Die Anwendung der LiDAR-Technologie (Light Detection and Ranging) hat die Entfernungsmessung und die Raumanalyse revolutioniert. LiDAR, ein Verfahren zur Entfernungsmessung mithilfe von Laserimpulsen, wird in vielen Bereichen eingesetzt, z. B. bei der Umweltüberwachung und bei autonomen Fahrzeugen.
Die steigende Beliebtheit der LiDAR-Technologie spiegelt sich auch in den Wachstumsprognosen wider. So soll der LiDAR-Markt laut Mordor Intelligence im Prognosezeitraum 2023 bis 2028 von 2,14 Billionen USD auf 5,32 Billionen USD wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 19,93 % entspricht. Dieses Wachstum wird durch steigende Investitionen in LiDAR-Startups, technologische Fortschritte bei Festkörper-, MEMS-, Flash-LiDAR- und anderen LiDAR-Technologien sowie deren Integration in verschiedene Branchen angetrieben. Dieser Anstieg des Marktwerts unterstreicht die entscheidende Rolle von LiDAR in der heutigen Technologie sowie sein Potenzial für zukünftige Anwendungen.
1. Miniaturisierung und Integration in Verbrauchergeräte
Die Integration der LiDAR-Technologie in die Unterhaltungselektronik und ihre damit einhergehende Miniaturisierung sind zwei der bemerkenswertesten Fortschritte auf diesem Gebiet. Früher waren LiDAR-Systeme gross und wurden nur für bestimmte Zwecke eingesetzt. Mittlerweile gibt es jedoch winzige, leichte LiDAR-Sensoren, die vermehrt in alltäglichen Geräten wie Wearables, Drohnen und Smartphones eingesetzt werden
Diese Verbesserungen eröffnen zahlreiche neue Einsatzmöglichkeiten für LiDAR. Der Trend zur Miniaturisierung der LiDAR-Technologie bedeutet nicht nur, dass die Geräte kleiner werden, sondern auch, dass sie energie- und kosteneffizienter werden. Dies hat weitreichende Auswirkungen. In Smartphones beispielsweise ermöglicht LiDAR neue Anwendungen im Bereich der erweiterten Realität (Augmented Reality, AR), bei denen eine präzise räumliche Kartierung die virtuelle Überlagerung realer Umgebungen verbessert. Im Bereich der persönlichen Gesundheitsgeräte können miniaturisierte LiDAR-Sensoren eine genauere Verfolgung der körperlichen Aktivität ermöglichen und sogar bei der Erkennung von Stürzen bei älteren Menschen helfen, indem sie Echtzeitdaten liefern, die lebensrettend sein können.
Miniaturisierte LiDAR-Sensoren können auch die Hindernisvermeidung und Geländekartierung bei Drohnen verbessern. Ausgestattet mit diesen kompakten Sensoren können Drohnen mühelos weite und oft unzugängliche Gebiete durchqueren und kartieren und so detaillierte topografische Daten liefern. Das ist vor allem in der Forstwirtschaft und bei geologischen Untersuchungen von grossem Vorteil.
Drohnen, die mit LIDAR-Technologie ausgestattet sind, können beispielsweise bei geologischen Untersuchungen schnell und präzise geologische Merkmale scannen und auf mögliche Risiken wie Erdrutsche oder erosionsgefährdete Gebiete hinweisen. Die Drohnen können aber auch in der Forstwirtschaft zur Überwachung der Biomasse und zur Bewertung des Gesundheitszustands des Waldes verwendet werden. Mithilfe der gesammelten Daten können dann unter anderem auch nachhaltige Abholzungsmassnahmen geplant werden. Drohnen und Miniatur-LiDAR-Sensoren schaffen zusammen neue Möglichkeiten für eine effektive und gründliche Umweltplanung und -überwachung.
2. Festkörper-LiDAR
Festkörper-LiDAR ist ein grosser Fortschritt in Bezug auf Design und Leistungsfähigkeit. Bei herkömmlichen LiDAR-Systemen werden die Lasersender und -detektoren mithilfe mechanischer Komponenten gedreht, um die Umgebung zu scannen. Bei Festkörper-LiDAR gibt es jedoch keine beweglichen Teile. Dadurch werden nicht nur die Produktionskosten und der Wartungsbedarf gesenkt, sondern auch die Robustheit und Zuverlässigkeit des Systems verbessert.
Festkörper-LiDAR hat ein enormes Potenzial, insbesondere für den Automobilsektor. Denn robuste, langlebige Sensoren, die Witterungsbedingungen vertragen, sind für autonome Autos unerlässlich.
3. Fortschritte bei Auflösung und Reichweite
Eine weitere wichtige Entwicklung bei den aktuellen LiDAR-Systemen ist ihre verbesserte Auflösung und Reichweite. Moderne LiDAR-Sensoren sind genauer und können Objekte in grösserer Entfernung erkennen. Das ist besonders für Anwendungen wichtig, bei denen die korrekte Wahrnehmung von weit entfernten Objekten für die Sicherheit und Navigation erforderlich ist, wie bei fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) und beim autonomen Fahren.
Autonome Fahrzeuge müssen in der Lage sein, kleine, weit entfernte Objekte zu erkennen, z. B. ein Kind, das auf die Strasse läuft, oder Hindernisse auf der Autobahn. Des Weiteren ermöglicht die verbesserte Auflösung von geografischen Informationssystemen (GIS) eine detailliertere topografische Kartierung, was für den Umweltschutz, die Stadtplanung und sogar die Archäologie von entscheidender Bedeutung ist, da kleine Veränderungen im Gelände verborgene Landschaften oder Strukturen aufdecken können.
Dank der höheren Auflösung kann auch zwischen Objekten unterschieden werden, die eng beieinander liegen. Das ist besonders bei der Erstellung präziser 3D-Modelle komplexer Landschaften, wie Waldkronen und städtischen Umgebungen, unerlässlich.
4. Integration von KI und maschinellem Lernen
Ein revolutionärer Fortschritt ist die Kombination der LiDAR-Technologie mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen. Dank der KI-Integration sind LiDAR-Systeme nun aktive Interpreten ihrer Umgebung und nicht mehr nur passive Sammler von Geodaten. Diese Kombination ermöglicht eine ausgefeilte Szenarioanalyse und Datenverarbeitung in Echtzeit.
Über die einfache Kartierung hinaus kann KI-gestütztes LiDAR Objekte erkennen und klassifizieren, Bewegungsmuster vorhersagen und auf der Grundlage der erfassten Informationen sogar Urteile fällen. Das ist besonders bei der autonomen Fahrzeugnavigation wichtig, wo das System dynamische Situationen erfassen und darauf reagieren muss. Aber auch bei der Umweltüberwachung sind KI-gesteuerte LiDAR-Systeme von Vorteil, da sie Wildtiere genauer verfolgen, Veränderungen in der Landschaft erkennen und den Zustand der Wälder bewerten können.
In städtischen Umgebungen kann KI-gestütztes LiDAR für intelligente Verkehrsmanagementsysteme eingesetzt werden, die den Verkehrsfluss und die Fussgängerströme analysieren, um die Ampelphasen zu optimieren und Staus zu verringern. Auch für das Katastrophenmanagement sind diese Systeme nützlich, da sie Erdbeben- oder Überschwemmungsschäden schnell bewerten können und wichtige Informationen für Rettungs- und Bergungsmassnahmen liefern.
5. Massenproduktion
Die wichtigste LiDAR-Entwicklung ist wahrscheinlich die Massenproduktion von LiDAR-Systemen zu niedrigeren Kosten. Die wachsende Nachfrage nach LiDAR-Sensoren hat zu Skaleneffekten geführt, da die Technologie immer mehr Einsatzmöglichkeiten findet. De Entwicklungen in der Fertigungstechnologie haben die Kosten zudem weiter gesenkt und eine grössere Bandbreite von Anwendungen für LiDAR-Geräte eröffnet.
Die LiDAR-Technologie ist daher nicht mehr nur auf teure Nischenanwendungen beschränkt und kann auch in Anwendungen, wie der Stadtplanung und Landwirtschaftsmanagement verwendet werden. In der Landwirtschaft können erschwingliche LiDAR-Sensoren an Drohnen oder Traktoren für die Präzisionslandwirtschaft angebracht werden und dabei helfen, die Gesundheit der Pflanzen zu überwachen, den Wasserverbrauch zu optimieren und die Erträge zu steigern. Im Bereich des Naturschutzes entwickelt sich LiDAR zu einem unverzichtbaren Instrument für die Überwachung der Entwaldung und des Verlusts von Lebensräumen und liefert Daten, die als Grundlage für Naturschutzmasshnahmen dienen können.
Produktempfehlungen
Industrieller LiDAR-Sensor von SICK
SparkFun LIDAR-Lite V3 Distanzsensor
Fazit
Die kontinuierlichen Entwicklungen in der LiDAR-Technologie spiegeln eine aussergewöhnliche Zeit der Erfindungen und des Wachstums wider. Die Art und Weise, wie wir mit unserer Umgebung interagieren und sie wahrnehmen, verändert sich aufgrund mehrerer Faktoren. Dazu gehören die Integration von LiDAR in Verbrauchergeräte, die Entwicklung von Festkörper-Systemen, Fortschritte in Auflösung und Reichweite, die Einbeziehung von KI und maschinellem Lernen sowie die Notwendigkeit von Massenproduktion und Erschwinglichkeit. Mit der Weiterentwicklung der LiDAR-Technologie können wir mit noch mehr bahnbrechenden Anwendungen und Lösungen rechnen, die die Anpassungsfähigkeit und das Potenzial dieser hochmodernen Technologie unter Beweis stellen.
