I sensori Lidar passano dalle auto a guida autonoma ai gemelli digitali e al metaverso
La tecnologia Lidar ha attirato l’attenzione di una serie di tecnologie avanzate che promettono di creare le auto a guida autonoma di domani. Ma i sensori lidar sono anche importanti negli sforzi per produrre gemelli digitali e casi d’uso del metaverso.
Un aspetto fondamentale dei gemelli digitali risiede nell’aggiornamento dei modelli del mondo reale con alta fedeltà e ad alta frequenza. Lidar integra tecnologie come le fotocamere stereoscopiche per l’acquisizione di dati 3D dal mondo fisico che potrebbero essere convogliati in gemelli digitali o applicazioni metaverse.
La tecnologia core lidar esiste da quasi 50 anni, ma fino a poco tempo fa era costosa da costruire e complicata da inserire in nuovi flussi di lavoro. Tutto ciò sta iniziando a cambiare con l’avvento di nuovi approcci, implementazioni più economiche e flussi di lavoro di dati lidar più flessibili.
I sensori Lidar si mostrano promettenti nelle auto autonome e nei relativi sistemi perché misurano la distanza dagli oggetti a velocità incredibili e con alta precisione. Funzionano in modo molto simile al radar, utilizzando la luce anziché le onde radio: il segnale lidar viene riflesso dagli oggetti e viene quindi misurata la luce che ritorna. Il lidar tradizionale misura il tempo di volo dei segnali, ma le tecniche più recenti utilizzano altre proprietà della luce per ridurre i costi, migliorare la precisione o accelerare i tempi di reazione.
Il caso aziendale per i sensori lidar
Il prezzo di questi sistemi è sceso da decine di migliaia di dollari alcuni anni fa a decine di dollari per sensori prodotti in serie incorporati in tablet e smartphone come l’iPhone 12 Pro. Apple ha taciuto sulla sua fonte lidar, ma uno smontaggio del primo iPad con la tecnologia ha trovato uno scanner laser di Lumentum e un sensore di Sony combinati in un sistema lidar.
Fattori di forma lidar più piccoli consentiranno alla cattura lidar terrestre di proliferare negli spazi interni e in luoghi di difficile accesso, dai percorsi pedonali ai campus aziendali, ha dichiarato a VentureBeat il direttore della gestione dei prodotti di Here Technologies Mark Yao. La sua azienda sta sfruttando le scoperte significative nell’hardware, nel software e nell’intelligenza artificiale per creare applicazioni che estraggono automaticamente le funzionalità e gli oggetti 3D da lidar per automatizzare l’acquisizione dei dati dei gemelli digitali.
Opportunità fissa
I maggiori vantaggi del lidar rispetto alle fotocamere includono un raggio più lungo, un’elevata risoluzione 3D e prestazioni migliori in situazioni di scarsa visibilità . Allo stesso tempo, lidar soffre di una mancanza di capacità di riconoscimento facciale, costi più elevati, requisiti di elaborazione dei dati più grandi e mancanza di consapevolezza sui vantaggi della tecnologia.
“Di conseguenza, il lidar viene spesso utilizzato in combinazione con altri sensori per consentire la fusione di sensori di alta qualità e alta affidabilità, specialmente nell’ambiente automobilistico”, ha detto a VentureBeat l’analista di ABI Research Dominique Bonte.
Nel frattempo, la tanto osservata capacità di Tesla di offrire alcune funzionalità di guida autonoma senza utilizzare il lidar ha anche schiacciato il mercato del lidar, ha affermato l’analista ABI di mobilità intelligente e automobilistico Maite Bezerra.
Aggiornamento dei gemelli digitali su larga scala
Ma nel mondo dei gemelli digitali, lidar potrebbe avere molto spazio per funzionare. La mancanza di capacità di riconoscimento facciale da parte di Lidar potrebbe essere una caratteristica, non un difetto, in un mondo con crescenti problemi di privacy intorno al riconoscimento facciale. In effetti, i dati attenti alla privacy sono vitali per i casi d’uso della vendita al dettaglio e delle smart city, ha detto a VentureBeat il CEO di Seoul Robotics HanBin Lee.
Ad esempio, i negozi al dettaglio utilizzano dati 3D per tenere traccia di metriche come la durata del processo di pagamento, il modo in cui i clienti si muovono attraverso il negozio, i prodotti con cui interagiscono e per quanto tempo. Mercedes-Benz, ad esempio, sfrutta la tecnologia di Seoul Robotics in alcuni dei suoi showroom per vedere come i visitatori interagiscono con i veicoli in mostra.
La compagnia ferroviaria tedesca Deutsche Bahn utilizza la tecnologia Here lidar per il suo nuovo gemello digitale ferroviario Sensors4Rail. I dati consentono di tenere traccia delle modifiche agli oggetti che possono influire sulle operazioni, come edifici, pali e bordi della piattaforma.
Anche Bryan Friehauf, vicepresidente senior delle soluzioni aziendali di Hitachi ABB Power Grids, vede un ruolo significativo per lidar nel monitoraggio preciso dell’infrastruttura delle utility elettriche. Crede che il lidar sia cruciale per la raccolta di dati geografici dinamici, come la crescita della vegetazione, l’erosione o gli impatti dei cambiamenti climatici.
In Germania, la città di Colonia utilizza il lidar per completare un gemello digitale cittadino. Altre fonti di dati includono dati di costruzione BIM, dati di modelli digitali del terreno e foto ad alta risoluzione integrate in ESRI CityEngine. Vari modelli per simulare rumore, inquinamento atmosferico, inondazioni, traffico e consumo energetico possono migliorare la pianificazione o la risposta alle emergenze.
Lidar può anche aiutare scienziati e ingegneri a costruire gemelli digitali più accurati e realistici di coste e oceani per la pianificazione della pesca; valutare l’impatto del cambiamento climatico sulle coste; e ingegneria delle infrastrutture offshore, come mulini a vento e piattaforme petrolifere.
Anche l’esplorazione oceanica è un’area di interesse lidar, secondo il cofondatore e co-CEO di Terradepth Joe Wolfel. “Mentre gli esseri umani cercano di capire di più sull’oceano terrestre e nel tentativo di fermare il cambiamento climatico e i danni al 98,5% della biosfera terrestre, i dati marittimi stanno diventando sempre più importanti”, ha affermato.
Il lidar batimetrico utilizza laser appositamente colorati per penetrare più in profondità della luce visibile per creare rapidamente mappe precise a 25-50 metri di profondità. E aziende come Terradepth stanno montando lidar su sottomarini autonomi sottomarini in grado di eseguire rilevamenti molto più profondi.
Tanti gusti di lidar
Il lidar a basso costo e più performante sta aprendo nuove opportunità per la tecnologia. “La tecnologia Lidar ha seguito il playbook dell’industria dei semiconduttori”, ha detto a VentureBeat Abhijit Thatte, senior VP di AI e Software di AEye, “Lidar e i loro componenti, come laser, scanner, ottica, ricevitori, piattaforme di calcolo e alloggiamenti, stanno diventando più veloci, più piccoli e più economici con i miglioramenti tecnologici e la produzione di massa”, ha continuato Thatte.
Gli algoritmi sono anche migliori nell’aiutare i lidar a stabilire dove e quando concentrarsi per aumentare la proporzione di dati rilevanti a risoluzioni più elevate, intervalli più elevati e velocità più elevate, riducendo contemporaneamente i dati irrilevanti .
Il mercato ha goduto di vari tipi di tecnologia lidar. Gartner VP di semiconduttori ed elettronica Gaurav Gupta ha detto a VentureBeat che il panorama lidar iniziale era dominato da giocatori come Velodyne, con lidar a scansione meccanica. Ma ora l’attenzione è sui lidar allo stato solido.
La tecnologia Lidar prevede un componente per la scansione affidabile di un segnale laser su un’area e un ricevitore per misurare con precisione la risposta. Gli approcci di guida del raggio includono specchi a controllo meccanico micro (MEMS), specchi proprietari, flash e array a fase ottica (OPA). Esistono anche vari approcci di rilevamento basati sul tempo di volo e sulle tecniche di modulazione della frequenza. Gupta ha affermato che non esiste un chiaro vincitore della tecnologia e si aspetta che tecnologie diverse ottengano mercato in base alla giusta combinazione e allineamento con il caso d’uso e i costi.
Esempi di fornitori che supportano le varie tecnologie includono:
Lidar a scansione meccanica (Lidar Velodyne, Valeo, Ocular Robotics, Ouster)
MEMS e mirror lidar proprietari (LeddarTech, Innoviz, AEye, SosLab, Luminar)
Flash lidar (Argo AI, Sense Photonics, Continental, Ibeo Automotive Systems)
Array ottico in fase (Quanergy Systems, Baraja)
Onda continua modulata in frequenza (Aeva Technologies, Insight lidar, Aurora, SiLC, Analog Photonics)
Bisogno di semplicità
L’ampia varietà di tecnologie lidar è ottima per la concorrenza e per ridurre i costi. Ma può anche complicare lo sviluppo di applicazioni lidar per i gemelli digitali e i casi d’uso del metaverse. Sebbene la maggior parte dei fornitori supporti casi d’uso comuni come la guida autonoma, le applicazioni dei gemelli digitali creano flussi di lavoro di dati e processi di sviluppo di app diversi.
Ecco che Yao ha affermato che i sistemi lidar richiedono processi diversi per l’acquisizione, l’archiviazione e l’accesso ai dati. Le differenze riguardano anche caratteristiche come densità della nuvola di punti, velocità di scansione, allineamento e sistemi di coordinate.
Questo processo diventa più complicato quando i team cercano di combinare questi dati con immagini 2D, ha affermato Thatte di AEye. Ad esempio, una fotocamera acquisisce tutti i pixel in un’immagine 2D nella stessa istanza, mentre un lidar acquisisce un intervallo di pixel in momenti leggermente diversi. Sia la profondità che il movimento degli oggetti devono essere presi in considerazione e le cose diventano ancora più complicate in condizioni di scarsa illuminazione e condizioni meteorologiche avverse.
I fornitori stanno iniziando ad affrontare queste sfide con kit di sviluppo software e piattaforme che aiutano a unificare i dati provenienti da diversi tipi di sensori lidar e fotocamere. Ad esempio, Seoul Robotics ha creato una piattaforma di integrazione dei dati 3D che normalizza i dati di tutti i sensori in un formato comune chiamato SENSR2.
Lee ritiene che ciò potrebbe aiutare a fornire una via di mezzo che renda più facile per i produttori di lidar e le aziende che creano app lidar. “Ci sono così tanti giocatori nel gioco del sensore lidar, il che è eccellente perché significa che possiamo personalizzare le soluzioni in base a fattori come il budget e il livello di dettaglio richiesto”, ha affermato Lee. “Ma per farlo in modo efficace, abbiamo bisogno di un software di percezione 3D compatibile con tutti questi diversi sensori”.
Illuminare i gemelli digitali
A lungo termine, i miglioramenti lidar e la riduzione dei costi promettono grandi guadagni al di fuori delle tradizionali app automobilistiche. ABI vede opportunità per la tecnologia in settori verticali come le città intelligenti, la catena di approvvigionamento industriale e la sicurezza.
“Molti dei fornitori di lidar, tra cui Quanergy e Velodyne, stanno esplorando questi nuovi casi d’uso e mercati poiché l’agenda del driverless continua a essere rinviata”, ha affermato Bonte. Si aspetta che il mercato automobilistico per il lidar rimanga sottotono fino al lancio diffuso dei servizi di robotaxi . L’ABI prevede solo un piccolo volume di auto a guida autonoma di livello 4 e livello 5 SAE nei prossimi 4-5 anni. Gli analisti dell’azienda prevedono meno di 500.000 spedizioni di lidar automobilistici nel 2025, che saliranno a 6,5 milioni nel 2030.
Nel frattempo, l’ABI prevede molte opportunità per usi fissi del lidar. Questi includono il monitoraggio e la gestione del traffico (con miglioramenti in termini di risoluzione e robustezza rispetto alle immagini termiche); densità di persone e monitoraggio e monitoraggio del flusso per casi d’uso COVID-19; e migliorare la gestione dei robot industriali negli impianti di produzione e nei magazzini su larga scala. Gli usi di Lidar potrebbero benissimo crescere insieme ai numerosi casi d’uso dei gemelli digitali che continuano ad emergere in diversi settori e contesti.
