Comment fonctionnent les « yeux » lidar ?
Avant d’expliquer pourquoi la poussière affecte l’effet de reconnaissance du lidar, nous devons d’abord clarifier le fonctionnement du lidar.
LiDAR (LiDAR, nom complet Light Detection and Ranging) est un capteur actif qui émet lui-même un faisceau laser, et le faisceau laser se reflète après avoir touché les objets environnants. En mesurant le temps nécessaire à chaque impulsion laser pour revenir de l'émission, la distance et la direction de l'objet cible peuvent être calculées, construisant ainsi un nuage de points tridimensionnel-de l'environnement environnant.
Cette conception peut obtenir des informations environnementales très précises dans des conditions idéales, mais elle sera grandement affectée si elle rencontre des objets tels que des gouttes de pluie, de la fumée, de la poussière, etc. Ces obstacles affecteront le faisceau laser, affectant ainsi la qualité du signal renvoyé.
Comment la poussière interfère-t-elle avec les signaux laser ?
Lorsque les humains conduisent des voitures, s’il y a de la poussière dans l’environnement, cela a en réalité peu d’impact. Mais pour le lidar, la poussière est en réalité une source d’interférences très gênante.
Lorsque le faisceau laser rencontre des particules de poussière dans l’air, une diffusion se produit et la lumière qui devrait initialement se déplacer en ligne droite est déviée par les particules de poussière. Une telle diffusion rendra le signal de retour plus faible et plus flou, et une partie de la lumière pourrait même ne pas revenir à l'extrémité réceptrice. Plus il y a de poussière, plus la diffusion des points lumineux sera importante et plus le signal effectif détecté sera faible. Cela finira par se manifester par une augmentation du bruit dans les données du nuage de points, des contours d'objets flous et même une mauvaise appréciation de la part du système selon laquelle il n'y a pas d'obstacle.
En plus de dévier la lumière, la poussière fait également perdre de l'énergie au faisceau pendant la propagation, ce qui entraîne une diminution de la force du signal reçu par le récepteur radar. Une fois que la force du signal chute autour du niveau de bruit du capteur, il devient difficile de faire la distinction avec précision entre les réflexions réelles et le bruit de fond, ce qui affecte directement la précision de la télémétrie et la capacité d'identifier des objets distants.
La poussière peut également contaminer les fenêtres de visualisation du LiDAR. Les faisceaux d’émission et de réception LiDAR doivent traverser un verre ou une fenêtre de protection transparente. S'il y a de la poussière attachée à la surface de cette fenêtre, et qu'elle s'accumule progressivement et s'épaissit avec le temps, le laser produira une réflexion et une absorption diffuses en traversant cette couche de pollution, et le signal du faisceau sortant et revenant sera affaibli ou même changera de direction. Ce type d'occlusion physique a un impact important sur la qualité globale du nuage de points. Non seulement la mesure de la distance sera inexacte, mais elle peut également faire croire à tort au système qu’il y a un obstacle devant lui ou ne pas voir du tout l’objet réel.
Comment réduire l'impact de la poussière sur le lidar
En fait, de nombreuses contre-mesures ont été proposées et appliquées aux interférences de poussières.
Une idée consiste à réduire l’adhérence de la poussière provenant de la quincaillerie sur la fenêtre. Dans la conception du matériau et du revêtement de la coque du radar, des matériaux à transmission lumineuse élevée et à forte capacité antisalissure peuvent être utilisés pour réduire l'accumulation de poussière sur le capot de protection, garantissant ainsi que le laser est aussi peu bloqué que possible. Par exemple, dans certains scénarios d'application, des housses de protection avec des revêtements nano-antifouling sur la surface sont utilisées pour empêcher la poussière d'adhérer et prolonger le cycle de nettoyage de l'équipement.
Au niveau logiciel, l’industrie a également développé des algorithmes de filtrage et de reconnaissance ciblés. Ces algorithmes combineront l'intensité et la distance de l'écho laser et la répartition des points autour du nuage de points pour déterminer quels points sont les plus susceptibles d'être du bruit causé par la diffusion de poussière, puis les supprimeront des données du nuage de points. Un tel « algorithme de dépoussiérage » peut restaurer dans une certaine mesure les informations du nuage de points de l'environnement réel et réduire l'impact des faux obstacles.
Une autre méthode est la fusion de capteurs, qui consiste à combiner le lidar avec d’autres types de capteurs. Par exemple, les caméras peuvent fournir des informations d’image pour aider à distinguer la poussière des cibles réelles. Le radar à ondes millimétriques-a de meilleures capacités de pénétration pour la pluie, le brouillard et la poussière. Leur combinaison peut former un système de perception plus robuste, beaucoup plus fiable qu’un seul lidar dans des environnements complexes.
Dans certains scénarios extrêmes particuliers, des mesures de nettoyage actif seront ajoutées, telles que l'installation de dispositifs de soufflage d'air, de brosses ou d'autres modules de nettoyage mécanique à l'extérieur du lidar pour nettoyer régulièrement la poussière à la surface de la fenêtre. Cependant, ce type de solution présente des coûts et des exigences de maintenance plus élevés et est principalement utilisée dans des environnements industriels ou robotisés spéciaux.
En conclusion,
la poussière affecte le LiDAR de plusieurs manières. Non seulement cela perturbe le chemin de propagation du laser, mais réduit également la force du signal, contamine la fenêtre du capteur et entraîne finalement une augmentation du bruit dans les données des nuages de points, une diminution de la précision de la reconnaissance, une plage de détection raccourcie et même une mauvaise évaluation des obstacles. Pour les applications critiques pour la sécurité-comme la conduite autonome, ces impacts ne peuvent être ignorés.
