За последнее десятилетие рынок лидаров значительно расширился, создав широкий спектр решений

За последнее десятилетие рынок лидаров значительно расширился, создав широкий спектр решений, которые подходят как для высококлассных, так и для бюджетных приложений. Высококлассные лидарные системы, такие как от Velodyne и Leica Geosystems, достигли значительных успехов, обеспечивая улучшенное качество и точность, необходимые для приложений в автономных транспортных средствах, аэрокосмической отрасли и детальном топографическом картографировании.

Растущая доступность доступных решений Lidar среднего и начального уровня сделала эту технологию более доступной, чем когда-либо. Такие устройства, как LeddarTech LeddarVu и Ouster OS1, являются примерами компактных и доступных вариантов Lidar, которые обеспечивают сбор данных с высоким разрешением для приложений в сельском хозяйстве, мониторинге окружающей среды и городском планировании.  Это двойное усовершенствование не только улучшило качество результатов в высокопроизводительных приложениях, но и дало возможность пользователям в различных областях использовать Lidar для практических, реальных приложений.

Вычислительная мощность и ИИ

За последнее десятилетие наблюдался огромный рост эффективности обработки и доставки данных лидара, во многом обусловленный достижениями в области вычислительной мощности, особенно за счет облачных вычислений и автоматизации.

Достижения в обработке и доставке данных

Инновации в автоматизированных рабочих процессах значительно ускорили и повысили эффективность обработки данных Lidar. Современные системы могут автоматически выравнивать облака точек и выполнять контроль качества, что значительно сокращает время, необходимое для преобразования необработанных данных в пригодные для использования форматы. Это означает, что теперь клиенты могут получать доступ к точной информации гораздо быстрее, ускоряя процесс принятия решений (Quadros et al., 2021).

Рост облачных вычислений произвел революцию в способе обработки данных Lidar. Теперь полевые команды могут загружать данные в облако, где они обрабатываются в режиме реального времени. Эта возможность особенно ценна для критически важных приложений, таких как реагирование на стихийные бедствия и городское планирование, где наличие самой актуальной информации может быть необходимо для принятия своевременных и обоснованных решений (Kukko et al., 2019).

Облачные вычисления растут с каждым годом. Они действительно раздвигают границы того, что раньше считалось невозможным, а вместе с этим и границы применения источников данных. Например, облачные вычисления — особенно в сочетании с ИИ (см. ниже) — обладают интересным потенциалом для плотных облаков точек, операции с которыми традиционно являются дорогостоящими.

Искусственный интеллект и лидар

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в технологию лидара изменила ее применение и общую эффективность, ознаменовав значительную эволюцию в области дистанционного зондирования. Алгоритмы ИИ улучшают обработку данных лидара, автоматизируя такие задачи, как извлечение признаков, классификация и обнаружение аномалий, тем самым значительно повышая эффективность и точность. Например, методы машинного обучения позволяют быстро классифицировать облака точек, что позволяет идентифицировать такие объекты, как здания, растительность и инфраструктура. Эта возможность имеет решающее значение для приложений в городском планировании, мониторинге окружающей среды и управлении стихийными бедствиями (Van Rens, 2020).

Более того, методы интеллектуального анализа данных на основе ИИ используют данные облака точек высокой плотности для прогнозирования изменений окружающей среды и оценки воздействия человека, способствуя более эффективному управлению ресурсами (Кукко и др., 2019). Возможность анализировать огромные объемы данных в режиме реального времени улучшает процессы принятия решений в критических ситуациях, таких как меры реагирования на чрезвычайные ситуации, где своевременная информация имеет первостепенное значение.

ИИ превосходит обработку облаков точек людьми и вскоре сможет лучше фильтровать и классифицировать плотные облака точек, чем любая написанная функция или алгоритм. По мере развития этих технологий ожидается снижение стоимости решений Lidar, что расширит их доступность в различных отраслях и будет способствовать широкому внедрению. Такая конвергенция не только расширяет возможности существующих систем, но и открывает новые пути для инноваций.