Nuevo día parcial: módulos LIDAR pequeños, económicos y buenos

Los autos completamente autónomos nunca podrían salir, pero mientras tanto, obtenemos un hardware realmente genial diseñado para prototipos de taxis robóticos. Aquí está el Livox Mid-40 Lidar, un módulo LIDAR que puede colocar en su automóvil o dron. ¿La mejor parte? Solo cuesta $ 600 USD.

El Livox Mid-40 y Mid-100 son dos módulos publicados por Livox, y las especificaciones son impresionantes: el Mid-40 es capaz de escanear 100.000 puntos por segundo a una distancia de detección de 90 m con objetos de 10% de reflectividad. El sensor mid-40 pesa 710 gramos y viene en un paquete de solo 88 mm x 69 mm x 76 mm. El Mid-100 es básicamente el valor de tres sensores mid-40 insertados en un recinto más grande, capaz de 300.000 puntos por segundo, con un FOV de 98,4 ° a 38,4 °.

El caso de uso de estos sensores son los automóviles autónomos, los drones (grandes), la búsqueda y el rescate y el mapeo de alta precisión. Estas unidades son un poco demasiado grandes para un monopatín DIY Robot Car, pero un solo sensor Livox Mid-40, dirigido a un dron bastante grande, podría realizar un mapeo aéreo.

Hay un inconveniente en los sensores Livox Mid: aunque puede comprarlos directamente desde el sitio web de DJI, no producen. Estos sensores están simplemente "listos para la masa". Esto puede ser simplemente una prueba de Livox en el mercado antes de aumentar la producción, un comunicado de prensa velado o muy diferente. Dicho esto, ahora puede comprar un módulo LIDAR relativamente barato, que en realidad es realmente bueno.

  • Ostraco dice:

    El mapeo de alta precisión es como veo que la mayoría usa esto. Los autos autónomos de bricolaje podrían ser un segundo Gran Desafío de DARPA.

  • Jon dice:

    ¿Qué aspecto tienen los requisitos de energía?

    ¿Necesitarás actualizar la batería de tu dron para realizar mapas?

    • Jacques dice:

      Dicen 10W para los pequeños y 30W para los grandes.

  • Este chico dice:

    "Sólo" $ 600 ...

    * ver cuenta bancaria *
    * Agitar *

    • Leif Bloomquist dice:

      ¡Mejor que $ 100,000 por Velodino! https://medium.com/self-driving-cars/velodyne-lidar-price-reduction-d358f245f086

      • TGT dice:

        Teniendo en cuenta que la mayoría de nuestros proyectos ni siquiera utilizarán una fracción de la gama alta de una de estas unidades de gama alta, también puede ir a eBay y agarrar una tapa de una aspiradora de Neato Robotics durante cuarenta años. dolares.

        • NiHaoMike dice:

          O simplemente obtenga un segundo gen Kinect.

          • Joe S. dice:

            Esos son EOL. También mire Intel Realsense D415 / 435

          • John Pak dice:

            ¿Qué tan bien funcionan en exteriores con luz solar intensa?

  • R. Travis Brown (@TarheelBandB) dice:

    Casualmente. https://la-tecnologia.io/project/163501-open-source-lidar-unruly

  • Focha vieja gruñona dice:

    La desventaja es en realidad "del sitio web de DJI". Tener cualquier cosa, desde DJI vinculada directamente a una IP enrutable, es una mala idea, especialmente con su tendencia a "vaciar" los datos en sus servidores con fugas.

  • MattAtHazmat dice:

    "Producción en masa lista" no significa que no se produzcan, según las Preguntas:

    5. ¿Qué permite la producción en masa de sensores Livox LiDAR?
    Un problema importante al que se enfrentan los fabricantes de LiDAR es la necesidad de alineaciones de láser / receptor extremadamente precisas (precisión

  • michaeljsmitka dice:

    A $ 600, ya hay unidades lidar menos costosas en producción y en vehículos regulares. Por supuesto, este es un precio esperado, ya que aún no están produciendo.

    La nota es acertadamente escéptica acerca de si se puede lograr la autonomía de propósito general; un objetivo limitado (mantenimiento de carriles y distancias en las carreteras) ya está en la carretera, aunque a menudo se lo llama “ADAS” (sistemas avanzados de asistencia al conductor). Ídem AV en agricultura y minería.

    Para un coche, la autonomía de 90 m es insuficiente. A 75 mph, un automóvil conduce a 33 mps, por lo que esto es menos de 3 segundos. Dada una resolución más baja y señales utilizables a 90 m, esto no es suficiente. Un radar más cercano (frenado automático de emergencia) es bueno y probablemente menos de $ 100 entregados a una empresa de automóviles.

    También hay un largo camino desde el prototipo hasta la entrega en un automóvil. Las empresas deben validar el rendimiento del vehículo y luego validar el proceso de producción real. A menos que sea una adaptación de algo en producción donde todo lo que se considera es un cambio de dimensiones, la validación de la producción no es trivial. Finalmente, las unidades que salen del proceso de producción real deben pasar por PPAP (aprobación de piezas de productos). Aprender las cuerdas no es fácil, por lo que el enfoque más realista es comprar o obtener una licencia de los proveedores existentes.

    • Ken N dice:

      si. Es agradable ver algo de realismo en medio de toda la exaltación de uno mismo. La autonomía completa y vacía que puede hacer frente a cualquier cosa está muy lejos. Pero ahora existen mejores sistemas de alerta y ayudas al conductor.

      Mi empleador ha puesto a prueba algunas otras aplicaciones basadas en LIDAR y es algo emocionante. Así que es bueno que los costos estén bajando.

  • CRJEEA dice:

    Las herramientas para medir la distancia del láser son bastante baratas ahora, las básicas están disponibles para su compra por £ 15-20. No es tan difícil soldar algunos cables a la computadora donde deberían ir los botones y tener un microcontrolador para medir. Lo difícil y lento de codificar un bit toma los datos de los pads, esto normalmente sería para la pantalla.
    Un par de espejos en motores paso a paso o incluso un giro e inclinación podrían ser buenos para un lidar barato. Probablemente más divertido y educativo que simplemente comprar uno listo para usar.

    • Jacques dice:

      Paga por el número de muestras / seg.

    • chango dice:

      La mayoría de ellos no son LIDAR, son un diodo láser y un sensor lineal que mide la distancia según el paralaje. Una luz estructurada y un sensor de cámara funcionarían igual de bien, pero en ningún lugar tan rápido o confiable como LIDAR.

      • Centinela SOI dice:

        Habla de la construcción de edificios con “cinta métrica láser”. la gran mayoría de estos son sistemas modulares livianos que comparan el promedio de desfase a lo largo del tiempo para lograr los que se afirman de 1/8 "a 164 pies / 3 mm a 50 metros o lo que sea que anuncien. Estos usan exposiciones más largas para evitar el ruido ambiental sin exceder las reglas de seguridad ocular Esto contrasta con el lidar basado en púlsares, que utiliza una alta potencia máxima y un tiempo de menor actividad para hacer lo mismo.

        Varios sistemas de cámaras hacen esto. De hecho, probablemente podría construir su propia placa de diodos y apoyar la electrónica (ahora eso sería completamente visible sin su propia oblea) para hacer una placa de imagen 3D modulada con componentes comunes.

        Ahora, volviendo a esto, para un alcance corto, sí, obtendrá resultados más rápidos pero más cortos y definitivamente no mejores resultados. Una posibilidad que he considerado con un diseño similar es combinar la opción láser con un poco de gimballing e intentar construir un láser de seguimiento activo pobre y todo. Los cargos deberían ser más baratos que los reales (alrededor de $ 100K) pero también a veces menos precisos.

      • Ungüento Pinta dice:

        El paralaje es un tipo de lidar tan válido como un tiempo de vuelo.

    • iliasam dice:

      ¿Ves esto? Https://la-tecnologia.io/project/25515-cheap-laser-tape-measure-reverse-engineering

  • Lucas dice:

    Enigma me esto:

    Un automóvil autónomo tiene un modelo 3D almacenado del entorno derivado de un escaneo anterior. Hace un nuevo escaneo e intenta ubicarse solapando los dos. La información no coincide del todo, por lo que intenta encontrar la mejor superposición. Ha aparecido un objeto grande desde el escaneo original, y encuentra un poco más de superposición si cambia el modelo anterior para que se superponga parcialmente con el nuevo objeto; ahora el automóvil cree que está a un metro de distancia de donde realmente está.

    ¿Cómo considera el algoritmo esto, p. Ej. ¿Puede un edificio tener andamios cubiertos con bajorrelieves erigidos sobre su fachada?

    Supuestamente hay un video, eliminado de Youtube, donde un ingeniero de Google reveló que su automóvil estaba tratando de bajar por un barranco porque confundió el costado de un camión con la pared del cañón y pensó que estaba conduciendo por el carril izquierdo en lugar del Carril derecho.

    • seth johnson dice:

      Si estos dispositivos atraen 300.000 puntos por segundo, realmente dudo que cualquier rutina de posicionamiento local dependa de un "modelo 3D almacenado del entorno derivado de un escaneo anterior". En una aplicación de automóvil autónomo, el uso de la palabra "antes" significaría hace un milisegundo, un mapa sin almacenar de escaneos tomados con una resolución de 300,000 puntos por segundo de viaje. Eso simplemente no aumentaría para todas las carreteras posibles.

      El sensor LIDAR sirve para determinar la relación espacial de objetos en movimiento y estacionarios. Esto incluye qué tan rápido se acerca / desacelera otro vehículo en relación con la velocidad de conducción del sensor. Esto se relaciona con el GPS y la conclusión de imágenes para tomar decisiones como conducir por un barranco.

      • Lucas dice:

        Sí Sí. Así es exactamente como lo hace Google: conducir, escanear, limpiar el escaneo en un modelo 3D, volver a cargarlo en el automóvil. Luego, el automóvil conduce comparando los dos para posicionarse a unas pocas pulgadas.

        No es necesario utilizar los 300.000 puntos. Los datos se suavizan en "blobs".

      • Lucas dice:

        > "Eso simplemente no crecería en todas las carreteras posibles".

        Este es Google. Anticipan seriamente una base de datos 3D basada en LIDAR de todas las rutas posibles.

        El sistema funciona así:
        1. escanea todo a la vez
        2. utilizar una supercomputadora AI para limpiar los datos escaneados en un modelo 3D completo de todas las carreteras que han visitado.
        3. devolver bloques de estos datos a los coches dondequiera que conduzcan
        4. escanea continuamente y actualiza el modelo central con diferentes proporciones de varios coches

        Actualmente se trata de personas que trabajan como el turco mecánico en el sistema, haciendo tanto el escaneo inicial como las actualizaciones, ya que no hay IA lo suficientemente inteligente para hacerlo.

        • Ostraco dice:

          Venda algunos de esos datos a varias partes, desde estados y ciudades para sus propios fines (mantenimiento, planificación, etc.), a jugadores e incluso a personas que producen productos relacionados con el transporte.

      • Lucas dice:

        > ”El sensor LIDAR sirve para determinar la relación espacial de objetos en movimiento y estacionarios. "

        De hecho, lo que hacen es bastante inteligente. El modelo escaneado previamente se resta de los datos LIDAR para extraer lo que la IA del automóvil ya espera que esté allí, de modo que pueda reducir la cantidad de puntos que tiene que calcular y facilitar la identificación de todos los objetos interesantes. De lo contrario, la tarea de averiguar si algún punto aleatorio de nubes es un "automóvil" sería casi imposible.

        La bondad de saber dónde te encuentras en la carretera, hasta la pulgada, también es necesaria, ya que no hay otra forma que mirar a tu alrededor. El GPS no es lo suficientemente preciso o rápido, y solo intentar rastrear rutas no es lo suficientemente confiable; necesita saber dónde se encuentra en el entorno general y, para hacerlo, necesita saber qué hay en el entorno.

    • Mate dice:

      La respuesta probablemente provendrá de una mejor fusión de sensores entre lidar, radar y cámaras.
      No creo que los sistemas AV obtengan datos sobre los controles del chasis desde la plataforma del vehículo base, pero eso también podría ser útil.

      No soy un experto en redes DL, pero no creo que los algoritmos actuales tengan mucha "memoria de tiempo", por lo que solo hay un número limitado de estados pasados ​​que pueden usar como entrada para hacer cosas como averiguar superposición, incluida la comprensión de un objeto que cambia en el tiempo.

      Un DL de silicio más potente y especialmente construido también puede ayudar. La técnica es bastante nueva en el espacio del consumidor y hay algunas cosas que parecen estar en una burbuja de DL que pueden necesitar estallar, por lo que tenemos algunos cimientos más firmes sobre los que construir.

    • dana dice:

      Solo mi conjetura, pero un automóvil autónomo probablemente no compara los modelos 3D sin procesar entre escaneos. Probablemente utilice el reconocimiento funcional para extraer "cosas interesantes" como automóviles, orillas, señales, peatones, marcas de carriles, etc. y luego compararlos entre escaneos.

      • Lucas dice:

        "Eso" en este caso son empleados de Google. Los autos en sí mismos no lo hacen, simplemente comparan el modelo simplificado del escaneo limpio realizado antes, con el modelo en vivo escaneado en este momento.

        Lo que hacen es primero superponer los dos conjuntos de datos lo mejor que pueden, y luego restar el modelo del escaneo, y después de eliminar todos los edificios, farolas, escudos y otras características estáticas, todos los objetos que podrían ser otros autos. , simplemente aparecen peatones, etc. Del mismo modo, si se abre un nuevo agujero donde el modelo muestra un camino plano por delante, el automóvil puede detectar eso, en lugar de tratar de adivinar si es seguro conducir allí, la realidad no coincide con las expectativas: dar la vuelta.

        El ordenador del coche sale con mucho menos trabajo en tiempo real porque le resta el fondo. Simplifica enormemente la IA para dejar TODO el razonamiento sobre la realidad circundante a otra persona.

    • Centinela SOI dice:

      ¿Google? Así es exactamente como funciona el Cadillac Super Cruise.

  • TheRegnirps. dice:

    "Caso de uso para estos sensores". Si insistes en este ridículo término "caso de uso" en lugar de una aplicación o ejemplo o ilustración, caso, ejemplo, instancia (no lo hagas), muestra o caso de ejemplo, deberías tacharlo. "Caso de uso" no es lo mismo que "caso de uso".

  • Paul dice:

    Llegará el día en que se incorporarán módulos con tales capacidades en todas las farolas de las zonas urbanas.
    Controlarán una vista 3D continua de todo lo que hay alrededor de la calle, ya sea detrás de las esquinas o detrás de los automóviles estacionados.
    También se comunicarán con los automóviles que circulan por la calle y juntos evitarán que las situaciones se conviertan en lo que ahora se llama un “accidente”.

    O podríamos decidir juntos que la privacidad de las personas que viven alrededor de esas calles es más importante, pero la privacidad no es muy importante en la agenda de la mayoría de la gente.

    Creo que voy a ir a ver algunas vistas de gage en youtube ahora.

  • Publicación de calidad dice:

    ¿Dónde está la destrucción? ¿Esto mems lidar?

  • sebasto dice:

    Estoy buscando un LIDAR que funcione bajo el agua. Hasta ahora solo he visto LIDAR basado en láseres ROJOS que serían absorbidos por el agua a corta distancia.
    ¿Hay alguna pista sobre un dispositivo adecuado para mis necesidades?

    • Ken N dice:

      ... sonar? 😉

    • John Stockton dice:

      Los láseres de 532 nm (verde) se utilizan para batimetría, pero solo para distancias muy cortas. También son difíciles de usar debido a problemas de seguridad ocular. El sonar es una mejor opción para cualquier cosa más allá de uno o dos metros.

  • xorpunk dice:

    Annnndddd es divertido para escribir todas las redes de aprendizaje profundo a menos que simplemente mapees con ellas. Si puede hacerlo sin demasiados casos extremos, básicamente vence a Tesla y a otros grandes vendedores que trabajan en ello ...

  • kisbrad dice:

    ¡Los lidars ya están en producción! Ellos envían. Obtuve el mío como lo ordené a través del OP de la tienda dji publicado.

    • Haddyhad dice:

      Es bueno saberlo. “Listo para producción en masa” en realidad significa que están listos para ser incluidos en su producto de producción en masa, por lo que La-Tecnologia debe actualizarse.

  • Dragos dice:

    No funcionará de fábrica sin ninguna plataforma giratoria + IMU (para SLAM) o GNSS / RTK

    Todavía estoy esperando agarrar uno, pero como tengo dos manos izquierdas, no sé cómo lo usaré sin las piezas adicionales mencionadas anteriormente.

    Feliz de escuchar los pensamientos de alguien sobre esto.

Ricardo Vicente
Ricardo Vicente

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