3つの産業用LiDAR実装

モビリティは大きく飛躍しています。これは、自動運転ソリューションが開発されている自動車セクターでも、ロボット工学や無人搬送車を使用する産業用アプリケーションでも当てはまります。システム全体のさまざまなコンポーネントは、相互に連携し、相互に補完する必要があります。主な目標は、車両の周囲にシームレスな3Dビューを作成し、この画像を使用してオブジェクトの距離を計算し、特別なアルゴリズムを使用して車両の次の移動を開始することです。実際、ここでは、LiDAR（LiDAR）、レーダー、カメラの3つのセンサーテクノロジーが同時に使用されています。特定のアプリケーションシナリオに応じて、これら3つのセンサーには独自の利点があります。これらの利点を冗長データと組み合わせると、セキュリティを大幅に向上させることができます。これらの側面がうまく調整されればされるほど、自動運転車はその環境をう​​まくナビゲートできるようになります。

1.直接飛行時間（dToF）：

飛行時間アプローチでは、システムメーカーは光速を使用して深度情報を生成します。要するに、指向性のある光パルスが環境に発射され、光パルスが物体に当たると、光源の近くの検出器によって反射および記録されます。ビームが物体に到達して戻るまでにかかる時間を測定することにより、物体の距離を決定できますが、dToF法では、単一ピクセルの距離を決定できます。受信した信号は最終的に処理され、歩行者や障害物との衝突を回避するための車両回避操作などの対応するアクションがトリガーされます。この方法は、ビームの正確な「飛行時間」に関連しているため、直接飛行時間（dToF）と呼ばれます。自動運転車用のLiDARシステムは、dToFアプリケーションの典型的な例です。

2.間接飛行時間（iToF）：
間接飛行時間（iToF）アプローチも同様ですが、1つの顕著な違いがあります。光源（通常は赤外線VCSEL）からの照明は、覆い焼きシートによって増幅され、パルス（50％のデューティサイクル）が定義された視野に放出されます。

ダウンストリームシステムでは、光が障害物に遭遇しない場合、保存された「標準信号」が一定期間検出器をトリガーします。オブジェクトがこの標準信号を中断した場合、システムは、結果として生じる位相シフトとパルス列の時間遅延に基づいて、検出器の定義された各ピクセルの深度情報を決定できます。

3.アクティブステレオビジョン（ASV）

「アクティブステレオビジョン」方式では、赤外線光源（通常はVCSELまたはIRED）がパターンでシーンを照らし、2台の赤外線カメラが画像をステレオで記録します。
2つの画像を比較することにより、ダウンストリームソフトウェアは必要な深度情報を計算できます。ライトは、壁、床、テーブルなどのテクスチャが少ないオブジェクトでも、パターンを投影することで深度計算をサポートします。このアプローチは、障害物を回避するためのロボットや無人搬送車（AGV）での近距離の高解像度3Dセンシングに最適です。