Wprowadzenie technologii LiDAR (Light Detection and Ranging) zrewolucjonizowało teledetekcję i analizę przestrzenną. LiDAR, czyli technologia mierząca odległość za pomocą impulsów laserowych, znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, w tym w monitorowaniu środowiska i autonomicznych samochodach. W 2023 r. rynek LiDAR odnotował znaczny wzrost, co świadczy o rozszerzającym się zakresie zastosowań tej technologii i ciągłych innowacjach.
Jak podaje Mordor Intelligence, wielkość rynku LiDAR w 2023 r. wyceniono na 2,14 bln USD, a do 2028 r. ma on osiągnąć wartość 5,32 bln USD, wykazując skumulowany roczny wskaźnik wzrostu (CAGR) na poziomie 19,93%. Ten niezwykły wzrost jest napędzany przez zwiększone inwestycje w start-upy zajmujące się systemami LiDAR, postęp w technologiach takich jak półprzewodnikowe, mikroelektromechaniczne systemy (MEMS), flash LiDAR oraz ich integrację w różnych branżach. Wzrost wartości rynkowej wskazuje na kluczową rolę technologii LiDAR we współczesnych zastosowaniach, a także na jej potencjał do wykorzystania w przyszłości.
1. Miniaturyzacja i integracja z urządzeniami konsumenckimi
Ewolucja technologii LiDAR charakteryzowała się dwoma znaczącymi postępami: jej integracją z elektroniką użytkową i późniejszą miniaturyzacją. Dotychczasowe systemy LiDAR były duże i znajdowały zastosowanie wyłącznie w określonych obszarach. Jednak niedawno powstały niewielkie, lekkie czujniki LiDAR, które coraz częściej umieszczane są w powszechnie używanych gadżetach, takich jak urządzenia ubieralne, drony i smartfony.
Dzięki tym ulepszeniom LiDAR zyskuje wiele nowych zastosowań. Tendencja do miniaturyzacji pozwala nie tylko zmniejszyć fizyczne rozmiary urządzeń, ale także zwiększyć ich opłacalność i wydajność energetyczną. Następstwa tych postępów są bardzo znaczące. Na przykład integracja technologii LiDAR w smartfonach ułatwia nowe zastosowania w rzeczywistości rozszerzonej (AR), gdzie precyzyjne mapowanie przestrzenne zwiększa możliwości wirtualnych nakładek na rzeczywiste środowisko. W sferze osobistych urządzeń medycznych miniaturowe czujniki LiDAR umożliwiają dokładniejsze śledzenie aktywności fizycznej i mogą pomóc w wykrywaniu upadków u osób starszych, dostarczając dane w czasie rzeczywistym, których wykorzystanie może uratować życie.
Poza tym zminiaturyzowane czujniki LiDAR zwiększają możliwości dronów w zakresie omijania przeszkód i mapowania terenu. Dzięki zastosowaniu tych kompaktowych czujników drony mogą z łatwością mapować rozległe i często niedostępne tereny, dostarczając szczegółowe dane topograficzne. Funkcja ta jest szczególnie przydatna w takich dziedzinach jak gospodarka leśna i badania geologiczne.
W badaniach geologicznych, na przykład, drony wyposażone w technologię LiDAR mogą szybko i dokładnie skanować elementy, identyfikując potencjalne zagrożenia, takie jak osuwiska lub obszary erozji. Drony te są w stanie monitorować biomasę, oceniać stan lasów i wspomagać planowanie zrównoważonych operacji pozyskiwania drewna. Połączenie dronów i miniaturowych czujników LiDAR otwiera nowe możliwości skutecznego i kompleksowego planowania i monitorowania środowiska.
2. Półprzewodnikowy LiDAR
Nadejście półprzewodnikowych systemów LiDAR stanowi znaczący krok naprzód zarówno pod względem konstrukcji, jak i możliwości. Tradycyjne systemy LiDAR wykorzystują elementy mechaniczne do obracania emiterów laserowych i detektorów w celu skanowania otaczającego obszaru. Z kolei LiDAR półprzewodnikowy nie zawiera żadnych ruchomych części. Rozwiązanie to nie tylko obniża koszty produkcji i wymagania konserwacyjne, ale także zwiększa wytrzymałość i niezawodność systemu.
Zastosowanie półprzewodnikowego LiDARu jest szczególnie obiecujące dla sektora motoryzacyjnego. W pojazdach autonomicznych niezbędne są solidne i trwałe czujniki, które będą w stanie wytrzymać zróżnicowane warunki pogodowe. Zastosowanie półprzewodnikowych czujników LiDAR sprawia, że są one lepszym wyborem do integracji w pojazdach niż ich mechaniczne odpowiedniki.
3. Ulepszona rozdzielczość i większy zasięg
Znaczącym postępem we współczesnych systemach LiDAR jest poprawa rozdzielczości i zasięgu. Nowoczesne czujniki LiDAR charakteryzują się zwiększoną dokładnością i zdolnością do wykrywania obiektów na większych odległościach. Funkcja ta jest szczególnie istotna w zastosowaniach, w których dokładne postrzeganie odległych obiektów ma zasadnicze znaczenie dla bezpieczeństwa i nawigacji, takich jak zaawansowane systemy wspomagania kierowcy (ADAS) i autonomiczna jazda.
Szczególnie ważna w dziedzinie pojazdów autonomicznych jest zdolność do identyfikacji małych i odległych obiektów, takich jak dziecko biegnące w kierunku drogi lub leżące na autostradzie przeszkody. Zwiększona rozdzielczość w systemach informacji geograficznej (GIS) pozwala na bardziej szczegółowe mapowanie topograficzne, oferując znaczące korzyści w zakresie ochrony środowiska, planowania urbanistycznego, a nawet archeologii. Drobne zmiany w ukształtowaniu terenu, dostrzegalne dzięki lepszej rozdzielczości, mogą ujawnić ukryte elementy terenu.
Wyższa rozdzielczość skanerów LiDAR odgrywa kluczową rolę w dostarczaniu bardziej szczegółowych danych środowiskowych i rozróżnianiu obiektów znajdujących się w niewielkich odległościach, zwiększając tym samym dokładność mapowania i rozpoznawania obiektów. Jest to szczególnie istotne podczas generowania precyzyjnych modeli 3D skomplikowanych krajobrazów, od lasów po środowiska miejskie.
4. Integracja sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
Przełomowym osiągnięciem w technologii LiDAR jest jej połączenie ze sztuczną inteligencją (AI) i uczeniem maszynowym, przekształcając te systemy z pasywnych zbieraczy danych przestrzennych w aktywnych interpretatorów otoczenia. Takie połączenie umożliwia zaawansowaną analizę scenariuszy i przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji i technologii LiDAR wykracza poza zwykłe mapowanie, umożliwiając rozpoznawanie i klasyfikowanie obiektów, prognozowanie wzorców ruchu, a nawet podejmowanie decyzji na podstawie zebranych informacji. Jest to szczególnie istotne w przypadku nawigacji pojazdów autonomicznych, gdzie zrozumienie i reagowanie na dynamiczne sytuacje ma kluczowe znaczenie. Systemy LiDAR wykorzystujące sztuczną inteligencję pozwalają też dokładniej śledzić dzikie zwierzęta, identyfikować zmiany w krajobrazie i oceniać stan lasów.
W warunkach miejskich LiDAR wspomagany sztuczną inteligencją znajduje zastosowanie w inteligentnych systemach zarządzania ruchem. Analizując przepływ ruchu i wzorce poruszania się pieszych, optymalizuje czas sygnalizacji świetlnej i zmniejsza natężenie ruchu. Systemy te są również bardzo przydatne w zarządzaniu klęskami żywiołowymi, umożliwiając szybką ocenę zniszczeń spowodowanych trzęsieniem ziemi lub powodzią.
5. Produkcja masowa
Głównym trendem w technologii LiDAR jest dążenie do masowej produkcji po coraz niższych kosztach. Rosnące zapotrzebowanie na czujniki LiDAR, w połączeniu z postępem w technologii produkcji, doprowadziło do ekonomii skali, zmniejszając całkowity koszt produkcji systemów LiDAR.
Technologia LiDAR przestała być zarezerwowana dla drogich, niszowych zastosowań. Ekonomiczne systemy LiDAR stwarzają nowe możliwości, od planowania urbanistycznego po zarządzanie rolnictwem.W sektorze rolniczym niedrogie czujniki LiDAR są montowane na dronach lub ciągnikach stosowanych w rolnictwie precyzyjnym, pomagając monitorować stan upraw, optymalizować zużycie wody i zwiększać plony. Jeżeli chodzi o ochronę przyrody, LiDAR staje się niezbędnym narzędziem do monitorowania procesu wylesiania i zanikania siedlisk, zapewniając dane, które mogą kierować strategiami ochrony przyrody i decyzjami politycznymi.
Polecane produkty
Przemysłowy czujnik LiDAR firmy SICK
Czujnik odległości SparkFun LIDAR-Lite V3
Podsumowanie
Ciągły postęp w technologii LiDAR oznacza niezwykły etap w dziedzinie innowacji i rozwoju. Wiele czynników, takich jak integracja LiDAR w urządzeniach konsumenckich, rozwój systemów półprzewodnikowych, zwiększona rozdzielczość i zasięg, integracja ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym oraz dążenie do masowej produkcji i przystępności cenowej, wspólnie zmieniają sposób naszej interakcji i postrzegania otoczenia. Wraz z dalszym rozwojem tej technologii możemy spodziewać się kolejnych innowacyjnych zastosowań, pokazujących jej możliwości adaptacyjne i potencjał.
