пространственного анализа можно отформатировать таблицу с данными LIDAR.
Для обработки и анализа импортированных данных мы можем использовать встроенные функции в расширении pointcloud. Далее приведены примеры использования таких функций.

-- Сколько точек в облаке (931919)
SELECT SUM(PC_NumPoints(pa))
FROM medford;
 
-- Какова средняя высота первого блока? (151.95)
WITH pts AS (
  SELECT PC_Explode(pa) AS pt
  FROM medford LIMIT 1
)
SELECT Avg(PC_Get(pt,'Z')) FROM pts;
 
-- Какой вид имеет первая точка?
WITH pts AS (
  SELECT PC_Explode(pa) AS pt
  FROM medford LIMIT 1
)
SELECT PC_AsText(pt) FROM pts LIMIT 1;
-- {
--  "pcid":1,
--  "pt":
-- }
 
-- Сколько блоков? (1864)
SELECT COUNT(*)
FROM medford;
 
-- Какая минимальная и максимальная высота в блоке? (141.78/ 204.33)
SELECT
  MIN(PC_PatchMin(pa, 'z')) AS MIN,
  MAX(PC_PatchMax(pa, 'z')) AS MAX
FROM medford;
-- Как выглядит геометрия блока?
SELECT st_asewkt(pa::geometry) FROM medford LIMIT 1;
-- SRID=4326;POLYGON((2250.04 1250.2,2250.04 1253.82,2258.88 1253.82,
-- 2258.88 1250.2,2250.04 1250.2))
 
-- Как выглядит геометрия точки?
WITH pts AS (
  SELECT PC_Explode(pa) AS pt
  FROM medford LIMIT 1
)
SELECT ST_AsEWKT(pt::geometry) FROM pts LIMIT 1;
-- SRID=4326;POINT(2250.04 1253.42 151.95)
 
-- Выбрать атрибуты точек: тип классификации, координаты Z,X,Y
WITH pts AS (
  SELECT PC_Explode(pa) AS pt
  FROM medford 
)
SELECT PC_Get(pt,'Classification'),PC_Get(pt,'Z'), PC_Get(pt,'X'), PC_Get(pt,'Y') FROM pts LIMIT 1;
-- 2
-- 151.95
-- 2250.04
-- 1253.42

Рельеф США USGD NED DEM 1 м точностью 10 см, построенный по данным лидарной съемки. Реальное разрешение около 2 м

Предоставляется на Amazon AWS Staged Products Directory в виде ~7700 исходных zip архивов общим объемом около 1 ТБ и распакованным размером 1.7 ТБ. Реальная карта покрытия составляет примерно половину от официально заявленной — я скачал все тайлы и сделал карту покрытия, на которой оказалось, что многие тайлы целиком или существенно перекрываются (хотя не должны, по документации перекрытие соседних тайлов составляет ровно 6 граничных пикселов). Содержит заметные пиксельные артефакты, но качество впечатляет — по сравнению с рельефом, построенным методом триангуляции снимков. Анализ пространственного спектра в Python ноутбуке показывает следующий результат:

Для пространственного спектра рассматриваемого рельефа в двойных логарифмических координатах коэффициент детерминации R-квадрат равен 98% для масштаба от 2х метров (для масштаба от 4х метров R-квадрат равен 99%). Таким образом, как и следует из теории, точный рельеф фрактален на всех масштабах.

Вертикальную точность, очевидно, напрямую проверить мы не можем за отсутствием данных такой детальности. Тем не менее, косвенная проверка — вычисление среднеквадратичного отклонения (RMSE) от рельефа ALOS World 3D — 30m — показывает ожидаемый результат 5.1 м, что полностью соответствует заявленной точности обоих продуктов: 5 м точность рельефа ALOS плюс 0.1 м точность рельефа USGD NED DEM.

[править] Создание хранилища

1. Создать новую базу данных с именем «Lidar».
2. Активировать расширения pointcloud, postgis и pointcloud_postgis.

CREATE EXTENSION postgis;
CREATE EXTENSION pointcloud;
CREATE EXTENSION pointcloud_postgis;

Объектами в pointcloud для PostGIS являются точки (PcPoint) — базовый объект, и блоки (PcPatch) — объединенные в группы PcPoint. Вместо таблицы миллиардов отдельных записей PcPoint, набор данных LIDAR может быть представлен в базе как гораздо меньшая коллекция (10 миллионов) из PcPatch записей.
Расширение pointcloud_postgis добавляет функции, которые позволяют выполнять обработку облака точек, преобразовывать PcPoint и PcPatch в геометрию и осуществлять пространственную фильтрацию данных. Примеры использования таких функций рассмотрены в главе Пространственный анализ.

Примечания

1. Middleton, W. E. K, and Spilhaus, A. F., Meteorological instruments, University of Toronto, 3rd ed. 1953
2. ↑  (недоступная ссылка). Дата обращения: 27 декабря 2007.
3. Marcus, I. R., Rangemeter for XM23 Rangefinder, U. S. DoD report of 17/02/1964,
4. См., например, Deitz, Paul H., Atmospheric Effects on the Beam Propagation of the XM-23 Laser Rangefinder, Laser Range Instrumentation, SPIE Proceedings Vol. 11. Bellingham, WA: Society for Photo-Optical Instrumentation Engineers, 1967., p.35
5. R. T. H. Collis, Lidar: A new atmospheric probe, Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, Volume 92, Issue 392, Pages 220—230, 1966
6. Практическая и теоретическая сторона разработок 1980-х годов зафиксирована в: Jean Rueger. Electronic Distance Measurement: An Introduction, Springer, 1990, 4th edition 1996, ISBN 978-3-540-61159-2
7. Басов Н. Г., Кокурин Ю. Л. Лазерная локация Луны // Наука и человечество, 1986. — М.: Знание, 1986. — С. 262—277.
8. Георгиев Н. И., Нойберт Р., Татевян С. К., Хайретдинов К. А. Лазерные спутниковые дальномеры // Наука и человечество, 1989. — М.: Знание, 1989. — С. 314—327.
9. Таисия Филиппова. . nplus1.ru. Дата обращения: 22 января 2019.
10.  (недоступная ссылка). Дата обращения: 3 мая 2013.
11. . www.lsystems.ru. Дата обращения: 20 августа 2018.
12. Laser Doppler Velocimetry Applied to the Measurement of Local and Global Wind, J. M Vaughan and P. A. Forrester, Wind Engineering, Vol. 13 No. 1 1989
13. Захаров В. М. Метеорологическая лазерная локация / В. М. Захаров, О. К. Костко. — Ленинград: Гидрометеоиздат, 1977. — 222 с.
14. ↑ Зуев В. Е. Дистанционное оптическое зондирование атмосферы / В. Е. Зуев, В. В. Зуев. — СПб.: Гидрометеоиздат, 1992. — 232 с.
15. Кащеев Б. Л. Дистанционные методы и средства исследования процессов в атмосфере Земли / Под общ. ред. Б. Л. Кащеева, Е. Г. Прошкина, М. Ф. Лагутина. — Харьков: Харьк. нац. ун-т радиоэлектроники; Бизнес Информ, 2002. — 426 с.
16. Lidar measurements taken with a large-aperture liquid mirror. 2. Sodium resonance-fluorescence system / P.S. Argall, O. N. Vassiliev, R. J. Sica, and et al// Applied Optics. — 2000. — Vol. 39, No. 15. — P. 2393—2400.
17. ↑ Лазерный контроль атмосферы / Под ред. Э. Д. Хинкли. — М.: Мир, 1979. — 416 с.
18. Behrendt A. Combined temperature lidar for measurements in the troposphere, stratosphere, and mesosphere / A. Behrendt, T. Nakamura, T. Tsuda // Applied optics. — 2004. — Vol. 43, No 14. — P. 2930—2939.
19. Lidar: range-resolved optical remote sensing of the atmosphere series, Springer series in optical sciences, vol. 102 / C. Weitkamp (Ed.). — New York: Springer, 2005. — 460 p.
20. Behrendt A. Combined Raman lidar for the measurement of atmospheric temperature, water vapor, particle extinction coefficient, and particle backscatter coefficient // Applied Optics. — 2002. — Vol. 41, No 36. — P. 7657 — 7666.
21. ADM-Aeolus
22.  (недоступная ссылка). Дата обращения: 30 декабря 2007.
23.  (недоступная ссылка). Дата обращения: 10 марта 2006.
24. ↑
25.  (недоступная ссылка). Дата обращения: 30 декабря 2007.

Определение высот с помощью лидара и радара

Топография земной поверхности формирует естественную основу для работы в 3D, где в процессе визуализации объекты могут располагаться выше или ниже уровня земной поверхности. В ГИС для формирования рельефа земной поверхности используются данные высот в формате растра или структуры типа нерегулярной триангуляционной сети (TIN). В растровых моделях высот (используются значительно чаще) земная поверхность представлена в виде сетки квадратных ячеек одинакового размера, и в каждой ячейке хранится одно значение высоты. Напротив, поверхности TIN реализуются с помощью треугольников (или граней) разного размера, соединяющих серию трехмерных точек в пространстве, что делает возможным формирование уникальной высоты в любой точке поверхности в пределах этой сетки.

В наше время модели высот, в основном, создаются с использованием технологий дистанционного зондирования, включая лазерное сканирование и радары. Интерферометрический радар синтезированной апертуры (IFSAR) для сбора данных высот использует сигналы, полученные при съемке с двух близких, локально параллельных орбит. Пример такого сбора — миссия NASA в 2001 году (Shuttle Radar Terrain Mapping (SRTM)), в результате которой были собраны данные высот на всю земную поверхность с разрешением 30 метров.

Лидар быстро был признан стандартом, позволяющим строить модели рельефа высокого разрешения. Процесс использует поток лазерных импульсов, формирующий облака точек, представляющих данные высот поверхности с высокой точностью и плотностью, на основе которых создаются серии цифровых данных, включая Цифровые модели местности (ЦММ), Цифровые модели поверхности (ЦМП) и триангуляционные сети (TIN).

Принцип действия

В отличие от радиоволн, эффективно отражающихся только от достаточно крупных металлических целей, световые волны подвержены рассеянию в любых средах, в том числе в воздухе, поэтому возможно не только определять расстояние до непрозрачных (отражающих свет) дискретных целей, но и фиксировать интенсивность рассеивания света в прозрачных средах. Возвращающийся отражённый сигнал проходит через ту же рассеивающую среду, что и луч от источника, подвергается вторичному рассеиванию, поэтому восстановление действительных параметров распределённой оптической среды — достаточно сложная задача, решаемая как аналитическими, так и эвристическими методами.

Партнеры и заказчики

Велодин Лидар Альфа Шайба на транспортном средстве Вояж

В 2010 году (теперь Alphabet ) начал тестирование беспилотных автомобилей на улицах в районе залива Сан-Франциско с использованием технологии лидара Velodyne. Первый прототип беспилотного автомобиля Alphabet (построенный на модели Toyota Prius ) использовал лидарный датчик Velodyne HDL-64E. С тех пор Alphabet перестала использовать датчики Velodyne в своих транспортных средствах.

В 2012 году Velodyne Lidar подписала контракт с Caterpillar на поставку лидарных датчиков для внедорожников. Эти датчики помогают Caterpillar составлять карты карьеров, ферм и рабочих участков во время строительства.

С 2012 по 2015 год вращающиеся датчики Velodyne HDL-32E были замечены на мобильных картах Nokia Here , Microsoft Bing Maps, Tencent , Baidu и TomTom . Ведущие поставщики картографии, такие как Topcon и Leica Geosystems, также используют сканеры Velodyne для своих мобильных решений под ключ.

В 2016 году Ford Motor Company объявила, что расширит свой парк беспилотных автомобилей для исследований и разработок и будет использовать датчики Ultra Puck от Velodyne Lidar. По состоянию на 31 декабря 2020 года Ford Motor Company ликвидировала свою 7,6% долю в Velodyne Lidar.

В 2017 году Velodyne заключила партнерское соглашение с Renovo в качестве поставщика эталонных лидаров для автоматизированной мобильной операционной системы AWare и с Mercedes-Benz для заключения контракта на систему восприятия.

В 2018 году компания стала партнером компаний Embark , Geodetics , Voyage , Exyn Technologies, Yellowscan, Phoenix LiDAR, NAVYA, ThorDrive и Postmates . Velodyne Lidar также стала партнером Nikon в качестве нового стратегического инвестора с инвестициями в размере 25 миллионов долларов.

В 2019 году Velodyne стала партнером Clearpath Robotics, Holomatic, Kaarta и Hyundai Mobis.

В 2020 году компания объявила о заключении соглашений с TLD, EasyMile, Emesent, Baidu и Local Motors.

Коммерческий рельеф 1 м, построенный методом триангуляции. Реальное разрешение skipped

Образец коммерческого рельефа со спутникового аппарата Pléiades от компании Airbus DS Geo SA получен с официального сайта Elevation1 DSM + Pléiades Ortho 0.5m pan-sharpened (Orthoimage included). Для целей тестирования я выбрал участок горной местности почти без техногенных объектов

Обратим внимание на лицензионное соглашение, которое разрешает только внутреннюю техническую оценку продукта («to use the PRODUCT for internal technical evaluation purposes only») и запрещает публикацию любых результатов («any derivative product or information»). В связи с этим, я опубликую только Python ноутбук, который вы можете запустить для собственной «внутренней технической оценки продукта», согласно лицензии, и получить точное значение пространственного разрешения

Обратите внимание, что отметка 60 м на графике пространственного разрешения в коде ноутбука поставлена исключительно для удобства оценки фрактальности спектра и я не несу ответственности за то, что она может вам показаться равной реальному пространственному разрешению рассматриваемого рельефа.

Вертикальную точность оценить не удастся, поскольку для выбранной территории отсутствуют данные для выполнения проверки. Впрочем, с учетом реального разрешения этого рельефа, в дополнительных проверках уже нет никакой необходимости.

Аналогичная картина и со многими другими коммерческими продуктами рельефа, когда производители всеми способами скрывают информацию о реальном качестве их продуктов.

Для чего LiDAR в iPhone 12 Pro?

Основная цель LiDAR в iPhone – улучшение реализации дополненной реальности (AR). За счет данной технологии приложениям, использующим AR, предоставляется более полезная и точная информация об окружении. Сканер в iPhone 12 Pro (и iPad Pro) имеет эффективную дальность действия около 5 метров.

Если вы не знакомы с технологией дополненной реальности, то она позволяет разработчикам объединять виртуальные объекты и реальный мир. Используя камеру вашего устройства, AR позволяет вам играть в игры, применять интерактивные фильтры (например, в Snapchat) или предварительно просматривать расстановку мебели и других объектов. Я уже немного рассказывал об этом в обзоре онлайн планировщика интерьера Planoplan.

Pokemon Go

Хотя LiDAR часто используется для сканирования зданий и других объектов, сканер на iPhone 12 Pro и iPad Pro недостаточно точен для точного сканирования объектов. Сетка, создаваемая айфоном на данный момент, недостаточно точна для отправки на 3D-принтер, но это отличная отправная точка для 3D-модели, поскольку все пропорции будут очень точными.

Вы также можете ожидать более плавного взаимодействия с AR на iPhone 12, особенно при размещении виртуальных предметов в реальном мире. Гаджет должен лучше распознавать реальные предметы на переднем плане, что сделает взаимодействие между виртуальными и реальными объектами более реалистичным.

Apple также намерена использовать LiDAR для улучшения работы камеры при слабом освещении. Технология «focus pixels», реализованная в iPhone XS, является продолжением технологии фазовой автофокусировки (PDAF). Она по-прежнему зависит от света, поэтому даже последние достижения в области автофокусировки не так хорошо работают в темноте.

Определяя расстояние между вашим iPhone и фотографируемым объектом, сканер может сказать камере, на каком расстоянии ей следует сфокусироваться, чтобы получить наилучшие результаты. Это должно упростить получение лучших снимков на iPhone в темноте, особенно в сочетании с ночным режимом.

Что такое ToF?

ToF — это сокращение от Time of Flight.

Технически ToF относится к использованию скорости света (или даже звука) для определения расстояния. Он измеряет время, которое требуется свету (или звуку), чтобы покинуть устройство, отразиться от объекта или плоскости и вернуться к устройству, все деленное на два, показывает расстояние от устройства до объекта или плоскости.

Итак, связь такова, что весь LiDAR — это тип Time of Fight, но не все Time of Flight — это LiDAR. Для простоты, когда мы говорим о ToF, мы имеем в виду оптическое измерение расстояния, не включая LiDAR.

Итак, если LiDAR и оптический non-LiDAR ToF используют свет для определения расстояния и трехмерного картирования, чем они отличаются?

Преимущества лидаров перед радаром

Радар имеет широкое расхождение луча сигнала , поэтому отдельное транспортное средство не может быть нацелено, что требует значительных навыков оператора, обучения и сертификации, чтобы визуально оценить скорость, чтобы определить местонахождение нарушителя в транспортном потоке, и нарушители могут использовать защиту, которую другие автомобиль был оскорбительным. Радар зарегистрирует скорость любого объекта в своем поле, например, покачивания дерева или пролетающего над головой самолета.

Лидар имеет узкий луч и легко нацеливается на отдельное транспортное средство, тем самым устраняя необходимость в визуальной оценке, а некоторые модели могут записывать изображение номерного знака одновременно с записью нарушения скорости. Оценка скорости занимает менее полсекунды, что, вместе с узким направленным лучом, приводит к тому, что нарушающие правила транспортные средства имеют мало предупреждений даже при использовании устройства уклонения. Лидар может измерять расстояние между транспортными средствами, чтобы обнаруживать «слишком близкие» («хвостовые») нарушения. Невозможно измерить скорость транспортного средства, прикрытого (спрятанного за) другим транспортным средством.

LiDAR лучше, чем ToF?

Строго говоря, LiDAR быстрее и точнее, чем Time of Flight. Однако это становится более значительным с более технологически продвинутыми приложениями.

Например, ToF и Google Depth API испытывают трудности с пониманием больших плоскостей с низкой текстурой, таких как белые стены. Это может затруднить приложениям, использующим этот метод, точное размещение цифровых объектов на некоторых поверхностях в физическом мире. Приложения, использующие LiDAR, реже сталкиваются с этой проблемой.

Однако вряд ли эта проблема возникнет в приложениях, в которых используются более крупные или более разнообразные по текстуре среды. Более того, большинство мобильных потребительских AR-приложений включают использование AR-фильтра на лице или теле пользователя — приложение, которое вряд ли столкнется с проблемами из-за больших нетекстурированных поверхностей.

LiDAR не умеет делать то, что может Face ID. И наоборот

Разобрались, что LiDAR стреляет лазером из дронов, самолётов и спутников. В iPad Pro это работает по тому же принципу, но на “минималках”.

В iPad Pro стоит не один луч, а 1152 штук в шахматном порядке.

Лучи крупнее в диаметре и намного дальше друг от друга, чем в Face ID. Из-за этого планшет технически не сможет составить точную карту глубины, потому что не считывает волосы и даже крупные детали, например уши.

Вот почему портретного режима в нём нет.

Зато у LiDAR шире покрытие. В отличие от Face ID, работает это приблизительно так:

• 1. Излучатель бьёт дальше крупными точками
  2. «Приёмник» их ловит
  3. Процессор A12Z собирает из отметок полигоны
  4. Из полигонов под разными углами составляется карта

В итоге получается цифровой отпечаток помещения, а не вашего лица. Просто инженеры масштабировали проектор для других целей.

Отражения лазерных импульсов лидара

Лазерные импульсы, испускаемые лидаром, отражаются как от находящихся на поверхности земли, так и от находящихся над землей объектов: от растительного покрова, строений, мостов и т.д. Один лазерный импульс может отражаться и возвращаться к сенсору как один раз, так и несколько. Любой лазерный импульс претерпевает несколько отражений при его движении к земной поверхности, разделяясь на столько частей, от какого количества поверхностей он отразился.

Первый возвращенный сигнал является наиболее показательным и будет соответствовать самому высокому объекту ландшафта, такому как, например, верхушка дерева либо крыша здания. Первый отраженный сигнал может также соответствовать и земной поверхности. В этом случае лидаром будет захвачено только одно отражение.

Большое количество возвратов используется для получения высот нескольких объектов, находящихся на пути лазерного импульса. Отраженные сигналы из середины «спектра» обычно соответствуют растительности, а последние отраженные сигналы используются для моделей собственно поверхности земли.

Последнее отражение, однако, не всегда будет соответствовать земле. К примеру, рассмотрим случай, когда импульс попадает в толстую ветку и не достигает земной поверхности. В этом случае последнее отражение произошло не от земли, а от ветки.

RoomScan LiDAR — создание поэтажных планов дома

Разработчики RoomScan LiDAR утверждают, что новый сенсор Apple идеально подходит для сканирования домов и создания поэтажных планов. Именно поэтому они переработали свой инструмент для работы с дополненной реальностью специально под iPhone 12 Pro, а также актуальную линейку iPad Pro.

Чтобы ускорить процесс сканирование помещений, разработчики RoomScan LiDAR также подключили движок Metal и решили максимально задействовать чипсеты Apple A12z Bionic и Apple A14 Bionic. Результат удивляет: вы можете создать подробный план дома в 3D и спланировать его ремонт.

Создатели приложения отдельно подчеркивают, что технологии, которые они используют в данном приложении, подкреплены патентом соответствующего Бюро США.

? Скачать RoomScan LiDAR (бесплатно + покупки)

Что такое облако точек?

Обработанные в дальнейшем пространственно организованные данные лазерной съемки называют облаком точек. Исходные облака точек — это огромные наборы высотных 3D точек, имеющих значения x, y, z, а также дополнительную атрибутику, например, время GPS. Конкретные поверхности, отразившие сигнал, классифицируются после начальной обработки облака точек. Высоты земной поверхности, строений, покрова леса, путепроводов и других объектов, с которыми сталкивается лазерный луч, составляют данные облака точек.

Для получения более подробной информации см. раздел Классификация лидарных точек.

3d Scanner App — сканирование объектов в 3D

Еще один сканер для объектов, который переносит их в трехмерное визуальное пространство и дает возможность использовать в форматах USDZ, OBJ, GLTF, GLB, DAE, STL. Их получится перенести в место, смоделированное на любом другом устройстве.

Описанные выше форматы можно добавить в Blender, 3dsMax, SketchUp, Maya и другой подходящий софт для трехмерного моделирования

Важной особенностью приложения является возможность сохранения размеров объектов, которые определяются при сканировании

Приложение можно использовать абсолютно бесплатно без каких-либо ограничений.

? Скачать 3d Scanner App (бесплатно)

Смартфоны на Android с лидаром

На самом деле инженеры почуяли неладное ещё во времена, когда работали над Galaxy S20. Именно поэтому он, в отличие от аппаратов линеек Galaxy S10 и Note 10, лидар не получил. В Samsung объяснили это тем, что уровень развития технологии компьютерного зрения не соответствует ожиданиям компании, и инженеры не ждут, что она сможет стать киллер-фичей, которая привлечёт потребителя.

Samsung начала оснащать свои смартфоны лидерами ещё 2 года назад, но потом поняла, что смысла в этом нет

Однако после того как Apple выпустила iPhone 12 с лидаром, корейцы снова вернулись к вопросу актуальности датчика компьютерного зрения. Они решили ещё раз изучить его возможности, только на этот раз с учётом опыта конкурента. Ведь не исключено, что в Купертино смогли обучить лидар таким функциям, о которых Samsung даже не подозревала. Однако эти надежды оказались ложными.

Оказалось, что уровень развития лидара от Apple оказался примерно на том же уровне, что и тот, что у Galaxy S10 и Galaxy Note 10. Более того, те лидары, которыми Samsung оснащала свои смартфоны, оказались даже функциональнее, потому что могли использоваться для распознавания лиц. Поэтому, убедившись в том, что никто ещё не сделал лидар по-настоящему полезным инструментом, корейцы решили не оснащать им Galaxy S22.

Элементы модуля

Передатчик и приёмник

На модуле расположен LED передатчик и светочувствительный приёмник.

• Передатчик (Transmiter) передаёт инфракрасное излучения в окружающее пространство.
• Приёмник (Receive) соответственно принимает отраженные волны от предметов окружающего мира.

Получив время, за которое вернулась отражённая волна, электронная схема дальномера определяет расстояние до объекта в поле зрения датчика.

Контакты подключения

Датчик подключается к управляющей электронике через выходной кабель с четырьмя проводниками:

Когерентное и некогерентное обнаружение сигналов

Во всех случаях радиотехническая система обнаруживает сигналы на фоне помех. Считается, что полезный сигнал имеет
частоту, равную резонансной частоте настройки системы ω_c= ω. Начальная фаза равна нулю:

uct=Ucmsinωt

Сумма сигнала и помехи:

uспt=uсt+uпt=Ucm+Uп1sinωt+Uп2cosωt

где U_п1 и U_п2 – амплитуды помех.

• Некогерентное детектирование (прямой метод измерения): Реагирование происходит на амплитуду суммарного колебания и
  помехи U_спm .Превышением сигнала над помехой называется следующее отношение:
  mнкг2=Ucm2Uп12+Uп22=Ucm22σ2
  где σ2 – дисперсия каждой из амплитуд помехи U_п1 и U_п2
• Когерентное детектирование: Полностью исключает ортогональную к сигналу составляющую помех. Оно предусматривает
  реагирование лишь на колебание, равное сумме амплитуды сигнала Ucm и синфазной составляющей помехи U п1.
  Превышением сигнала над помехой при когерентном обнаружении называется отношение

  mнкг2=Ucm2U_п12

  , где

  U_п12

  – дисперсия амплитуды синфазной составляющей. Когерентные системы лучше всего подходят для доплеровских
  или фазочувствительных измерений и, как правило, используют оптическое гетеродинное детектирование. Это позволяет им
  работать при гораздо меньшей мощности, но при этом конструкция фотоприемной схемы намного сложнее.

Существуют две основные категории импульсных лидаров: микроимпульсные и высокоэнергетические системы.

Микроимпульсные лидары работают на более мощной компьютерной технике с большими вычислительными возможностями

Эти лазеры меньшей мощности и классифицируются как «безопасные для глаз», что позволяет использовать их практически без
особых мер предосторожности.

Лидары с большой энергией импульса в основном применяются для исследования атмосферы, где они часто
используются для измерения различных параметров атмосферы, таких как высота, наслоение и плотность облаков,
свойства частиц облака, температуру, давление, ветер, влажность и концентрацию газов в атмосфере.. В отличие от радиоволн, эффективно отражающихся только от достаточно крупных металлических целей, световые волны подвержены рассеиванию в любых средах, в том числе в воздухе, поэтому возможно не только определять расстояние до непрозрачных (отражающих свет) дискретных целей, но и фиксировать интенсивность рассеивания света в прозрачных средах

Возвращающийся отражённый сигнал проходит через ту же рассеивающую среду, что и луч от источника, подвергается вторичному рассеиванию, поэтому восстановление действительных параметров распределённой оптической среды — достаточно сложная задача, решаемая как аналитическими, так и эвристическими методами.

В отличие от радиоволн, эффективно отражающихся только от достаточно крупных металлических целей, световые волны подвержены рассеиванию в любых средах, в том числе в воздухе, поэтому возможно не только определять расстояние до непрозрачных (отражающих свет) дискретных целей, но и фиксировать интенсивность рассеивания света в прозрачных средах. Возвращающийся отражённый сигнал проходит через ту же рассеивающую среду, что и луч от источника, подвергается вторичному рассеиванию, поэтому восстановление действительных параметров распределённой оптической среды — достаточно сложная задача, решаемая как аналитическими, так и эвристическими методами.

Награды и признание

• В 2015 году Frost & Sullivan вручила датчику Velodyne VLP-16 награду North American Automotive ADAS (Advanced Driver Assistance System) за лидерство в продукции.
• В 2017 году Велодин Лидар был лауреатом премии CES Innovation Awards, Дроны и беспилотные системы за Puck Lite.
• В 2017 году Velodyne была признана одной из 10 самых инновационных компаний в сфере транспорта.
• В 2018 году Velodyne Lidar была выбрана отраслевой компанией года на конференции TU-Automotive в Детройте.
• В 2018 году компания Velodyne была удостоена награды East Bay Innovation Awards в категории Engineering & Design.
• В 2018 году Ultra Puck выиграл серебряную награду Эдисона 2018 года за технологию автономных транспортных средств.
• В 2020 году компания Velodyne была выбрана «Поставщиком оборудования года» на премию TU-Automotive.
• В 2020 году лидарный датчик Velodyne Velabit получил награду за инновации в конкурсе Robotics Industry Awards в Кремниевой долине.

Выводы

1. Полученные данные светотехнических характеристик сведены в таблицы ниже. Все лампочки показали отличный результат за исключением IKEA Ledare E27 (LED1338G7) и Canyon E27 (CRI и температура, соответственно). Есть подозрения, что обе представленные лампы являются жертвами производственного брака или эксплуатации, как в случае с IKEA Ledare E27 (LED1338G7). Заглянув внутрь Canyon E27, дефект заливки люминофора виден не вооружённым глазом.
2. Сравнения спектров лампочек преподнесло массу сюрпризов и занимательных наблюдений:a. Сразу бросается в глаза явно выбивающаяся из общей массы лампочка Canyon E27 с довольно сильной синей компонентой (около 450 нм). Как уже отмечалось выше, эта лампочка имеет реальную цветовую температуру 2950К вместо заявленных 2700К. б. В разных лампах IKEA одной и то же цветовой температуры используется разный люминофор — вот это поворот! Быть может, “неправильный” состав люминофора портит цветопередачу и занижает CRI для лампы Ledare E27 (LED1338G7)?!
3. С точки зрения инженерной составляющей протестированные лампы выполнены на должном уровне. Это касается и драйверов (во всех лампах установлен драйвер на базе обратноходового преобразователя, где-то он с возможностью регулировки освещения, где-то нет), и самих светодиодных сборок. Среди прочего можно отметить следующее:а. Лампы IKEA продемонстрировали великолепный световой поток в 38-40 люмен/кристалл – это действительно достижение, при этом тепловыделение всё же остаётся на уровне 10-13 Вт/мм2, что сопоставимо с ранее протестированными лампами от компании Gauss, например. Относительно большое тепловыделение и нерациональный дизайн теплоотвода (теплоотвод на переферии, а сборки в центре), на мой взгляд, будет одним из факторов, способствующих скорой деградации лампочек (как тут не вспомнить запланированное устаревание). Иначе говоря, лампа не превратится в кипятильник, как произошло с лампочкой Pulsar на прошлом тесте, и будет радовать Вас долгой и яркой работой, но долго ли?!
   б. Canyon почему-то решила поставить в лампочки стеклянный светорассеиватель вместо поликарбонатного. Для лампы E14 это ещё как-то можно объяснить с точки зрения дизайна, но вот для E27 его лучше заменить на что-то более надёжное.

PS:советую ознакомитьсяPPS: продаётКстати,подписатьсяUPD: Как верно заметил пользователь Raziel на science.d3.ru, дросселя бывают почти не отличимы от резисторов.Полный список опубликованных статей «Взгляд изнутри» на Хабре и GT:Вскрытие чипа Nvidia 8600M GTСовременные чипы – взгляд изнутриВзгляд изнутри: CD и HDDВзгляд изнутри: светодиодные лампочкиВзгляд изнутри: Светодиодная промышленность в РоссииВзгляд изнутри: Flash-память и RAMВзгляд изнутри: мир вокруг насВзгляд изнутри: LCD и E-Ink дисплеиВзгляд изнутри: матрицы цифровых камерВзгляд изнутри: Plastic LogicВзгляд изнутри: RFID и другие меткиВзгляд изнутри: аспирантура в EPFL. Часть 1Взгляд изнутри: аспирантура в EPFL. Часть 2Взгляд изнутри: мир вокруг нас — 2Взгляд изнутри: мир вокруг нас — 3Взгляд изнутри: мир вокруг нас — 4Взгляд изнутри: 13 LED-ламп и бутылка рома. Часть 1Взгляд изнутри: 13 LED-ламп и бутылка рома. Часть 2Взгляд изнутри: 13 LED-ламп и бутылка рома. Часть 3Взгляд изнутри: IKEA LED наносит ответный ударВзгляд изнутри: а так ли хороши Filament-лампы?

Похожие записи:

Как менялся galaxy s: полная история флагманов samsung за 6 лет 7 способов найти потерянный или украденный телефон на андроид Почему греется телефон? как охладить? Характеристики, объем и емкость аккумулятора у iphone xr Пользователи ios пожаловались на отсутствие уведомлений о новых сообщениях Очки в новую реальность: руководство по выбору hmd