我們經常說雷射雷達的應用領域非常廣泛。那麼實際上這些應用是什麼樣子的呢？基於乙個演算法，我們提出了五種不同的應用。
雷射雷達資料以點雲的形式表示，每個點包含大量資訊，構成了精確的3d環境影象。然後，使用演算法對這些點雲資料進行評估，並為具體應用獲取有意義的資訊。通過演算法可以定義識別乙個特定區域，本文將**這個演算法是如何工作的，以及說明這個思路可以實現哪些應用。
博物館牆上展出了一幅珍貴的畫，為了確保它在展出過程中不會被遊客損壞，在這幅畫的周邊設立了乙個限制區域。採用雷射雷達如何確定是否有人進入該區域？
這可以通過在室內安裝雷射雷達感測器來監視這個區域。第一步是建立乙個室內無人的三維影象，將這個定義為場景的背景。這可以幫助我們之後區分房間中的靜態物件和動態物件，如果識別到動態物件則有可能觸發警報。
使用此背景，定義乙個區域，這個區域是指限制觀眾進入的區域，如圖所示。下一步，定義這個區域內的檢測點數閾值。例如，如果有人只是靠近這塊區域的邊界處拍照，則會檢測到少量點。如果該數字低於臨界值，說明此遊客還未進入限制區域。然而，如果這位遊客現在再往前跨出一步，他將被識別為侵入安全區域。在這種情況下，會觸發安全警報。
這項技術應用廣泛。例如，在火車站，將鐵軌處定義為特定區域，如果在鐵軌上檢測到活動的目標物，列車會發出警報並停車。公司內存放貴重物品的場所也可以通過這種方式得到保護。如果某個特定區域被定義為安全邊界，一旦有人進入，就會觸發警報。定義的閾值對於防止誤報來說非常重要。例如，如果乙隻貓穿過該區域或一些樹葉從樹上掉下來，它們不會觸發任何警報，因為這不會超過閾值。
雷射雷達可以為城市運作提供有價值的資訊。例如，如果需要確定特定行人區的行人數量，則可以使用雷射雷達檢測這片區域。可以從點雲中實時提取大量資訊，例如進出該區域的人數和停留時間。這些資訊對商業活動規劃和城市管理至關重要，可以使用與博物館示例相同的演算法來收集。此外，雷射雷達與照相機相比，在保護被探測者的隱私方面更具優勢，因為雷射雷達所識別的被探測物件是點雲輪廓。lidar只記錄感測器和物體之間的三維距離，根據記錄的點雲資料，可以識別出來目標物是人，但不能收集任何其他細節，如頭髮或面部特徵，所以僅檢測到有人侵入該區域，而不能識別出來這個人的身份資訊。
正如確定乙個人是否進入了不應該進入的區域一樣，確定某些區域是否被占用也很容易。其中乙個應用例項是停車位檢測，將雷射雷達感測器安裝到停車位沿途的路燈上。在點雲中，把每個停車位都定義為一塊區域。如果檢測到物體（在本例中這個物體是車輛），則停車位會被標記為已占用。在導航系統中更新停車位資訊，導航會做出調整，引導駕駛員到目的地附近的其他免費停車位。該演算法能夠識別物體的大小，並且可以記錄其在該區域的占用時間，這意味著不會因為行人抄近路穿過停車場而影響到雷射雷達檢測的準確性。
同樣這種思路也可檢測就座區域是否還有空餘位置。例如，在大型自助餐廳中，雷射雷達感測器可以識別出旁邊位置是否還有足夠的距離填充多乙個座位，該演算法還可以用來計算占用的座位數，從而檢查是否超過了規定的最大座位數。
上面所提到的這些只是部分應用，其思路是一樣的，通過雷射雷達檢測乙個預先定義的區域，這種檢測技術可以為各行各業未來的智慧型化發展提供強有力的支援。
【id：自動駕駛解決方案】
虹科自動駕駛 飛行時間原理 vs FMCW原理
fmcw被認為是lidar規則的改變者 但是這項技術真的有潛力改變這個行業嗎？fmcw是否已經可以廣泛應用於感測器？為什麼大多數雷射雷達製造商更願意繼續依賴飛行時間原理？無論是掃瞄 旋轉還是閃光技術，所有的雷射雷達感測器都有乙個共同點 它們通過光束來探測周圍環境。但是測量距離的原理有所不同。其中兩個...
在自動駕駛汽車的開發軟體中使用模型
在類似無人駕駛汽車這樣自治動力系統的軟體開發中，模型發揮著重要的作用 模仿及驗證人們的駕駛行為，記錄系統日誌並生成 在2016年度的goto amsterdam大會上，美國亞利桑那大學電氣與計算機工程專業的副教授jonathan sprinkle就無人駕駛汽車的軟體開發主題發表了演講，他認為 無人駕...
在自動駕駛汽車的開發軟體中使用模型
在類似無人駕駛汽車這樣自治動力系統的軟體開發中，模型發揮著重要的作用 模仿及驗證人們的駕駛行為，記錄系統日誌並生成 在2016年度的goto amsterdam大會上，美國亞利桑那大學電氣與計算機工程專業的副教授jonathan sprinkle就無人駕駛汽車的軟體開發主題發表了演講，他認為 無人駕...