ЛИДАРЫ, КАМЕРЫ И РАДАРЫ В АВТОНОМНЫХ ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМАХ

LIDARS, CAMERAS, AND RADARS IN AUTONOMOUS TRANSPORTATION SYSTEMS

Evgeniy Kirilov

student, Department of Automation and Control Kazan State University,

Russia, Naberezhnye Chelny

Dmitriy Demyanov

scientific supervisor, Ph.D. (Technical Sciences), Associate Professor, Kazan State University,

Russia, Naberezhnye Chelny

АННОТАЦИЯ

 Автономные транспортные системы (АТС) активно развиваются, и их ключевым компонентом является система восприятия окружающей среды. В данной статье рассматриваются три основных типа сенсоров — лидары, камеры и радары, — их принципы работы, преимущества и ограничения. Особое внимание уделено методам сенсорной фузии, позволяющим объединять данные от разных датчиков для повышения надежности автономных систем. Также обсуждаются перспективные направления развития технологий, включая твердотельные лидары, 4D-радары и нейроморфные камеры.

ABSTRACT

Autonomous transportation systems (ATS) are rapidly evolving, with environmental perception being their core component. This article examines three primary sensor types — LiDARs, cameras, and radars — covering their operating principles, advantages, and limitations. Special focus is given to sensor fusion methods that integrate data from multiple sensors to enhance system reliability. The paper also explores emerging technological trends, including solid-state LiDARs, 4D radars, and neuromorphic cameras.

Ключевые слова: автономные транспортные системы, лидар, камера, радар, сенсорная фузия, ADAS, машинное зрение, обработка данных, искусственный интеллект.

Keywords: autonomous transportation systems, LiDAR, camera, radar, sensor fusion, ADAS, computer vision, data processing, artificial intelligence.

ВВЕДЕНИЕ

Современные автономные транспортные системы (АТС) основаны на комплексном использовании датчиков, обеспечивающих восприятие окружающей средых [1]. Три ключевые технологии — лидары, камеры и радары — играют важнейшую роль в навигации, обнаружении препятствий и принятии решений. Каждый из этих сенсоров обладает уникальными характеристиками, и их комбинация позволяет компенсировать индивидуальные недостатки. В данной статье рассматриваются принципы работы лидаров, камер и радаров, их преимущества и ограничения, методы сенсорной фузии (объединения данных), а также перспективы развития технологий.

ЛИДАРЫ (LIDAR — LIGHT DETECTION AND RANGING)

ПРИНЦИП РАБОТЫ

Лидары используют лазерные импульсы для измерения расстояний до объектов. Они излучают световые волны (обычно 905 нм или 1550 нм) и анализируют отраженный сигнал, вычисляя время пролета (ToF — Time of Flight). Существуют различные типы лидаров: механические (вращающиеся, с полем обзора 360°, например, Velodyne HDL-64E), полутвердотельные (с ограниченным полем обзора, такие как Luminar Iris) и твердотельные (Flash, MEMS, OPA, например, InnovizOne и Quanergy M8) [3].

ПРЕИМУЩЕСТВА И ОГРАНИЧЕНИЯ

К основным преимуществам лидаров относятся высокая точность измерений (до ±2 см), возможность создания детализированных 3D-карт окружающей среды и эффективная работа в условиях низкой освещенности. Однако лидары обладают и существенными недостатками: они чувствительны к погодным условиям (дождь, снег, туман), имеют высокую стоимость (особенно твердотельные модели) и ограниченную дальность действия (обычно до 200 м).

ПРИМЕНЕНИЕ

Лидары широко используются в автономных автомобилях (например, в системах Waymo и Cruise), робототехнике и топографической съемке.

КАМЕРЫ

ПРИНЦИП РАБОТЫ

Камеры регистрируют свет в видимом или инфракрасном спектре, формируя 2D-изображения. В автономных транспортных системах применяются различные типы камер: RGB-камеры (цветные), стереокамеры (для оценки глубины сцены) и тепловизоры (инфракрасные, обеспечивающие ночное видение) [2].

ПРЕИМУЩЕСТВА И ОГРАНИЧЕНИЯ

Камеры обеспечивают высокое разрешение (до 8K), предоставляют богатую семантическую информацию (цвет, текстура объектов) и отличаются относительно низкой стоимостью. Однако их работа сильно зависит от освещения: они могут терять эффективность ночью или при ярком солнечном свете. Кроме того, без использования стереокамер они не предоставляют точных данных о расстоянии до объектов, а обработка изображений требует значительных вычислительных ресурсов.

ПРИМЕНЕНИЕ

Камеры используются для детекции дорожных знаков и пешеходов, распознавания дорожной разметки, а также в системах помощи водителю (ADAS).

РАДАРЫ (RADAR — RADIO DETECTION AND RANGING)

ПРИНЦИП РАБОТЫ

Радары излучают радиоволны (обычно 24 ГГц или 77 ГГц) и анализируют отраженный сигнал, определяя расстояние и скорость объектов на основе эффекта Доплера. Существуют радары дальнего действия (LRR, до 300 м), среднего и ближнего действия (MRR/SRR, 50–150 м), а также современные 4D-радары, которые добавляют информацию о высоте цели [2].

ПРЕИМУЩЕСТВА И ОГРАНИЧЕНИЯ

Радары работают в любых погодных условиях, способны точно измерять скорость объектов и имеют относительно низкую стоимость. Однако они обладают низким угловым разрешением (около 3°), плохо детализируют форму объектов и могут давать помехи от металлических поверхностей.

ПРИМЕНЕНИЕ

Радары применяются в адаптивном круиз-контроле (ACC), системах обнаружения пешеходов и экстренного торможения (AEB).

СРАВНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ

Каждая из рассмотренных технологий имеет свои сильные и слабые стороны. Лидары обеспечивают высокую точность и 3D-картирование, но чувствительны к погоде. Камеры дают детализированное изображение, но зависят от освещения. Радары надежны в любых условиях, но обладают низким разрешением.

СЕНСОРНАЯ ФУЗИЯ- ОБЪЕДИНЕНИЕ ДАННЫХ

Для повышения надежности автономные системы комбинируют данные от разных датчиков. Существует несколько подходов к сенсорной фузии:

• Ранняя фузия (Early Fusion) — объединение сырых данных до обработки (например, проекция лидарных точек на изображение камеры).
• Поздняя фузия (Late Fusion) — обработка данных каждого датчика отдельно с последующим объединением результатов (например, совместное использование данных радара и камеры для трекинга).
• Гибридные методы (Deep Learning) — применение нейросетевых моделей (например, FusionNet) для анализа мультимодальных данных с использованием трансформеров и механизмов внимания.

Пример архитектуры сенсорной фузии на основе нейросетей может включать обработку изображений через CNN (ResNet50), лидарных данных через PointNet и радарных данных через MLP с последующим объединением с помощью механизма внимания [3].

ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ

1. Твердотельные лидары — снижение стоимости и повышение надежности.
2. 4D-радары — улучшенное разрешение и детализация.
3. Нейроморфные камеры — событийные камеры для быстрой обработки изменений в сцене.
4. Квантовые радары — повышенная точность и защита от помех.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Лидары, камеры и радары являются ключевыми технологиями для автономного транспорта. Их комбинация позволяет преодолеть индивидуальные ограничения и создать надежную систему восприятия. Будущее развитие автономных систем связано с глубокой сенсорной фузией и адаптивными алгоритмами, способными работать в реальном времени.

Список литературы:

1. Zhang, Y. et al. (2023). Multi-Sensor Fusion for Autonomous Vehicles. IEEE.
2. Waymo. (2024). Sensor Suite Overview.
3. NHTSA. (2023). Autonomous Vehicle Safety Report.