Che cos'è il LiDAR?

LiDAR, o Light Detection and Ranging (Rilevamento della distanza tramite luce laser), è una tecnologia di telerilevamento che utilizza impulsi luminosi per mappare un ambiente. Sebbene sia possibile trovare il LiDAR nei sistemi di sicurezza domestica, negli scanner di codici a barre e nei sistemi di riconoscimento facciale, il LiDAR potrebbe essere meglio conosciuto per il suo ruolo nel progresso della guida completamente autonoma. A differenza dei suoi cugini RADAR e SONAR, il LiDAR fornisce dati 3D ad alta risoluzione, rendendolo uno strumento importante in tutti i settori, tra cui quello automobilistico, geologico e agricolo. 

All'inizio del XX secolo, per misurare la distanza venivano utilizzati il RADAR (Radio Detection and Ranging) e il SONAR (Sound Navigation and Ranging), il primo utilizzando onde radio elettromagnetiche e il secondo utilizzando onde sonore. Ping. Poi, con l'invenzione del laser negli anni '60, fu creato un nuovo sistema di rilevamento della distanza che sfruttava la potenza della fotonica. Il LiDAR consente di misurare, mappare e interpretare il nostro mondo alla velocità della luce.  

Composti da tre parti principali, tutti i sistemi LiDAR includono un emettitore per inviare le onde luminose, un ricevitore per catturare le onde luminose riflesse e un processore per interpretare i dati. In una frazione di secondo, migliaia di onde luminose pulsanti colpiscono un oggetto, rimbalzano indietro e forniscono dati temporali precisi per interpretare esattamente cosa c'è in un ambiente e cosa sta facendo.

Utilizzando più emettitori laser e luce pulsante rapidamente (centinaia di migliaia di volte al secondo), i sistemi LiDAR sono in grado di acquisire misurazioni da diverse angolazioni in un ampio campo visivo. Il risultato sono mappe 3D che forniscono informazioni precise su posizione, distanza e movimento. 

L'idea di sparare raggi laser in aria può sembrare molto fantascientifica, ma il LiDAR è una tecnologia comune attualmente utilizzata in una varietà di settori e applicazioni, tra cui:

Guida autonoma

Lavorando insieme a telecamere e sensori radar, il LiDAR fornisce dati essenziali per la navigazione sicura dei veicoli a guida autonoma. Creando mappe 3D dell'area circostante il veicolo, il LiDAR raccoglie informazioni precise su forma, dimensione e posizione degli oggetti, consentendo di rilevare segnali stradali, altre auto, ostacoli e pedoni. La precisione del LiDAR a una certa distanza consente inoltre ai veicoli autonomi di tracciare le corsie e aiuta a prevenire le collisioni.

Visione computerizzata

Per ricavare un significato da immagini e video, i computer hanno bisogno di più dettagli di quelli che le sole videocamere possono fornire. I dati forniti dal LiDAR danno ai computer la capacità di riconoscere e interpretare il mondo visivo, fondendo informazioni approfondite con immagini. La visione artificiale assistita dal LiDAR si trova comunemente nella realtà aumentata, nel riconoscimento dei gesti (giochi) e nel monitoraggio medico.

Riconoscimento facciale

Nei sistemi che richiedono il riconoscimento facciale per l'autenticazione, il LiDAR migliora la precisione e riduce lo spoofing. Le nuvole di punti altamente dettagliate del LiDAR contengono dati precisi sui contorni e le dimensioni all'interno della struttura facciale, aiutando i sistemi a distinguere tra volti reali e immagini 2D. Dato che il LiDAR utilizza una propria fonte di luce, può mappare i volti in condizioni di scarsa illuminazione, anche al buio.

Robotica

Analogamente ai veicoli autonomi, i robot si affidano al LiDAR per aiutarli a spostarsi in sicurezza nell'ambiente circostante. Le mappe 3D dettagliate del LiDAR forniscono ai robot i dati precisi necessari per prendere decisioni informate e in frazioni di secondo sui loro percorsi attraverso ambienti trafficati e mutevoli, come magazzini e fabbriche. È utile anche per migliorare le capacità di riconoscimento degli oggetti e di manipolazione dei robot che lavorano in situazioni complesse come l'industria manifatturiera, l'agricoltura e la ricerca e salvataggio.

Molti di noi hanno sentito parlare per la prima volta del LiDAR in relazione alla guida autonoma. Qui, l'autonomia di livello 5 (prestazioni simili a quelle umane in ogni scenario) è l'obiettivo finale. Per raggiungerlo, sarà necessario lo sforzo concertato di una serie di tipi di sensori, tra cui videocamera, radar, ultrasuoni e LiDAR. Ma sono la precisione e la portata del LiDAR, ad esempio la capacità di vedere chiaramente gli oggetti a più di 200 metri di distanza, a renderlo generalmente considerato fondamentale per le collisioni e per evitare gli ostacoli.  

Esistono diversi tipi di LiDAR che possono essere utilizzati solo nella guida autonoma, tra cui scansione, rotazione e flash. Inoltre, mentre la maggior parte degli attuali sistemi LiDAR utilizza tecnologie di rilevamento del tempo di volo (ToF), molti sistemi di prossima generazione stanno cercando di sfruttare il rilevamento a onda continua modulata in frequenza (FMCW).

I produttori possono utilizzarne un solo tipo o tutti contemporaneamente. Andando oltre i veicoli, la scelta dei tipi LiDAR continua a moltiplicarsi, con una varietà di opzioni che supportano esigenze specifiche in termini di portata, mobilità e ambiente. 

Di seguito sono riportate le definizioni di alcuni termini comuni utilizzati per descrivere i sistemi LiDAR:

• LiDAR rotante: Comporta la rotazione della sorgente luminosa per catturare immagini dall'intera scena. La rotazione è azionata meccanicamente (come le trottole spesso viste sul tetto di un veicolo autonomo).
• Scansione LiDAR: Comporta l'utilizzo di tecnologie avanzate (come array ad allineamento di fase, ottica diffrattiva e metasuperfici) anziché la rotazione meccanica per catturare immagini dall'intera scena. Questo viene spesso definito anche LiDAR "a stato solido".
• LiDAR Flash: Comporta l'utilizzo di una serie di sorgenti luminose per catturare immagini dell'intera scena in un unico "scatto" (proprio come il flash di una fotocamera). Sebbene questa tecnologia sia più robusta di quella del LiDAR rotante, generalmente funziona su un raggio d'azione più breve.
• Rilevamento ToF: Questo metodo di rilevamento LiDAR si basa sull'utilizzo del tempo di volo (ovvero il tempo che intercorre tra il momento in cui la sorgente luminosa viene emessa e quello in cui viene rilevata dal ricevitore) per determinare la distanza dagli oggetti rilevati.
• Rilevamento FMCW: Questo metodo di rilevamento LiDAR si basa sull'invio di più raggi a frequenze leggermente diverse nella scena e sulla misurazione dell'interferenza tra loro per determinare la distanza dall'oggetto. Questo metodo è più robusto del rilevamento ToF per quanto riguarda la corruzione dei dati provenienti da altri sistemi LiDAR che potrebbero operare contemporaneamente (ad esempio su altre auto), ma richiede un'elaborazione computazionale significativamente maggiore.
• LiDAR aereo: Questo descrive i sistemi LiDAR che operano da aeromobili come aerei, elicotteri e droni.
• LiDAR terrestre: Questo descrive i sistemi LiDAR che operano su veicoli terrestri come i camion.

Nelle applicazioni in cui velocità e precisione dominano l'elenco delle priorità, LiDAR è la tecnologia preferita. Finché il LiDAR rimarrà il metodo di rilevamento più costoso, probabilmente continuerà a incontrare resistenze nel suo percorso verso l'adozione universale.   

Poiché la domanda di velocità e precisione in tutte le tecnologie continua ad aumentare, l'integrazione del LiDAR in tutti i sistemi crescerà. Il futuro dei settori che cambiano il mondo, come la sanità, i trasporti e l'agricoltura, sarà modellato dalle innovazioni rese possibili dal LiDAR.

Per raggiungere il livello successivo delle funzionalità LiDAR, ingegneri e produttori utilizzano le intuizioni predittive della simulazione. Con software ottici e fotonici come Ansys Speos, Lumerical, Zemax e AVxcelerate, i progettisti possono esplorare numerosi scenari per prevedere con precisione le prestazioni del LiDAR. Attraverso la simulazione, i test e la convalida, le idee alimentate dalla luce avanzano sempre più velocemente.

Tendenze LiDAR da tenere d'occhio:

• Pianificazione urbana intelligente
• Veicoli aerei senza equipaggio (UAV)
• Ricerca e conservazione ambientale
• Integrazioni indossabili

Che si tratti di rilevare pedoni che attraversano una strada o buche che invadono una città, il LiDAR vede ciò che ci circonda con incredibile precisione e velocità. Sfruttando la potenza del LiDAR nelle varie tecnologie, possiamo aspettarci molti grandi sviluppi futuri. 

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