几十年来,激光雷达一直是许多行业中非常有用的工具,但直到最近,随着人工智能(AI)解决方案的引入,我们才开始认识到它的真正潜力。激光雷达，又称光探测和测距，是一种遥感技术。它利用激光扫描器，测量传感器与建筑物或行人等目标物体之间的距离和尺寸。随着AI与激光雷达的结合使用，技术团队正在针对各种场景优化技术，以达到超乎想象的速度和精度。
20世纪60年代，激光雷达第一次问世，当时人们把它安装在飞机上扫描地形。上世纪80年代,GPS(全球定位系统)的应用中,人们使用激光雷达扫描收集数据建立3 d模型,在这个过程中,激光雷达开始受欢迎。如今,随着成本的降低,和可用激光雷达数据的广度增加,激光雷达最近与人工智能和机器学习(ML)的结合正在释放巨大的创新机遇。
激光雷达的构成和工作原理
激光雷达系统一般包括四个关键元件：
- 激光：向目标物体（可能是建筑物、车辆或行人）发送光脉冲。光波通常是紫外线、可见光或近红外；所使用的激光类型将取决于使用的雷达类型。
- 扫描器：调节激光扫描目标物体的速度和激光可到达的距离。
- 传感器：计算光从目标物体反射并返回到激光雷达系统所需要的时间。
- 全球定位系统(GPS):跟踪激光雷达系统的位置,确保目标物体和系统之间的测量距离精确。
现代激光雷达系统每秒可以发送500000个脉冲。系统把这些脉冲聚集成一个代表物体在空间中的坐标点的数据集，即点云。然后,我们就可以用点云来创建三维空间模型。
激光雷达的类型
激光雷达主要有两类：
机载激光雷达(机载激光雷达)
顾名思义，机载激光雷达系统安装在无人机或飞机等飞行设备上。这样，激光雷达就可以通过向地面发送脉冲来监测相关情况。航空激光雷达有两种类型：
- 深海测深：利用绿光穿透水体，测量水体深度。
- 地形测量：用于陆地表面测绘。
地面型激光雷达(地面激光雷达)
该激光雷达系统安装在移动车辆或固定在地面的三脚架上。它可以实现全方位扫描并从点云中生成3 d模型。地面型激光雷达有两种类型：
- 移动型：这种激光雷达安装在火车、轮船或汽车上，非常适合观察道路、行人、标识、条件和其他相关的基础设施。
- 固定型：这类激光雷达固定在地面上的某一点上，扫描周围区域或某一特定情景，如建筑物内部结构。
激光雷达与人工智能相结合
激光雷达和AI可以说是天作之合:激光雷达用于收集3 d点创建点云,而AI擅长处理数据。激光雷达的脉冲频率范围通常在每秒10000到200000个脉冲之间,并且可以从同一激光脉冲产生多次回波。激光雷达回波的结果可以由人工智能模型处理,以了解和检测给定的环境(如创建地形图)。
在过去，技术团队通过人工标注激光雷达所生成的数据识别扫描的关键目标。毫无疑问，这项工作费时又耗力，且需要专业人员来进行。随着计算机视觉和图像处理技术的发展,艾可以帮助自动完成标注过程。如今，人工智能能够处理非结构化数据输入，并准确输出目标物体（例如，附近的车辆或基础设施）以供进一步分析。
AI帮助我们节省时间,使我们有能力开发出高精度且随时更新的3 d环境模型。由于这些进步,现在各主要行业都开始大范围应用激光雷达和AI技术。
人工智能驱动激光雷达的实际应用
在许多工业领域,激光雷达是必不可少的:建筑,制造,海洋学、3 d打印,虚拟现实等。以下是几个非常重要的应用实例：
自动驾驶汽车
自动驾驶汽车在公路上也许并不常见，但是这一天终将到来。自动驾驶汽车需要AI驱动的激光雷达来扫描周围区域，创建空间的3D模型，同时结合雷达和摄像头输入的数据，几乎可以瞬间决定车辆应该如何行驶。激光雷达是否准确对于确保汽车乘客的安全至关重要。
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农业
在农业领域,技术团队利用安装在无人机上的人工智能驱动激光雷达系统快速创建农田地形图。这些地图帮助农民根据海拔和日照情况确定种植作物的理想区域，施用化肥和喷洒杀虫剂。播种后，农民还可以利用激光雷达跟踪作物产量。
军事、基建等领域的安全问题
许多军队利用激光雷达侦察边界并识别可疑物体，这一做法已有几十年之久。随着人工智能带来更多的可能性，我们可以预见AI将对环境的潜在危险实现自动检测。自主式机器人还可以帮助保护建筑业或其他进行危险工作的人。
计算机处理能力的提升,以及AI受到的投资,都让AI和激光雷达之间的合作方式变得更加多种多样。随着激光雷达广泛应用于各行各业，创新必然会进入我们生活的各个方面，在我们迈向AI驱动的世界中，塑造我们体验技术的方式。
澳鹏激光雷达专家Kuo-Chin留置权的见解
在澳鹏，我们的专家团队可以帮助您运用激光雷达技术建立尖端模型。澳鹏数据科学总监Kuo-Chin留置权致力于帮助运用激光雷达技术的客户成功构建模型。他对激光雷达的主要见解包括：
空间计算应用：从智能汽车到智能手机
利用激光雷达可以获取扫描物体及其环境的完整3 d信息。这就为许多应用创造了机会,尤其当空间信息(如深度,距离,几何形状和尺寸)对您的使用场景非常重要时,例如,在零售业,用例可以是库存管理,或者在建筑业,用例可以是质量保证,将交付的工作与批准的计划进行比较,今年受到广泛关注的另一个很好的用例是,汽车公司已经开始使用激光雷达来检测道路上的物体,从而改进其ADAS(高级驾驶员辅助系统)应用程序,甚至智能手机也可使用激光雷达,iPhone 12箴配备了激光雷达来帮助它区分前景和远处的背景,并在人像模式下提供更聚焦的照片。激光雷达可应用于各种不同的行业，上面提到的只是冰山一角，我们还可以发掘更多的应用。
3 d深度学习增强空间计算能力
各行各业的专家都依赖深度学习(深度学习)技术来理解三维扫描数据。没有它,几乎不可能理解所有的数据点,而AI具备超人的能力来理解大量的2 d图像内容。在分析语音识别或2 d图像信号这样的单独维度数据时,DL算法可以在引入更多维的情况下,保持实时性能和较低的内存占用。专家们正在尝试利用稀疏和不规则的数据来达成高精度，但这并非易事。怎样才能设计出一个能从不完整的扫描结果中即时产生可靠结论的AI,并支持我们期待的新的使用场景?这些都是值得继续探索的有趣主题,它们将进一步提高激光雷达DL模型的可用性。
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