Preface

 

 

Mid-70 LiDAR — новый продукт Livox для сценариев низкоскоростных роботов. Помимо улучшений в области ближних слепых зон и поля зрения, продукт предоставляет передовые технологии для картографирования, локализации и обхода препятствий роботами. Этот пример наглядно показывает применимость Mid-70 в подобных сценариях и его преимущества как 3D LiDAR-решения.

 

 

 

01.

Картографирование и локализация

 

 

В настоящее время низкоскоростные роботы обычно выполняют картографирование и локализацию с помощью 2D-радара. Хотя это зрелая технология, в применении у неё есть ряд проблем, среди которых две основные остаются нерешёнными:

 

1. Из-за малого количества признаковой информации 2D-карты склонны деградировать в повторяющихся похожих сценариях, что приводит к потере или неточности локализации. Кроме того, проблему глобальной локализации также сложно решить.

 

2. Из-за малой дальности измерения доступные на рынке 2D LiDAR для локализации плохо работают в больших наружных сценариях, поэтому большинство низкоскоростных роботов могут работать только в помещениях.

 

Чтобы решить эти трудности, Livox выпустила LiDAR Mid-70 вместе с открытыми алгоритмами 3D-картографирования и локализации, чтобы клиентам было проще использовать 3D LiDAR.

 

Алгоритмы картирования и локализации Livox разработаны на основе алгоритма Laser Odometry and Mapping (LOAM), который извлекает признаки из облаков точек, получает относительные позы через сопоставление кадров, затем накапливает и оптимизирует информацию о позе и в итоге строит глобальную карту. Мы адаптировали и оптимизировали алгоритм с учётом нерепетитивных особенностей сканирования LiDAR Livox и провели тесты картирования и локализации на платформе с Mid-70, движущейся со скоростью около 1,2 м/с как в помещении, так и на улице. Эффект картирования и локализации хороший даже без помощи дополнительных датчиков, что показано на рисунках 1–4 ниже. Линия на рисунке 4 соединяет точки положения, полученные при релокализации.

 

Рисунок 1: картографирование в помещении 1

 

Рисунок 2: картографирование в помещении 2

 

Рисунок 3: картографирование на открытом воздухе

 

Рисунок 4: тест локализации в помещении

 

Мы предоставляем наши алгоритмы картографирования и локализации на GitHub:

Mapping: https://github.com/Livox-SDK/livox_mapping

Локализация: https://github.com/Livox-SDK/livox_relocalization

 

 

02.

Обход и распознавание препятствий

 

 

2D LiDAR обнаруживает только одну плоскость, поэтому при использовании для обхода препятствий он сталкивается со многими трудностями, особенно в помещениях с подвешенными препятствиями, например на производственных линиях и в ресторанах, а также в наружных сценариях, требующих автономного планирования. 3D LiDAR имеет естественные преимущества в обходе препятствий: он не только позволяет обнаруживать объекты и избегать столкновений в 3D-пространстве, но и поддерживает продвинутые алгоритмические приложения, такие как обнаружение контуров и распознавание объектов, что позволяет роботам автономно планировать маршруты и расширяет область применения.

 

В практических приложениях 3D LiDAR во многом отличается от традиционного 2D LiDAR при обходе препятствий; основные отличия перечислены ниже:

 

1. Выделение земли и фона

3D LiDAR фильтрует точки земли. Учитывая сценарии применения обычных низкоскоростных роботов, можно задать начальное значение позы LiDAR для простой фильтрации земли. Также можно выделять поверхность земли, чтобы избежать её помех, что позволяет роботам работать на наклонных поверхностях; 2D LiDAR такую функцию не поддерживает. Кроме того, можно удалять фоновые объекты с помощью моделирования фона, что полезно для приложений мониторинга безопасности.

 

2. Уплотнение облака точек по нескольким кадрам

При работе на заводах роботам часто необходимо обнаруживать небольшие препятствия. Поэтому для распознавания объектов и получения точных контуров могут требоваться более плотные облака точек. Это сильная сторона LiDAR Livox благодаря нерепетитивному сканированию, которое позволяет получать более плотные данные облака точек за счёт накопления нескольких кадров. Сначала модуль локализации получает позу робота в реальном времени. Затем мы проецируем текущие облака точек на основе этой позы, чтобы получить реальные положения целей в сцене. По сравнению с традиционными многолинейными LiDAR Mid-70 накапливает несколько кадров облака точек, получая значительно более плотные данные. Даже в сценариях с повышенными требованиями к обработке данных в реальном времени можно поддерживать частоту вывода 10 Гц (10 кадров в секунду). Результат показан на рисунках 5–8 ниже. 100 мс и 500 мс — соответствующее время накопления, то есть облако точек одного кадра и пяти кадров.

 

 

 

03.

Распознавание объектов

 

Функция распознавания объектов необходима низкоскоростным роботам, особенно тележкам для логистики и доставки, сервисным роботам и производственным AGV. LiDAR Mid-70 обеспечивает крайне точное распознавание близких объектов и устойчив к шумовым точкам, возникающим из-за сильных световых помех. На рисунках 9–13 показаны результаты сравнительного теста с популярной на рынке 3D-камерой глубины. Как видно, у 3D-камеры глубины в сложном освещении много шумовых точек (в синей рамке на рисунке ниже), что ухудшает обнаружение формы. В отличие от неё, Mid-70 хорошо работает при сложном освещении, поскольку способен за короткое время накапливать более плотные данные облака точек для лучшего приближения контуров и распознавания объектов.

 

Рисунок 9: 3D-камера глубины обнаруживает стандартный поддон на расстоянии 1,5 м

 

Рисунок 10: Mid-70 обнаруживает стандартный поддон на расстоянии 1,5 м (@500 мс)

 

Рисунок 11: фото стандартного поддона

 

Рисунок 12: 3D-камера глубины обнаруживаетпешехода на расстоянии 2 м

Рисунок 13: Mid-70 обнаруживаетпешехода на расстоянии 2 м (@500 мс)

 

 

04.

Заключение

 

Картирование, локализация и объезд препятствий — базовые верхнеуровневые алгоритмы для низкоскоростных роботов. Новый LiDAR Livox Mid-70 обеспечивает достаточную поддержку этих функций. Наша экосистема поддержки продолжит предоставлять новые практичные open-source проекты и поддерживать индивидуальную разработку для конкретных сценариев. Опираясь назначительные преимущества цепочки поставок, масштабные производственные мощности и надёжную систему контроля качества нашей материнской компании DJI, Livox продолжит предоставлять экономически эффективные решения 3D LiDAR для низкоскоростных роботов. Вместе с партнёрами мы будем дальше продвигать масштабную коммерциализацию автономной беспилотной эксплуатации.