Branża samochodowa ukształtuje rynek skanerów LiDAR

Zasada działania skanerów LiDAR (Light Detection And Ranging), które emitują w kierunku badanego obiektu ciągi impulsów laserowych o częstości nawet rzędu kilkuset tysięcy razy na sekundę, jest bardzo prosta. Polega ona na pomiarze czasu, który mija pomiędzy ich wysłaniem a odebraniem światła odbitego. Na tej podstawie, biorąc pod uwagę to, że prędkość światła jest znana i niezmienna, obliczany jest dystans dzielący skaner od obiektu pomiaru. W badaniach naziemnych wykorzystywane są urządzenia, w których źródło impulsów świetlnych to zwykle laser o długości fali w zakresie 900–1064 nm, zaś pod wodą laser zielony (532 nm).

W oparciu o wyniki badań wykonanych za pomocą skanerów LiDAR, które tworzą chmurę punktów odpowiadających zmierzonym odległościom, opracowywane są trójwymiarowe komputerowe mapy otoczenia umożliwiające nawigowanie po nim. W miarę rozwoju tej technologii zwiększała się rozdzielczość oraz zasięg pomiaru. Dzięki temu rosły możliwości w zakresie wykrywania, rozpoznawania i śledzenia obiektów inspekcji. To przysparzało tej technice coraz to nowych zastosowań.

Cyfrowe modele DEM

Pierwsze skanery LiDAR zostały zbudowane w latach 60. zeszłego wieku, niedługo po tym, jak został skonstruowany laser. Jednym z bardziej spektakularnych wczesnych zastosowań było wykorzystanie ich w czasie misji "Apollo 15" w 1971 roku do opracowania map ukształtowania terenu na Księżycu. Do dzisiaj jest to jedno z ich najważniejszych zastosowań.

Przykładem są cyfrowe modele wysokościowe DEM (Digital Elevation Model). Zanim zaczęto je tworzyć za pomocą skanerów LiDAR, wykonywano pomiary naziemne lub opierano się na metodzie fotogrametrii. W porównaniu do obu tych technik skanery laserowe zapewniły efekt łatwiejszy, szybszy i tańszy w realizacji. Skanery LiDAR wyróżnia także większa dokładność. Dzięki temu mogą wyznaczyć wysokość również tych elementów ukształtowania terenu, które są ukryte pod innymi, na przykład są zasłonięte roślinnością, przez co pozostałymi metodami są niewykrywalne (wiązka laserowa ma zdolność do przenikania koron drzew i warstwy krzewów, w pełnym rozkwicie nawet 15–20% promieni dociera do gruntu). Modele te mają szereg zastosowań.

Przegląd zastosowań skanerów laserowych

Przykładem jest tworzenie map zagrożenia oraz ryzyka powodziowego, na podstawie których uzyskuje się informacje o elementach ukształtowania terenu wpływających na przepływ wody i modeluje zjawiska hydrologiczne. Korzysta się z nich również w badaniach geologicznych oraz geomorfologicznych – są na przykład przydatne przy tworzeniu map osuwisk oraz lokalizowaniu złóż. Kolejną dziedziną nauki posiłkującą się modelami cyfrowymi przygotowanymi na podstawie pomiarów skanerami LiDAR, na przykład w dokumentowaniu postępu prac wykopaliskowych, jest archeologia. Istotny obszar zastosowań to energetyka wiatrowa – z modeli cyfrowych korzysta się, porównując dla różnych lokalizacji: nasłonecznienie pod kątem rozmieszczenia paneli słonecznych, ukształtowanie terenu, od którego zależy możliwość ustawienia wiatraków lub wysokości piętrzenia progów wody w przypadku hydroelektrowni. W rolnictwie z kolei stanowią podstawę analiz zmian nachylenia gruntów i ich ekspozycji na światło słoneczne pod kątem warunków ich uprawy.

 

Rys. 1. Wartość globalnego rynku
skanerów LiDAR

Zastosowań skanerów LiDAR ciąg dalszy

Na rozwoju techniki pomiarów laserowych zyskała też branża infrastruktury. Ich przykładowe zastosowania w tej dziedzinie to: projektowanie i wykonawstwo inwestycji drogowych, sieci wodociągowych – przykładowo informacje o zmianach nachylenia terenu są wymagane przy planowaniu rozmieszczenia i dobieraniu parametrów konstrukcyjnych i wydajnościowych węzłów. Ułatwiają także opracowywanie planów zagospodarowania przestrzennego i wizualizację koncepcji architektonicznych oraz planowanie tras przelotów samolotów. W leśnictwie natomiast są przydatne w analizie struktur drzewostanów oraz szacowaniu ryzyka pożarowego w lasach poprzez ocenę m.in. rozłożystości i bujności korony drzew, wysokości pni oraz gęstości rozmieszczenia drzew. Wyniki pomiarów skanerami LiDAR umożliwiają też tworzenie ortofotomap. Dziedziny, które z nich korzystają, to ponadto m.in.: meteorologia, astronomia, wojsko, robotyka, na przykład w sterowaniu wózkami samojezdnymi używanymi do transportu towarów w magazynach.

Technologia LiDAR w motoryzacji

Skanery LiDAR znajdują też zastosowanie w branży samochodowej. Według Yole Développement wartość tego segmentu globalnego rynku tych urządzeń pomiarowych zwiększy się z 325 mln dol. w 2017 do 5,2 mld dol. w 2023, co oznaczać będzie bardzo duży średni coroczny wzrost, aż o 59%. Choć w kolejnych latach tempo wzrostu będzie maleć, ustalając się ostatecznie na wartości 21%, w 2032 roku wartość światowego rynku skanerów LiDAR sięgnie 28 mld dol. Dzięki temu przemysł motoryzacyjny będzie dla ich producentów bardzo ważnym rynkiem zbytu.

Wyróżnić można w nim dwa ich główne zastosowania. Pierwszym są systemy wspomagania kierowców ADAS (Advanced Driver Assistance Systems), w których odpowiadają za wykrywanie przeszkód na drodze. To ułatwia zachowanie bezpiecznego dystansu pomiędzy pojazdem a innymi autami i unikanie kolizji z innymi obiektami (samochodami, przechodniami). Yole prognozuje, że udział systemów ADAS w światowym rynku skanerów LiDAR, który wyniósł w 2017 105 mln dol., będzie się zwiększał średnio co roku o 60%, aż w 2023 osiągnie 1,7 mld dol.

 

Rys. 2. Segment rynku skanerów LiDAR
obejmujący zastosowania w branży
samochodowej

Duże nadzieje pokłada się również w segmencie samochodów autonomicznych. Jego wartość w okresie objętym analizą ma się zmienić z 220 mln dol. do 3,5 mld dol. To oznaczać będzie średni coroczny wzrost o 58%. Przyczyni się do tego coraz większa liczba pojazdów autonomicznych, która według Yole w 2023 przekroczy 100 tys. sztuk, zaś w 2032 sięgnie miliona, choć nie są to wartości imponujące. Dla porównania liczba aut konwencjonalnych rocznie jest liczona w setkach milionów sztuk. Różnica z pewnością nieprędko się zmniejszy, zwłaszcza że pojazdy samojezdne budzą jak na razie skrajne emocje.

Auta samojezdne - za i przeciw

Z jednej strony bowiem oczekuje się, że wraz z ich upowszechnieniem się znacznie zmaleje liczba wypadków drogowych, których przyczyną jest nieuwaga kierowcy. Jak pokazują statystyki z USA, jest to powód ponad 90% takich zdarzeń. Może to niepokoić, szczególnie że w latach 2014–2016 w tym kraju liczba śmiertelnych ofiar wypadków samochodowych zwiększała się o 14%, co niektórzy przypisują popularyzacji telefonów komórkowych, z których niestety kierowcy korzystają także podczas jazdy.

Z drugiej strony jazda pojazdem autonomicznym wciąż budzi w ludziach lęk. Jak pokazały badania przeprowadzone przez American Automobile Association w 2017 roku, 78% pytanych przyznało, że bałoby się skorzystać z samojezdnego auta. Zaufanie do nich jeszcze z pewnością zmalało, kiedy w 2018 roku doszło do śmiertelnego wypadku z udziałem autonomicznego samochodu Ubera. Podobnych zdarzeń nie można niestety wykluczyć.

Zarazem z pewnością pojawiać się będą również pozytywne opinie na temat jazdy pojazdami autonomicznymi. Dlatego statystyki prawdopodobnie jeszcze niejednokrotnie się zmienią, raz na niekorzyść, a innym razem na korzyść aut tego typu.

LiDAR w autach autonomicznych

W samochodach autonomicznych korzysta się ze skanerów LiDAR, ponieważ nie tylko odwzorowują niektóre ludzkie możliwości, ale je pod pewnymi względami przewyższają. Na przykład w przeciwieństwie do kierowcy, dla którego pole widzenia w poziomie w zakresie 360º jest nieosiągalne, rejestrują otoczenie we wszystkich kierunkach równocześnie i nieprzerwanie. Poza tym zawsze precyzyjnie wyznaczają odległość, jaka dzieli pojazd od mijanego obiektu, z dokładnością do centymetrów. Tymczasem kierowcy mogą ten dystans tylko oszacować. W związku z tym, że na tę ocenę wpływa wiele subiektywnych czynników, powtarzalność oraz precyzja skanerów LiDAR również pozostają poza ich zasięgiem. Nic zatem dziwnego, że uważa się je za niezbędny element wyposażenia aut samojezdnych i coraz więcej inwestuje w ich rozwój.

Tylko w ciągu minionych dwóch lat nakłady na firmy, które prowadzą prace w tym zakresie, sięgnęły 800 mln dol. Co ciekawe, wiele z tych środków trafiło do przedsiębiorstw istniejących zaledwie od kilku lat. Przykładami takich są amerykańskie firmy Blackmore oraz Quanergy. W pierwszą z nich, która powstała w 2016 roku, koncerny BMW i Toyota zainwestowały 18 mln dol. Z kolei założona w 2012 roku Quanergy, wśród sponsorów której są takie przedsiębiorstwa z branży motoryzacyjnej, jak m.in.: Hyundai, Jaguar, Mercedes-Benz, Renault Nissan oraz Daimler, tylko w 2017 roku otrzymała na badania 180 mln dol.

Dowodzi to, że branża skanerów LiDAR na potrzeby motoryzacji jest jeszcze na wczesnym etapie rozwoju. Dzięki temu ci, którzy zdecydują się w nią zaangażować, choć nie mogą być pewni powodzenia, mają szansę ugruntować swoją pozycję, zanim na tym rynku, uważanym za bardzo obiecujący, nasili się konkurencja.

LiDAR vs. sonar vs. radar

Aby zrozumieć, dlaczego systemy LiDAR cieszą się takim zainteresowaniem i wsparciem w branży motoryzacyjnej, należy przedstawić ograniczenia innych technologii, przez które auta autonomiczne najprawdopodobniej pozostaną poza ich zasięgiem. Chodzi przede wszystkim o dwa typy urządzeń: sonary oraz radary. W pierwszych zamiast światła wykorzystuje się fale dźwiękowe. Echolokacją, której zdolność mają niektóre zwierzęta, jak delfiny i nietoperze, ludzie zaczęli się posługiwać na masową skalę podczas I wojny światowej, do czego przyczyniło się upowszechnienie się okrętów podwodnych. Sprawdziła się akurat w tym zastosowaniu, gdyż woda, w przeciwieństwie do powietrza, dobrze przenosi fale akustyczne, a fale elektromagnetyczne, czyli radiowe i światło, tłumi. Nie wyklucza to jednak sonarów całkiem z użycia w systemach wspomagania kierowców. Sprawdzają się w przypadku, gdy wystarczający jest ich kilkumetrowy zasięg, na przykład jako sensory parkowania. Niestety, w autach autonomicznych wymagany jest zasięg co najmniej 60 metrów, który sonary dyskwalifikuje.

 

Rys. 3. Udział systemów ADAS w rynku
skanerów LiDAR

Z kolei w radarach, które upowszechniły się w czasie II wojny światowej, korzysta się z fal radiowych. Ich zasięg, który wynosi nawet kilkaset metrów, jest wystarczający jak na potrzeby aut autonomicznych. Choć radary dobrze działają w trudnych warunkach pogodowych, ich koszt jest przystępny i umożliwiają nie tylko detekcję obiektów, ale również ich śledzenie, czyli określanie prędkości i kierunku, w jakim się poruszają, rozdzielczością nie dorównują skanerom LiDAR. W związku z tym w samochodach samojezdnych będą raczej stanowić ich uzupełnienie.

Ewolucja skanerów LiDAR

Wsparcie udzielane firmom projektującym skanery LiDAR procentuje, ponieważ wprowadzane i testowane są nowe rozwiązania. Jedną z innowacji są skanery w technologii MEMS, mniejsze, tańsze i zużywające mniej energii. Są one również dokładniejsze, gdyż składają się z dwóch laserów, które skanują oddzielne osie, zamiast tradycyjnie jednego. Dzięki temu wykrywają drobniejsze ruchy szybciej niż standardowe skanery LiDAR. To zapewni autonomicznym pojazdom krótszy czas reakcji.

Kolejna innowacja to technologia Flash LiDAR, w której cały obszar inspekcji jest oświetlany jednocześnie, a nie skanowany. Takie podejście zmniejsza liczbę ruchomych części skanera. Wpływa to na żywotność i niezawodność tego urządzenia i koszt jego produkcji.

Poza tym aktualnie w większości skanerów LiDAR wykorzystywane jest promieniowanie laserowe o długości fali w przedziale 830–940 nm. Jednocześnie prowadzi się badania nad zastosowaniem promieniowania o długości fali 1550 nm. To pozwoliłoby na używanie laserów większej mocy, lepiej dzięki temu sprawdzających się w trudnych warunkach.

Ponadto modyfikowany jest tradycyjny sposób pomiaru, w którym w kierunku obiektu badania wysyłane są impulsy światła. Testuje się na przykład systemy z falą ciągłą, przesunięciem fazowym i modulacją częstotliwościową.

 

Rys. 4. Segment samochodów autonomicznych rynku skanerów LiDAR 

Słabe punkty

Specjaliści podkreślają, że pod wieloma względami skanery LiDAR nie są jeszcze doskonałe. Na przykład zasięg, o którym pisaliśmy wcześniej, wydaje się wystarczający, jak na potrzeby aut autonomicznych. Z drugiej strony nie powinno się go analizować tylko jako wartości w metrach, lecz w odniesieniu do specyfiki skanowanej sceny.

Przykładowo powinien on być gwarantowany zarówno wówczas, gdy na horyzoncie pojawi się obiekt w ciemnym kolorze znajdujący się bardzo daleko, jak i wtedy, gdy będzie on bardzo jasny (przykładem są powierzchnie o dużej refleksyjności) oraz znajdzie się jednocześnie bardzo blisko. Problemu nie może też stanowić rozpoznawanie obiektów w różnych nietypowych warunkach, na przykład w silnym nasłonecznieniu, w czasie zamieci, we mgle i podczas dużych opadów deszczu. Ponadto należałoby rozwiązać problem zanieczyszczeń skanerów. Tak wiele znaków zapytania odnośnie do poprawności i niezawodności działania tych urządzeń dowodzi, że z całą pewnością wymagają jeszcze dopracowania.

Nie brakuje sceptyków ani konkurencji

Niestety nie wszyscy są entuzjastycznie nastawieni do technologii LiDAR. Przykładem jest firma Tesla, która ogłosiła, że wdrażając funkcję autonomiczności w swoich pojazdach, nie będzie z niej korzystała. Podobną decyzją podjęło chińskie przedsiębiorstwo TuSimple, w którym trwają prace nad autonomicznymi ciężarówkami. Główną konkurencję dla technologii LiDAR stanowią mapy, na których opiera się na przykład system autopilota Super Cruise w cadillakach. Rozwijane są też radary z obrazowaniem graficznym, metody przetwarzania obrazów w połączeniu z algorytmami sztucznej inteligencji, zaś kamery na podczerwień zapewniają widzenie nocne. Konkurencja się zatem nasila.

Na razie trudno przewidzieć, czy któreś z tych rozwiązań okaże się tym dominującym w autonomicznych autach przyszłości. Raczej można oczekiwać, że w związku z tym, jak w ich przypadku ważne jest bezpieczeństwo oraz niezawodność, stosowane będą równocześnie ze skanerami LiDAR, jako wzajemnie uzupełniające albo zapasowe.

Monika Jaworowska