Лидар в робототехнике

Лидар (Light Detection and Ranging), или лазерный радар, – это передовая сенсорная технология, которая совершила настоящий прорыв в области робототехники, кардинально улучшив возможности роботов по восприятию окружающего пространства. В основе работы лидара лежит принцип активного зондирования: устройство излучает импульсы лазерного света и анализирует параметры отражённого сигнала, такие как время задержки, интенсивность и частотный сдвиг. Это позволяет с высокой точностью определять дистанцию до объектов, их форму, положение и даже отражающие свойства поверхности. В результате, робот получает детальную трёхмерную картину окружающей среды, что ранее было труднодостижимо с помощью других сенсоров.

На сегодняшний день, лидары стали неотъемлемым элементом современных роботизированных систем, обеспечивая критически важную поддержку в решении широкого спектра задач. Среди ключевых областей применения – автономная навигация, точная локализация, создание детализированных 3D-карт местности, обход препятствий в реальном времени, а также идентификация и классификация объектов. Без преувеличения, именно лидар во многом определяет уровень автономности и эффективность работы современных роботов в самых разнообразных сферах – от складской логистики и сельского хозяйства до геодезии и поисково-спасательных операций.

В рамках данной статьи мы детально исследуем разнообразие применений данного компонента в робототехнике, углубимся в технические аспекты работы этих устройств, проанализируем их преимущества и недостатки по сравнению с другими сенсорными технологиями, а также рассмотрим перспективы дальнейшего развития лидарных систем в контексте роботизированных комплексов. Мы также затронем вопросы выбора подходящего лидара для конкретной роботизированной задачи и рассмотрим примеры успешного внедрения лидарных технологий в различных отраслях.

Что такое лидар?

Лидар – это интегрированная сенсорная система, использующая технологию лазерного сканирования для получения высокоточных трёхмерных данных об окружающей среде, которые критически важны для автономной навигации, манипулирования, локализации, картографирования и принятия решений роботом. В отличие от пассивных сенсоров (например, камер), лидар активно зондирует пространство, излучая лазерные импульсы и анализируя отражённый сигнал, что обеспечивает надёжное и детальное представление об окружающем мире, независимо от условий освещения и текстуры объектов. Полученные данные используются для построения 3D-моделей, обнаружения препятствий, распознавания объектов и планирования траекторий, позволяя роботам эффективно и безопасно функционировать в сложных и динамичных средах.

Лидар является краеугольным камнем в фундаменте “чувственного интеллекта” роботов, наделяя их способностью формировать детальное и объективное представление об окружающей среде. Активно сканируя пространство при помощи лазерных импульсов и анализируя характеристики отражённого сигнала (время задержки, амплитуду, фазу), лидар предоставляет богатую трёхмерную информацию о расположении, форме, размерах и даже материальных свойствах объектов. Этот поток данных позволяет роботу строить сложные пространственные модели, необходимые для решения широкого спектра задач, таких как:

• Обнаружение и классификация препятствий: Лидар позволяет роботам уверенно распознавать и идентифицировать различные объекты, представляющие потенциальную опасность или требующие взаимодействия.
• Распознавание и категоризация объектов: Робот может не только обнаруживать объекты, но и определять их тип (например, “человек”, “стол”, “дверь”), используя данные о форме, размере и отражающих свойствах.
• Анализ текстуры и свойств поверхности: Лидар способен регистрировать микроскопические неровности и изменения отражающей способности поверхности, что позволяет роботу определять тип материала (например, “бетон”, “металл”, “дерево”) и планировать оптимальные действия (например, выбор режима захвата для роботизированной руки).

В отличие от пассивных визуальных сенсоров, таких как камеры, лидар обладает рядом ключевых преимуществ:

• Независимость от освещения: В то время как камеры испытывают значительные трудности в условиях недостаточной освещённости или при наличии ярких засветов, лидар продолжает функционировать эффективно, предоставляя точные данные даже в полной темноте.
• Точное измерение расстояния: Лидар непосредственно измеряет расстояние до объектов, в то время как камеры требуют сложных алгоритмов для оценки глубины на основе анализа двумерного изображения. Это делает лидар более надежным и точным в задачах, требующих точного позиционирования.
• Инвариантность к цветовым характеристикам: Лидар не зависит от цвета и текстуры объектов, что делает его более устойчивым к изменениям окружающей среды и позволяет обнаруживать объекты, сливающиеся с фоном.

Благодаря этим преимуществам, лидар особенно востребован в сложных и динамичных условиях, где требуется надёжное и точное восприятие, таких как промышленные склады, строительные площадки, горнодобывающие предприятия и автономные транспортные средства. В этих средах, где переменное освещение, пыль, дым и другие факторы могут создавать помехи для работы визуальных сенсоров, лидар обеспечивает стабильную и надёжную работу роботизированных систем.

Автономная навигация и планирование маршрута

Для эффективного и безопасного перемещения в реальном мире, автономным роботам необходимо обладать чётким представлением о своём местоположении и структуре окружающей среды. Здесь лидар становится незаменимым инструментом, предоставляя в режиме реального времени трёхмерную информацию о стенах, предметах мебели, динамических препятствиях и других элементах окружения.

Фактически, этот компонент является “органом зрения” самодвижущихся роботов, позволяя им “видеть” и анализировать геометрию пространства. Анализируя получаемые данные, роботы способны строить детализированные карты окружающей среды, которые используются для точного позиционирования и планирования маршрута. В сочетании с алгоритмами локализации, планирования траектории и обхода препятствий, лидар позволяет роботам эффективно перемещаться даже в сложных и динамичных условиях, обеспечивая плавное, безопасное и оптимальное движение. К примеру, роботы-курьеры на складах или автономные погрузчики на производстве полагаются на лидары для навигации по заданным маршрутам, избегая столкновений с другими объектами и людьми.

Локализация и SLAM

Определение местоположения робота в пространстве и одновременное построение карты этого пространства (Simultaneous Localization and Mapping – SLAM) являются важными задачами в мобильной робототехнике. SLAM позволяет роботу не только ориентироваться в неизвестной среде, но и одновременно создавать её карту, используя собственные сенсоры. Лидары играют ключевую роль в SLAM-алгоритмах, предоставляя высококачественные данные об окружающей среде, которые необходимы для точного определения положения робота и построения детализированной карты.

Лидар служит основным источником входной информации для SLAM, обеспечивая высокоточные измерения расстояний до окружающих объектов и их геометрических характеристик. Используя эти данные, в сочетании с информацией от других сенсоров, таких как инерциальные измерительные блоки (Inertial Measurement Units – IMU), одометрия (измерение пройденного расстояния) и камеры, роботы могут непрерывно оценивать своё положение и ориентацию в реальном времени, одновременно генерируя точную карту окружающей среды. Это позволяет им эффективно работать в ранее неизвестных и динамически изменяющихся пространствах, обеспечивая автономную навигацию, выполнение задач и адаптацию к изменяющимся условиям. Например, роботы-пылесосы используют SLAM на основе лидара для построения карты помещения и оптимальной уборки, а автономные автомобили полагаются на SLAM для навигации по сложным городским улицам.

3D-восприятие и реконструкция окружения

Лидар оказывает значительное влияние на формирование трёхмерного восприятия окружающего мира и реконструкции объектов и сцен, значительно расширяя возможности роботов при выполнении задач манипулирования, инспекции и навигации в сложных, загромождённых пространствах.

В отличие от традиционных визуальных сенсоров, таких как стереокамеры или структурированное освещение, которые могут испытывать трудности в условиях недостаточной освещённости, при работе с прозрачными или отражающими объектами, или при наличии сложных текстур, лидар, благодаря активному принципу работы, демонстрирует высокую устойчивость к этим факторам.

Лидар способен “проникать” сквозь некоторые полупрозрачные материалы (например, дымку, пыль, стекло) и получать геометрические данные о поверхности, находящейся за ними. Это позволяет роботам быстро и точно реконструировать трёхмерные модели сложных сцен, что является критически важным для целого ряда приложений:

• Захват и манипулирование объектами: Роботы с лидарным зрением могут точно определять положение, ориентацию и форму объектов, что позволяет им успешно захватывать, перемещать и собирать сложные конструкции.
• Навигация внутри помещений: Лидары позволяют строить детализированные 3D-карты помещений, что необходимо для автономной навигации роботов-курьеров, уборщиков или охранных систем.
• Автоматическая инспекция: Роботы, оснащённые лидарами, могут проводить автоматическую инспекцию промышленных объектов, выявляя дефекты, измеряя размеры и контролируя качество продукции.
• 3D-сканирование и моделирование: Лидары используются для создания точных 3D-моделей зданий, объектов культурного наследия или промышленных установок.

Иными словами, лидар позволяет роботам формировать полное и точное представление о трёхмерном пространстве, что обеспечивает более надёжное, эффективное и безопасное выполнение широкого спектра задач.

Выбор лидара

Подбор оптимального лидара для роботизированной системы – это сложная задача, требующая учёта множества факторов, включая специфику применения, условия эксплуатации, ограничения по бюджету и габаритам.

При выборе лидара необходимо учитывать следующие ключевые параметры:

• Дальность действия (Range): Определяет максимальное расстояние, на котором лидар может эффективно обнаруживать объекты. Зависит от мощности лазера, чувствительности приёмника и отражающих свойств поверхности. Для задач навигации в больших пространствах (например, на открытом воздухе или на складах) требуется лидар с большей дальностью действия.
• Угол обзора (Field of View – FOV): Характеризует область пространства, которую лидар может сканировать. FOV может быть горизонтальным (ширина сканирования) и вертикальным (высота сканирования). Для создания полной картины окружающего мира требуется широкий FOV. Некоторые лидары имеют вращающийся механизм для обеспечения кругового обзора (360°).
• Разрешение (Resolution): Определяет плотность точек, получаемых в результате сканирования. Более высокое разрешение позволяет получать более детальные 3D-модели, но требует больше вычислительных ресурсов.
• Точность (Accuracy): Характеризует погрешность измерения расстояния. Высокая точность важна для задач, требующих точного позиционирования и манипулирования объектами.
• Частота сканирования (Scan Rate): Определяет, сколько раз в секунду лидар сканирует окружающее пространство. Высокая частота сканирования позволяет получать более актуальную информацию о динамично изменяющейся среде.
• Тип лидара (Solid-State, Mechanical, Flash):
  • Механические лидары: Используют вращающиеся зеркала или призмы для сканирования пространства. Обеспечивают большой угол обзора и относительно высокую дальность, но более громоздки и подвержены износу.
  • Solid-State лидары: Не имеют движущихся частей, что делает их более компактными, надёжными и дешёвыми. Используют MEMS-зеркала или оптические фазированные решётки для управления лазерным лучом.
  • Flash лидары: Освещают всё поле зрения одним импульсом лазера и используют матрицу приёмников для регистрации отражённого сигнала. Обеспечивают мгновенное получение 3D-изображения, но обычно имеют меньшую дальность и разрешение.
• Размеры и вес: Важны для мобильных роботов, особенно для летательных аппаратов (дронов).
• Потребляемая мощность: Критичный параметр для роботов, работающих от аккумуляторов.
• Стоимость: Лидары могут значительно различаться по цене, от нескольких сотен до десятков тысяч долларов.
• Условия эксплуатации: Важно учитывать устойчивость лидара к вибрации, ударам, влаге, пыли и перепадам температур.

При выборе лидара необходимо учитывать приоритеты конкретной задачи. Например, для автономного вождения автомобиля требуется лидар с большой дальностью действия, высоким разрешением и устойчивостью к различным погодным условиям. Для робота-пылесоса достаточно компактного и недорогого лидара с небольшим радиусом действия.

Примеры внедрения

Лидарные технологии успешно внедрены во многих отраслях, демонстрируя высокую эффективность и открывая новые возможности для автоматизации и повышения производительности.

Автономное вождение: Лидары являются ключевым элементом систем автономного вождения, обеспечивая точное восприятие окружающей среды и позволяя автомобилям безопасно перемещаться по дорогам. Компании, такие как Waymo, Tesla и Cruise, активно используют лидары в своих разработках.

Промышленная автоматизация: Данные лазерные радары применяются для автоматизации складской логистики, робототехники в производственных цехах, контроля качества и инспекции продукции. Роботы с лидарным зрением используются для перемещения товаров, захвата деталей, сборки конструкций и выявления дефектов.

Сельское хозяйство: Технология используется для мониторинга урожайности, картографирования полей, управления сельскохозяйственной техникой и автоматизации процессов сбора урожая. Дроны с лидарами позволяют создавать точные 3D-модели полей, что помогает оптимизировать использование удобрений и воды.

Строительство и геодезия: Лидары создают точные 3D-модели зданий, сооружений и местности. Они позволяют проводить инспекцию строительных объектов, контролировать ход строительства и создавать цифровые двойники городов.

Горнодобывающая промышленность: Лидарные системы применяются для автоматизации процессов добычи полезных ископаемых, мониторинга состояния карьеров и шахт, а также для повышения безопасности работ.

Медицина: Лидары часто встречаются в хирургической робототехнике для точного позиционирования инструментов, в системах реабилитации для отслеживания движений пациентов и в протезировании для управления протезами.

Безопасность и охрана: Данные системы являются частью систем охраны периметра, обнаружения нарушителей и контроля доступа в охраняемые зоны.

Роботы-пылесосы: Лидары для построения карты помещения и эффективной уборки.

Эти примеры демонстрируют широкий спектр применений лидарных технологий и их значительный потенциал для дальнейшего развития робототехники и автоматизации.

Применение лидаров в робототехнике продолжает стремительно расширяться, превращая их во всё более важный и незаменимый элемент для создания автономных, “умных” и эффективных роботов. Благодаря точным, надёжным и полным данным, предоставляемым лидарными системами, роботы способны решать сложные и комплексные задачи в самых различных областях, от промышленного производства, складской логистики и строительства до медицины, сельского хозяйства и космических исследований.

В перспективе, дальнейшее развитие лидарных технологий, включая миниатюризацию, снижение стоимости, увеличение дальности действия, повышение точности и расширение функциональности (например, интеграция с другими сенсорами и алгоритмами машинного обучения), будет способствовать ещё более широкому распространению лидаров в робототехнике. Это, в свою очередь, откроет двери для новых возможностей и задач, которые ранее казались недостижимыми. Лидар – это не просто сенсор; это ключевой элемент, определяющий будущее автономных роботов и их взаимодействие с окружающим миром, превращая их из простых исполнителей команд в интеллектуальных помощников и компаньонов.

Больше о роботах и промышленных компонентах – в видео на каналах UnitMC!

• YouTube
• Rutube
• VK Video