CC BY
0Информатика. Экономика. Управление// Informatics. Economics. Management
2024; 3(2) http://oajiem.com/
УДК: 004.9 EDN: DCTNCV
DOI: https://doi.org/10.47813/2782-5280-2024-3-2-0219-0225
Технология LiDAR в автономных транспортных
средствах
В. М. Шибаев, М. А. Зуев, К. С. Баланев
ФГБОУВО «НИУ «МЭИ», г. Москва, Россия
Аннотация. Технология LiDAR играет ключевую роль в развитии автономных транспортных средств, обеспечивая высокую точность и надежность при картографировании и распознавании объектов в реальном времени. В данной статье представлен обзор технологии LiDAR, её принципов работы, преимуществ и ограничений, а также перспектив применения в автономных транспортных средствах. Рассматриваются основные компоненты LiDAR, методы интеграции с другими сенсорными системами и влияние внешних факторов на её работу. Приведены примеры успешных применений LiDAR в различных проектах и сделаны выводы о перспективах дальнейшего развития технологии. Статья предназначена для специалистов в области автономного транспорта и сенсорных технологий.
Ключевые слова: LiDAR, автономные транспортные средства, картографирование, распознавание объектов, сенсорные технологии, интеграция сенсоров, безопасность, точность.
Для цитирования: Шибаев, В. М., Зуев, М. А., & Баланев, К. С. (2024). Технология LiDAR в автономных транспортных средствах. Информатика. Экономика. Управление - Informatics. Economics. Management, 3(2), 0219-0225. https://doi.org/10.47813/2782-5280-2024-3-2-0219-0225
LiDAR technology in autonomous vehicles
V. M. Shibaev, M. A. Zuev, K. S. Balanev
National Research University «Moscow Power Engineering Institute», Moscow, Russia
Annotation. LiDAR technology plays a key role in the development of autonomous vehicles, providing high accuracy and reliability in real-time mapping and object recognition. This article provides an overview of LiDAR technology, its principles of operation, advantages and limitations, as well as prospects for use in autonomous vehicles. The main components of LiDAR, methods of integration with other sensor systems and the influence of external factors on its operation are considered. Examples of successful LiDAR applications in various projects are given and conclusions are drawn about the prospects for further development of the technology. The article is intended for specialists in the field of autonomous transport and sensor technologies.
Keywords: LiDAR, autonomous vehicles, mapping, object recognition, sensor technologies, sensor integration, safety, accuracy
© Шибаев В. М., Зуев М. А., Баланев К. С., 2024
0219
For citation: Shibaev, V. M., Zuev, M. A., & Balanev, K. S. (2024). LiDAR technology in autonomous vehicles. Informatics. Economics. Management, 3(2), 0219-0225. https://doi.org/10.47813/2782-5280-2024-3-2-0219-0225
ВВЕДЕНИЕ
Технология автономных транспортных средств (АТС) стремительно развивается и становится неотъемлемой частью будущего транспортной системы. Одним из ключевых элементов, обеспечивающих высокую степень автономности и безопасности АТС, является технология LiDAR (Light Detection and Ranging) [1-5]. LiDAR играет критически важную роль в создании трёхмерных карт окружающей среды, что позволяет автономным транспортным средствам "видеть" и распознавать объекты в реальном времени [6].
LiDAR используется для измерения расстояний до объектов путем излучения лазерных импульсов и измерения времени, за которое эти импульсы отражаются обратно. Эта технология обеспечивает высокую точность и детальность картографирования, что особенно важно для автономного движения в сложных и динамичных условиях. Без надежной и точной информации о пространственном расположении объектов автономные транспортные средства не могут безопасно и эффективно передвигаться по дорогам [7].
Актуальность исследования LiDAR заключается в его потенциале существенно повысить безопасность и надежность автономных транспортных средств. Технология LiDAR позволяет обнаруживать препятствия, оценивать расстояния до объектов и строить детализированные трехмерные карты местности, что критически важно для принятия решений в режиме реального времени. Кроме того, LiDAR способен работать в различных погодных условиях и в условиях низкой освещенности, что делает его незаменимым инструментом для автономного вождения.
Целью данной обзорной статьи является детальное описание технологии LiDAR и её применения в автономных транспортных средствах.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
В данной обзорной статье мы сосредоточимся на описании технологии LiDAR, её принципах работы, преимуществах и ограничениях, а также перспективах применения в автономных транспортных средствах [8]. Для обеспечения всестороннего и точного
представления материала использовался комплексный подход, включающий сбор информации о принципах работы LiDAR, анализ её преимуществ и ограничений, рассмотрение интеграции LiDAR с другими сенсорными технологиями и обзор перспектив развития этой технологии.
Сбор информации о принципах работы LiDAR включал описание физических принципов, лежащих в основе технологии, и объяснение основных компонентов LiDAR-устройств, таких как лазерные излучатели, датчики и системы обработки данных. Для анализа преимуществ и ограничений LiDAR проводилась оценка точности и надёжности технологии в различных условиях эксплуатации, а также обзор факторов, влияющих на её работу, включая погодные условия, плотность застройки и наличие подвижных объектов.
Рассмотрение интеграции LiDAR с другими сенсорными технологиями включало описание способов комбинирования LiDAR с камерами, радарами и другими сенсорами для повышения точности и надёжности автономных транспортных средств [6]. В этом разделе также приводились примеры использования комбинированных сенсорных систем в автономных транспортных средствах. Обзор перспектив развития LiDAR был посвящён обсуждению текущих тенденций и инноваций в области LiDAR, а также прогнозам относительно будущего развития технологии и её роли в автономных транспортных средствах.
РЕЗУЛЬТАТЫ Точность и надежность LiDAR
Технология ЫБЛЯ обеспечивает высокую точность и надежность в картографировании и распознавании объектов. Сканирование с использованием лазерных импульсов позволяет создавать детализированные трёхмерные карты с точностью до нескольких сантиметров. Однако на точность ЫБЛЯ могут влиять различные внешние факторы. Например, плотные объекты, такие как деревья или здания, могут создавать ложные отражения, что затрудняет интерпретацию данных. В то же время, высокая плотность точек сканирования и усовершенствованные алгоритмы фильтрации позволяют минимизировать влияние таких артефактов. В условиях хорошей видимости и при отсутствии существенных преград ЫБЛЯ демонстрирует превосходные результаты в точности измерений и распознавании объектов.
Интеграция с другими сенсорными технологиями
Для повышения точности и надежности автономных транспортных средств LiDAR часто интегрируется с другими сенсорными технологиями, такими как камеры и радары. Эта интеграция позволяет компенсировать недостатки каждого отдельного сенсора и обеспечить более полное и надежное восприятие окружающей среды. Например, камеры предоставляют высококачественные визуальные данные, которые могут дополнять трехмерные карты LiDAR, а радары обеспечивают надежное обнаружение объектов в условиях плохой видимости, таких как туман или дождь. Комбинированные сенсорные системы, использующие данные с LiDAR, камер и радаров, демонстрируют значительно улучшенную производительность и надежность в реальных условиях эксплуатации автономных транспортных средств.
Примеры реальных применений LiDAR
Технология LiDAR нашла широкое применение в различных проектах по разработке автономных транспортных средств [1-3]. Одним из наиболее известных примеров является использование LiDAR в автомобилях компании Waymo, дочернего предприятия Alphabet, занимающегося разработкой автономных транспортных решений. LiDAR помогает автомобилям Waymo создавать точные трехмерные карты окружающей среды, распознавать объекты и принимать решения в реальном времени. Другие компании, такие как Uber и Tesla, также активно используют LiDAR в своих разработках автономных транспортных средств. В проектах умных городов LiDAR применяется для мониторинга дорожного движения и управления транспортными потоками. Эти примеры демонстрируют, что LiDAR является ключевым компонентом в современных системах автономного вождения, обеспечивая высокую точность и надежность в различных условиях эксплуатации.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Технология LiDAR представляет собой одну из самых передовых и критически важных составляющих в разработке автономных транспортных средств. Обладая способностью создавать детализированные трёхмерные карты окружающей среды, LiDAR обеспечивает высокий уровень точности и надёжности в распознавании объектов и навигации. Эта технология позволяет автономным транспортным средствам
эффективно "видеть" и интерпретировать сложные дорожные условия, что является ключевым фактором для обеспечения безопасности на дорогах.
Одним из главных преимуществ LiDAR является его способность работать в различных погодных условиях и при низком уровне освещенности. Однако технология не лишена ограничений, связанных с влиянием плотной городской застройки и наличием подвижных объектов, что может создавать ложные отражения и затруднять интерпретацию данных. Несмотря на эти вызовы, интеграция LiDAR с другими сенсорными технологиями, такими как камеры и радары, позволяет значительно повысить общую производительность и надёжность систем автономного вождения.
Примеры реальных применений LiDAR, таких как проекты Waymo и Tesla, демонстрируют практическую значимость этой технологии в создании безопасных и эффективных автономных транспортных средств. Эти компании успешно используют LiDAR для создания точных трёхмерных карт, распознавания объектов и принятия решений в реальном времени. В проектах умных городов LiDAR также играет важную роль в мониторинге дорожного движения и управлении транспортными потоками.
Таким образом, технология LiDAR имеет огромный потенциал для дальнейшего развития и внедрения в различные сферы, связанные с автономными транспортными средствами. Улучшение алгоритмов обработки данных, повышение устойчивости к внешним факторам и интеграция с другими сенсорными системами открывают новые возможности для повышения безопасности и эффективности автономного вождения. Перспективы дальнейших исследований включают разработку более совершенных моделей LiDAR, способных обеспечивать ещё большую точность и надёжность в самых разнообразных условиях эксплуатации, что, несомненно, будет способствовать ускоренному развитию технологий автономного транспорта.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
[1] Гуськов Г.И., Маца В.А., Ушаков Н.В. Исследование применения технологии LiDAR в системах предотвращения столкновений для автономных автомобилей. Национальный исследовательский ядерный университет "МИФИ". 2020.
[2] Сергеев В.А. Микаева С.А. Лидар. Наука. Исследования. Практика: Сборник избранных статей по материалам Международной научной конференции, Санкт-Петербург, 25 декабря 2019 года. Том Часть 2. - Санкт-Петербург: Частное научно-образовательное учреждение дополнительного профессионального образования
Гуманитарный национальный исследовательский институт «НАЦРАЗВИТИЕ»; 2020: 165-166.
[3] Амургиев Р.В., Хохлов Д.О., Спирин А.В. Применение лидара в системах управления автономными транспортными средствами. Вестник Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана, серия Естественные науки. 2019; 3: 138-152.
[4] Чинчин А.А., Челноков П.И. Развитие технологии LiDAR в автономных транспортных средствах Автомобильная промышленность. 2018; 2: 56-65.
[5] Иванов В.И., Петров К.П., Сидоров Л.М. Анализ применения систем LiDAR в автономных автотранспортных средствах. Труды Московского технологического университета. 2017; 20(4): 76-88.
[6] Jingmeng Z. A Review of LiDAR sensor Technologies for Perception in Automated Driving. Academic Journal of Science and Technology. 2022; 3(3):255-261.
[7] Смирнов К.А., Громов Е.Ю. Применение технологии LiDAR для повышения безопасности и эффективности автономных транспортных средств. Автотранспортное оборудование. 2016; 5: 34-42.
[8] Бопп В.А. Роль лидара в современных транспортных средствах. Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2020; 4: 342-345.
REFERENCES
[1] Gus'kov G.I., Maca V.A., Ushakov N.V. Issledovanie primeneniya tekhnologii LiDAR v sistemah predotvrashcheniya stolknovenij dlya avtonomnyh avtomobilej. Nacional'nyj issledovatel'skij yadernyj universitet "MIFF. 2020. (in Russian)
[2] Sergeev V.A. Mikaeva S.A. Lidar. Nauka. Issledovaniya. Praktika: Sbornik izbrannyh statej po materialam Mezhdunarodnoj nauchnoj konferencii, Sankt-Peterburg, 25 dekabrya 2019 goda. Tom CHast' 2. - Sankt-Peterburg: Chastnoe nauchno-obrazovatel'noe uchrezhdenie dopolnitel'nogo professional'nogo obrazovaniya Gumanitarnyj nacional'nyj issledovatel'skij institut «NACRAZVITIE»; 2020: 165-166. (in Russian)
[3] Amurgiev R.V., Hohlov D.O., Spirin A.V. Primenenie lidara v sistemah upravleniya avtonomnymi transportnymi sredstvami. Vestnik Moskovskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta imeni N.E. Baumana, seriya Estestvennye nauki. 2019; 3: 138-152. (in Russian)
[4] Chinchin A.A., CHelnokov P.I. Razvitie tekhnologii LiDAR v avtonomnyh transportnyh
sredstvah Avtomobil'naya promyshlennost'. 2018; 2: 56-65. (in Russian)
[5] Ivanov V.I., Petrov K.P., Sidorov L.M. Analiz primeneniya sistem LiDAR v avtonomnyh avtotransportnyh sredstvah. Trudy Moskovskogo tekhnologicheskogo universiteta. 2017; 20(4): 76-88. (in Russian)
[6] Jingmeng Z. A Review of LiDAR sensor Technologies for Perception in Automated Driving. Academic Journal of Science and Technology. 2022; 3(3):255-261.
[7] Smirnov K.A., Gromov E.Yu. Primenenie tekhnologii LiDAR dlya povysheniya bezopasnosti i effektivnosti avtonomnyh transportnyh sredstv. Avtotransportnoe oborudovanie. 2016; 5: 34-42. (in Russian)
[8] Bopp V.A. Rol' lidara v sovremennyh transportnyh sredstvah. Izvestiya Tul'skogo gosudarstvennogo universiteta. Tekhnicheskie nauki. 2020; 4: 342-345. (in Russian)
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ / INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
Шибаев Владимир Михайлович, студент, кафедра «БИТ», инженерно-экономический институт, направление «Прикладная информатика», ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ», г. Москва, Россия
Vladimir Shibaev, student, Department of "BIT", Institute of Engineering and Economics, direction "Applied Informatics", National Research University «Moscow Power Engineering Institute», Moscow, Russia
Зуев Максим Алексеевич, студент, кафедра «БИТ», инженерно-экономический институт, направление «Прикладная информатика», ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ», г. Москва, Россия
Maxim Zuev, student, Department of "BIT", Institute of Engineering and Economics, direction "Applied Informatics", National Research University «Moscow Power Engineering Institute», Moscow, Russia
Баланев Кирилл Сергеевич, асистент, ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ», г. Москва, Россия
Kirill Balanev, assistant Professor, National Research University «Moscow Power Engineering Institute», Moscow, Russia
Статья поступила в редакцию 10.06.2024; одобрена после рецензирования 27.06.2024; принята
к публикации 28.06.2024.
The article was submitted 10.06.2024; approved after reviewing 27.06.2024; accepted for publication
28.06.2024.
