激光雷达传感器通过测量短激光脉冲从传感器到物体再返回所需的时间来计算距离并检测物体,并根据已知的光速计算距离。范围最广的传感器,例如在Google无人驾驶汽车中使用的Velodyne激光雷达传感器,将多个激光/检测器对(最多64个)组合成一个传感器,每个都能以20 kHz的频率脉动。这样一来,每秒最多可测量130万个数据点。
不同的应用程序对数据质量有不同的要求。但是,对于最可靠的物体检测,绝对需要大量数据,这使得激光雷达传感器非常适合障碍物检测。无人机上的激光雷达传感器有很多用途,您可以在此处进一步了解无人机上的激光雷达传感器。
Kespry 2.0商业无人机使用激光雷达传感器来检测和避开障碍物。
LeddarTech Vu8 LiDAR传感器
所述LeddartTech Vu8是一个紧凑的固态激光雷达,其在八个独立的段提供了高度精确的多目标检测。仅重75克的Vu8激光雷达传感器可以检测到700英尺(215米)范围内的障碍物。Vu8使用固定的激光光源,与任何扫描LiDAR解决方案相比,它大大提高了传感器的耐用性和成本效益。Vu8传感器非常适合驾驶员辅助,半自动和自动驾驶车辆(如无人机,卡车,用于建筑和采矿的重型设备,穿梭车,公共汽车和其他公共交通工具)中的导航和避免碰撞应用。新型Vu8传感器产品也将极大地受益于诸如要求更长距离和广阔视野的高级交通管理系统(ATMS)之类的应用。
7、Monocular Vision-单眼视觉
单眼传感器通过单镜头相机捕获图像。它是从单个静止图像进行3D深度重建。深度感知是从三个维度看事物并判断距离的能力。作为人类,我们在查看图像时会使用深度提示来确定物体之间的距离。这些深度提示可以是双目或单眼的。
深度提示也称为“图片深度提示”,其中有很多。单眼提示的一个示例是线性透视。在远处的铁轨照片中,铁轨的平行线似乎汇合在一起。这给了我们距离的视觉视角。另一个示例是查看两个相同的对象时。即使对象的大小相同,距离较远的对象也会显得较小。同样,单眼提示的另一个示例是,距离越远的对象在图像上方出现越高,并且越靠近地平线。单眼相机非常流行且便宜。用于解释图像数据的算法使单眼视觉相机能够创建3D图像,确定物体之间的距离并检测障碍物。
在一个非常简单的解释中,该算法将单眼视觉相机传感器捕获的图像与其图像深度提示进行比较。这听起来很简单。然而,使用单眼视觉相机实现障碍物检测需要一些出色的研究。
无人机单眼相机
派诺特AR 2.0无人机有2个单眼相机。一个朝前,另一个朝下。实际上,大多数无人机都配备了单眼相机。但是,几乎所有的无人机都不使用单眼相机来检测和避开障碍物。
但是,许多研究人员正在使用诸如Parrot AR 2.0无人机等单眼相机通过机器学习算法实时检测物体。这是另一篇有关视频的文章,其中使用Parrot AR无人机2.0单眼相机使用单眼视觉检测并避免障碍物。
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