Was ist LiDAR?

3 Dinge, die Sie wissen sollten

LiDAR-Sensoren (Akronym für „light detection and ranging“, „Lichtdetektion und -entfernungsmessung“) sind Abstands-Messungssensoren wie Radar und Sonar. Die Sensoren senden Laserimpulse aus, die von Objekten reflektiert werden. Dadurch können sie die Struktur ihrer Umgebung wahrnehmen. Sie erfassen die reflektierte Lichtenergie und bestimmen die Abstände zu Objekten, um eine 2D- oder 3D-Darstellung der Umgebung zu erstellen. LiDARs werden immer häufiger zur Entwicklung von Wahrnehmungssystemen in den unterschiedlichsten Branchen eingesetzt. Sie ermöglichen 3D-Wahrnehmungs-Workflows wie Objekterfassung, semantische Segmentierung und Navigations-Workflows wie Kartierung, simultane Standortbestimmung und Kartierung (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM) sowie Bahnplanung.

Warum LiDAR wichtig ist

Autonome Systeme nutzen eine Vielzahl von Sensoren wie Kamera, IMU und Radar zur Wahrnehmung ihrer Umgebung. LiDARs können einige der Nachteile anderer Sensoren ausgleichen, indem sie hochgradig genaue, strukturelle und dreidimensionale Informationen zu ihrer Umgebung liefern. Dieser Vorteil begünstigte die Einführung von LiDAR-Sensoren auf dem allgemeinen Markt für Wahrnehmungstechnologien.

Punktwolkendaten eines Fahrszenarios mit einigen Pkw. — LiDAR-Punktwolke einer Straßenszene.

Drei wichtige Gründe tragen zur Akzeptanz von LiDARs auf dem Markt bei:

Kostengünstige LiDARs. Durch die Einführung kostengünstiger LiDARs mit verbesserten Eigenschaften im Hinblick auf ihre Reichweite, Größe und Fehlerresistenz hat die Verfügbarkeit der Technologie für vergleichsweise umsatzschwache industrielle Anwendungen zugenommen.
Genaue 3D-Daten. LiDARs sammeln hochdichte 3D-Informationen über ihre Umgebung in Form von Punktwolken mit einer höheren Genauigkeit als andere Abstandssensoren wie Radare oder Sonare. Dies erhöht wiederum die Genauigkeit der 3D-Nachbildung.
LiDAR-Verarbeitungsalgorithmen. Durch die jüngsten Entwicklungen in LiDAR-Verarbeitungs-Workflows, beispielsweise semantische Segmentierung, Objekterkennung und -verfolgung, Fusion von LiDAR- und Kameradaten und LiDAR-SLAM, wurde es der Industrie ermöglicht, LiDARs in ihre Entwicklungs-Workflows einzubeziehen. Mithilfe von Tools wie MATLAB können Sie LiDAR-Verarbeitungsalgorithmen entwickeln und anwenden.

Anwendungsbereiche von LiDAR

LiDARs werden in einer Vielzahl von Branchen verwendet, vom autonomen Fahren bis hin zu Geowissenschaften. Diese Anwendungen lassen sich grob in drei Gruppen unterteilen, je nach Plattform, auf der sie montiert sind.

Luft-LiDARs
Boden-LiDARs
Innen-LiDARs

Luft-LiDARs

Bei Luft-LiDARs handelt es sich um LiDAR-Sensoren, die auf unbemannten Luftfahrzeugen (UAV) oder Flugzeugen angebracht werden. Luft-LiDARs erfassen 3D-Punktwolkendaten eines großen Gebietes, die für LiDAR-Kartenerstellung, Merkmalsextraktion, Geländeklassifizierung und weitere Einsatzfälle genutzt werden können.

Bild einer Drohne, auf der ein LiDAR montiert ist. — Luft-LiDAR-Sensor.

Punktwolkendaten einer Luftaufnahme mit Gebäuden und Bäumen. — Luft-LiDAR-Daten.

Beispiel-Anwendungsbereiche für Luft-LiDARs:

Landwirtschaft: Die LiDAR-Technologie wird in der Landwirtschaft intensiv zur Kartierung der Vegetationsfläche sowie zur Identifizierung des genauen Geländes landwirtschaftlicher Betriebe und des Wassereinzugsgebiets eingesetzt.
Stadtplanung: LiDARs werden bei der Erstellung digitaler Oberflächenmodelle (DSMs) oder sogar digitaler Stadtmodelle (DCMs) eines Gebiets verwendet. Diese werden für die Planung einer Stadt oder für den Aufbau neuer Infrastrukturen in bestehenden Städten eingesetzt.
Geologische Kartenerstellung: LiDARs können zur Erstellung von 3D-Karten der Erdoberfläche verwendet werden, die in Anwendungen wie Berg- und Tagebau, präziser Forstwirtschaft sowie Erdöl- und Erdgasexploration eingesetzt werden können.
Luftnavigation und Bahnplanung: LiDARs werden heute in UAVs zur Erfassung von Live-3D-Daten für die autonome Navigation durch das Gebiet verwendet.

Hier finden Sie Beispiele für den Einsatz von MATLAB^® bei der Verarbeitung von LiDAR-Luftaufnahmen:

Luftbild-LiDAR-SLAM

Boden-LiDARs

Es gibt zwei Arten von Boden-LiDARs: stationäre terrestrische LiDARs und mobile LiDARs.

Stationäre terrestrische LiDARs sind LiDARs, die auf einer stationären Plattform angebracht werden. Sie werden häufig für Landvermessungen, Straßenvermessungen, topologische Kartierung, die Erstellung digitaler Höhenkarten (DEMs), die Landwirtschaft und weitere Anwendungsfälle eingesetzt. Sie eignen sich für Bereiche, die eine detaillierte und engmaschige Datenerfassung erfordern.
Mobile LiDARs sind Boden-LiDARs, die auf einer mobilen Plattform wie einem Pkw oder Lkw angebracht werden. Das wichtigste Einsatzgebiet für mobile LiDARs ist autonomes Fahren. Auf den Fahrzeugen angebrachte LiDARs erfassen 3D-Punktwolkendaten der Umgebung und werden ferner in Wahrnehmungs- und Navigations-Workflows eingesetzt. Diese Workflows werden im nächsten Abschnitt ausführlich beschrieben.

Mehrere auf einem Pkw montierte LiDARs. — Mobiler LiDAR-Sensor.

Punktwolkendaten eines Straßenszenarios mit Pkw und Baum. — Mobile LiDAR-Daten.

Hier sehen Sie Beispiele für den Einsatz von MATLAB bei der Verarbeitung von Boden-LiDARs:

Innen-LiDARs

LiDARs werden häufig in Robotikanwendungen in Innenräumen eingesetzt. Hierzu werden sie auf mobile Roboter montiert. Neben 3D-LiDARs werden 2D-LiDARs oder Laserscanner ebenfalls in Robotikanwendungen in Innenräumen eingesetzt, beispielsweise LiDAR-Scans und -Kartenerstellung. Sie erfassen Tiefeninformationen der Umgebung und werden anschließend je nach Anwendungsfall weiterverarbeitet.

Ein Screenshot von Innen-LiDAR-Daten. — Innen-LiDAR-Daten.

Häufige Anwendungsfälle von Innen-LiDARs:

LiDAR-Kartenerstellung und -SLAM: Mithilfe von 2D- oder 3D-LiDARs können Sie 2D- bzw. 3D-SLAMs und -Karten erstellen.
Hinderniserkennung, Kollisionswarnung und -vermeidung: 2D-LiDARs werden häufig zur Erkennung von Hindernissen verwendet. Anhand der Daten können Kollisionswarnungen ausgegeben oder Hindernisse vermieden werden.

Hier sehen Sie Beispiele für den Einsatz von MATLAB bei der Verarbeitung von Boden-LiDARs:

LiDAR-Verarbeitung in MATLAB

MATLAB und die Lidar Toolbox™ vereinfachen Aufgaben zur LiDAR-Verarbeitung. MATLAB hilft Ihnen mit speziellen Tools und Funktionen, häufige Herausforderungen bei der Verarbeitung von LiDAR-Daten, wie 3D-Datentypen, Datenknappheit, ungültige Datenpunkte und hohes Rauschen, zu bewältigen.

Sie können Live- und aufgezeichnete LiDAR-Daten in MATLAB importieren, LiDAR-Verarbeitungs-Workflows implementieren und C/C++ und CUDA^®-Code zum Einsatz in der Produktion generieren.

Einige der wichtigen Funktionen von MATLAB bei der Verarbeitung von LiDAR-Punktwolken werden in den folgenden Abschnitten beschrieben.

Streamen, Lesen und Schreiben von LiDAR-Daten

Der erste Schritt bei der Verarbeitung aller Sensordaten in MATLAB ist das Laden der Daten in den MATLAB-Workspace. Dabei haben Sie folgende Optionen:

Live-Streaming von Daten von Velodyne-Sensoren mithilfe des Velodyne Lidar Hardware Support Package und von Ouster-Sensoren mithilfe des Ouster Lidar Hardware Support Package.
Lesen gespeicherter Punktwolken in diversen Dateiformaten, z. B. PCD, PLY, PCAP (Velodyne, Ouster und Hesai Pandar), Ibeo-Datencontainer, LAS und LAZ.
Schreiben von Punktwolken in verschiedenen Dateiformaten, z. B. PCD, PLY, LAS und LAZ.
Simulieren von LiDAR-Daten, um Algorithmen und Workflows vor der Bereitstellung in Produktivsystemen zu testen. In MATLAB können Sie 3D- oder 2D-LiDAR-Daten durch Festlegung von Sensorparametern zum Testen Ihrer Verarbeitungsalgorithmen in Simulationsumgebungen synthetisieren. Die Lidar Toolbox, UAV Toolbox und Automated Driving Toolbox stellen LiDAR-Sensormodelle zur Simulation von LiDAR-Punktwolken bereit.

LiDAR-Sensormodell: — Streamen von Live-LiDAR-Daten von Velodyne^®-LiDAR-Sensoren.

Simulation von 3D-LiDAR-Daten.

LiDAR-Datenverarbeitung

Sie können LiDAR-Daten vorverarbeiten, um die Qualität der Daten zu verbessern und grundlegende Informationen daraus zu extrahieren. Die Lidar Toolbox™ bietet Funktionen für Downsampling, Medianfilterung, Angleichung, Transformation und Extraktion von Merkmalen aus Punktwolken.

LiDAR-Kamerakalibrierung

MATLAB ermöglicht eine LiDAR-Kamerakalibrierung zur Schätzung von LiDAR-Kamera-Transformationen zur Fusion von Kamera- und LiDAR-Daten. Ferner können Sie Farbinformationen in LiDAR-Punktwolken fusionieren und 3D-Begrenzungsrahmen im LiDAR mit 2D-Begrenzungsrahmen in einer gemeinsam platzierten Kamera schätzen.

Screenshot der Lidar Camera Calibrator App. — Lidar Camera Calibrator-App.

Deep Learning für LiDAR

Mit MATLAB können Sie Deep-Learning-Algorithmen zur Objekterkennung und semantischen Segmentierung auf LiDAR-Daten anwenden.

Mit nur wenigen Codezeilen in MATLAB können Sie vortrainierte semantische Segmentierungsmodelle wie PointSeg und SqueezeSegV2 für LiDAR-Daten importieren. Ferner können Sie auch Ihre eigenen Deep-Learning-Modelle trainieren, bewerten und bereitstellen.
MATLAB ermöglicht den Entwurf, das Training und die Bewertung fehlerresistenter Detektoren wie PointPillars- und ComplexYolo-V4-Netzwerke. Sie können ausgerichtete Begrenzungsrahmen um Objekte in LiDAR-Punktwolken erkennen und anpassen.
Die Lidar Labeler App in der Lidar Toolbox vereinfacht die Kennzeichnung von Punktwolken. Sie können Punktwolken manuell zur Objekterfassung und semantischen Segmentierung kennzeichnen, integrierte oder eigens erstellte Algorithmen zur Automatisierung der Kennzeichnung von LiDAR-Punktwolken anwenden sowie die Leistung von Automatisierungsalgorithmen beurteilen.

Sicht vom Ego-Fahrzeug auf eine Punktwolke mit gekennzeichnetem Lkw und Pkw. — Semantische Segmentierung von Punktwolken

Objektverfolgung in Punktwolken

MATLAB kann mehrere Domänen vereinen, die einem End-to-End-Objektverfolgungs-Workflow zugeführt werden. Dadurch wird es Ihnen ermöglicht, LiDAR-Daten zu lesen, sie vorzuverarbeiten, Deep Learning zur Erkennung von Objekten anzuwenden, diese Objekte mithilfe eines vorab definierten Trackers zu verfolgen und das alles auf der Zielhardware zu implementieren.

Screenshot von Fahrzeugen, die über sequenzielle Punktwolkendaten nachverfolgt werden. — Objekterkennung und -verfolgung.

Registrierung von Punktwolken und SLAM

MATLAB bietet Funktionen zur Registrierung von LiDAR-Punktwolken und Erstellung von 3D-Karten aus Boden-LiDAR-Daten und luftgestützten LiDAR-Daten mithilfe von SLAM-Algorithmen. Dies gilt für:

Simulation von 3D-LiDAR-Daten.

Weitere Informationen zur LiDAR-Verarbeitung finden Sie unter Lidar Toolbox und Computer Vision Toolbox™.

LiDAR-FAQs

LiDAR (Light Detection and Ranging) ist ein Abstands-Messungssensor, der Laserpulse aussendet, die von Objekten reflektiert werden, sodass er die Struktur seiner Umgebung wahrnehmen und 2D- oder 3D-Darstellungen erstellen kann, indem er die reflektierte Lichtenergie aufzeichnet.

Während Radar und Sonar ebenfalls distanzmessende Sensoren sind, verwendet LiDAR Laserpulse und reflektierte Lichtenergie zur Bestimmung von Entfernungen und liefert hochgradig genaue, strukturelle und dreidimensionale Informationen mit höherer Genauigkeit als andere Abstandssensoren.

Eine Punktwolke ist eine Sammlung von Datenpunkten, die von LiDAR-Sensoren erfasst werden und die 3D-Struktur der Umgebung darstellen, welche für Anwendungen wie Objekterfassung, semantische Segmentierung und Kartierung verarbeitet werden kann.

LiDAR-Systeme werden basierend auf ihrer Plattform in drei Gruppen eingeteilt: Luft-LiDARs (auf UAVs oder Flugzeugen montiert), Boden-LiDARs (stationär terrestrisch oder mobil) und Innen-LiDARs (in Robotikanwendungen verwendet).

LiDAR wird in der automatisierten Fahrtechnik, Landwirtschaftsvermessung, Stadtplanung, geologischen Kartierung, UAV-Navigation, Geländevermessungen, topographischen Kartierungen und in der Indoor-Robotik für SLAM (Simultane Lokalisierung und Kartierung), Hinderniserkennung und Kollisionsvermeidung eingesetzt.

Die Marktdurchdringung wird durch die Einführung kostengünstiger LiDAR-Systeme mit verbesserten Eigenschaften vorangetrieben, und ihre Fähigkeit, genaue hochdichte 3D-Daten als Punktwolken zu erfassen, ermöglicht die Anwendung komplexer Algorithmen wie semantische Segmentierung und SLAM (Simultane Lokalisierung und Kartierung).

Die LiDAR-Kamera-Kalibrierung ist der Prozess, die Transformation zwischen Bildern, die von einer Kamera aufgenommen wurden, und der Punktwolke, die von LiDAR-Sensoren erfasst wurde, zu finden. Dadurch können Sie Farbinformationen in LiDAR-Punktwolken integrieren und 3D-Begrenzungsboxen mithilfe von 2D-Begrenzungsboxen aus ko-lokalisierten Kameras abschätzen.

MATLAB ermöglicht Streamen und Lesen von LiDAR-Daten, Vorverarbeitung und Filterung, LiDAR-Kamera-Kalibrierung, Deep Learning für Objekterkennung und semantische Segmentierung, Objektverfolgung sowie Punktwolken-Registrierung und SLAM (Simultane Lokalisierung und Kartierung).

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