كيف تعمل "عيون" ليدار؟
قبل أن نتحدث عن سبب تأثير الغبار على تأثير التعرف على الليدار، نحتاج أولاً إلى توضيح كيفية عمل الليدار.
LiDAR (LiDAR، الاسم الكامل لكشف الضوء ونطاقه) هو مستشعر نشط يصدر شعاع ليزر من تلقاء نفسه، وينعكس شعاع الليزر مرة أخرى بعد اصطدامه بالأشياء المحيطة. من خلال قياس الوقت الذي تستغرقه كل نبضة ليزر للعودة من الانبعاث، يمكن حساب مسافة واتجاه الكائن المستهدف، وبالتالي إنشاء سحابة نقطية ثلاثية الأبعاد للبيئة المحيطة.
يمكن لهذا التصميم الحصول على معلومات بيئية دقيقة للغاية في ظل ظروف مثالية، لكنه سيتأثر بشكل كبير إذا واجه أشياء مثل قطرات المطر والدخان والغبار وما إلى ذلك. وستؤثر هذه العوائق على شعاع الليزر، وبالتالي تؤثر على جودة الإشارة المرتجعة.
كيف يتداخل الغبار مع إشارات الليزر؟
عندما يقود البشر السيارات، إذا كان هناك غبار في البيئة، فإنه في الواقع يكون له تأثير ضئيل. لكن بالنسبة لليدار، يعد الغبار في الواقع مصدرًا مزعجًا للغاية للتداخل.
عندما يواجه شعاع الليزر جزيئات الغبار في الهواء، يحدث التشتت، وينحرف الضوء الذي يجب أن ينتقل في الأصل في خط مستقيم بواسطة جزيئات الغبار. سيؤدي هذا التشتت إلى جعل إشارة العودة أضعف وأكثر ضبابية، وقد لا يعود بعض الضوء حتى إلى الطرف المستقبل. كلما زاد الغبار، زادت خطورة تشتت بقعة الضوء، وأصبحت الإشارة الفعالة المكتشفة أضعف. سيظهر هذا في النهاية على شكل زيادة في التشويش في بيانات السحابة النقطية، ومخططات غير واضحة للكائنات، وحتى سوء تقدير من قبل النظام بعدم وجود أي عائق.
بالإضافة إلى انحراف الضوء، يتسبب الغبار أيضًا في فقدان الحزمة للطاقة أثناء الانتشار، مما يؤدي إلى انخفاض قوة الإشارة التي يستقبلها مستقبل الرادار. بمجرد انخفاض قوة الإشارة إلى مستوى ضوضاء المستشعر تقريبًا، يصبح من الصعب التمييز بدقة بين الانعكاسات الحقيقية وضوضاء الخلفية، مما يؤثر بشكل مباشر على دقة المدى والقدرة على تحديد الأشياء البعيدة.
يمكن أن يتسبب الغبار أيضًا في تلوث نوافذ العرض بتقنية LiDAR. تحتاج حزم الإرسال والاستقبال LiDAR إلى المرور عبر زجاج أو نافذة واقية شفافة. إذا كان هناك غبار ملتصق بسطح هذه النافذة، وتراكم تدريجيًا وأصبح أكثر سمكًا بمرور الوقت، فسينتج الليزر انعكاسًا وامتصاصًا منتشرًا عند المرور عبر هذه الطبقة من التلوث، وستضعف إشارة الشعاع الخارجة والراجعة أو حتى تغير اتجاهها. هذا النوع من الإطباق المادي له تأثير كبير على الجودة الشاملة للسحابة النقطية. لن يكون قياس المسافة غير دقيق فحسب، بل قد يجعل النظام أيضًا يعتقد خطأً أن هناك عائقًا أمامه أو لا يرى الجسم الحقيقي على الإطلاق.
كيفية تقليل تأثير الغبار على الليدار
في الواقع، تم اقتراح العديد من التدابير المضادة وتطبيقها على تداخل الغبار.
إحدى الأفكار هي تقليل التصاق الغبار بالنافذة من الأجهزة. في تصميم مادة غلاف الرادار وطلاءه، يمكن استخدام المواد ذات نفاذية الضوء العالية والقدرة القوية على مقاومة -القاذورات لتقليل تراكم الغبار على الغطاء الواقي، وبالتالي ضمان حجب الليزر بأقل قدر ممكن. على سبيل المثال، في بعض سيناريوهات التطبيق، يتم استخدام أغطية واقية ذات طبقات -نانو مضادة للحشف على السطح لمنع التصاق الغبار وإطالة دورة تنظيف الجهاز.
على مستوى البرمجيات، طورت الصناعة أيضًا خوارزميات التصفية والتعرف المستهدفة. ستجمع هذه الخوارزميات بين شدة ومسافة صدى الليزر وتوزيع النقاط حول السحابة النقطية لتحديد النقاط التي من المرجح أن تكون ضوضاء ناجمة عن تشتت الغبار، ومن ثم إزالتها من بيانات السحابة النقطية. يمكن لـ "خوارزمية إزالة الغبار" هذه استعادة المعلومات السحابية النقطية للبيئة الحقيقية إلى حد ما وتقليل تأثير العوائق الزائفة.
هناك طريقة أخرى وهي دمج أجهزة الاستشعار، وهي دمج الليدار مع أنواع أخرى من أجهزة الاستشعار. على سبيل المثال، يمكن للكاميرات توفير معلومات الصورة للمساعدة في تمييز الغبار عن الأهداف الحقيقية. يتمتع رادار الموجات المليمترية- بقدرات اختراق أفضل للمطر والضباب والغبار. يمكن أن يؤدي الجمع بينهما إلى تشكيل نظام إدراك أكثر قوة، وهو أكثر موثوقية بكثير من جهاز ليدار واحد في البيئات المعقدة.
في بعض السيناريوهات المتطرفة الخاصة، ستتم إضافة إجراءات التنظيف النشطة، مثل تركيب أجهزة نفخ الهواء أو الفرش أو وحدات التنظيف الميكانيكية الأخرى على الجزء الخارجي من جهاز الليدار لتنظيف الغبار بشكل منتظم على سطح النافذة. ومع ذلك، فإن هذا النوع من الحلول له متطلبات تكلفة وصيانة أعلى ويستخدم بشكل أساسي في البيئات الصناعية أو الخاصة بالروبوتات.
ختاماً،
يؤثر الغبار على LiDAR بعدة طرق. إنه لا يعطل مسار انتشار الليزر فحسب، بل يقلل أيضًا من قوة الإشارة، ويلوث نافذة المستشعر، ويؤدي في النهاية إلى زيادة الضوضاء في بيانات السحابة النقطية، وانخفاض دقة التعرف، وتقصير نطاق الكشف، وحتى سوء تقدير العوائق. بالنسبة إلى التطبيقات المهمة للسلامة-مثل القيادة الذاتية، لا يمكن تجاهل هذه التأثيرات.
