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無人機和激光雷達能否成為黃金搭檔

2018-11-25
關鍵詞: 激光雷達 無人機

  占據一輛無人駕駛汽車成本40%的激光雷達,以精準和無死角的空間探測能力,成為是無人駕駛領域不可或缺的存在。

  但和汽車相比,似乎激光雷達在無人機上更有用武之地:成像精度要求不高、行動自由范圍大、成本更低、應用領域廣泛。

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  更重要的是,與傳統的無人機攝像頭相比,激光雷達不受光線限制,在任何光線條件下效果都不錯。原本需要大量人力物力搞定的測繪工作,激光雷達飛一飛,分分鐘就能完成。

  聽起來,激光雷達和無人機,完全可以組合出道成為科技圈新的“流量擔當”。事實也正是如此。

  那么,激光雷達如果上了天,是否就所向披靡了呢?不妨跟著我們一起來思考。

  激光雷達上天現狀:為地球加特效的神仙cp

  為無人機裝上激光雷達,可以說解決了一個人類自古以來的執念:怎樣才能站得更高、望得更遠?

  激光雷達最初就是由美國國家航空航天局于上世紀70年代開發的太空探索工具。1971年阿波羅15號所繪制的月球表面地形圖,就是由早期的激光雷達儀器來完成的。人類甚至還發明了衛星這種可以從太空俯視整個地球的大殺器。

  但視野變大了,使用成本也變得極其高昂。 于是,又將主意打到了無人機身上。

  原本無人機的攝像頭只能攝錄平面數據,再合成地圖。但激光雷達的應用,讓它對復雜環境的立體感知成為可能。

  通過激光雷達傳感器,無人機可以向地面發射激光脈沖,通過回波訊號來精準檢測距離和平面高度,從而進行三維立體構圖。更重要的是,很多人類難以抵達的地方,無人機都可以輕松搞定。

  左手無人機,右手激光雷達,于是,一個強悍且成本低的“空中之眼”誕生了。

  2016年,美國國防部旗下專門研發軍事用途高科技的DARPA(國防高級研究計劃署),就公布了自己最新的輕型無人機。搭載了激光雷達的導航模塊之后,無人機可以通過多次微調成功避障,讓自動巡航成為可能。

  我國也有很多突破。南方電網就將激光雷達應用于電力巡線,通過云端服務器將巡航軌跡發送給現場作業的無人機,再通過傳感器實現設備的高精度巡視,實時進行缺陷分析。預計到2025年,南方電網的無人機將全部由手工遙控變為自動駕駛。

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  縱觀無人機激光雷達組CP的過程,不難發現,在大小、成本、性能之間取得了最佳值之后,不僅可以為地球加上3D特效,而且應用場景遠遠比我們想象的廣泛。不夸張地說,甚至比無人駕駛還要來的更超前。

  無人機+激光雷達:性感cp,在線巡邏

  相對于無人駕駛汽車來說,激光雷達技術與無人機的組合,很快就成功出道,撬動了一大批真實的商業價值,并且很多都已經投入使用。

  除了前面我們提到的電線巡航,還能輕松carry以下領域:

  1. 遺跡、廢墟探測。

  其中最值得稱道的,就是和幫助考古學家發現新的古文化遺址。在不需要進行任何挖掘甚至實地勘探工作的前提下,就能了解遺址的全貌和具體構造。

  比如去年早些時候,就通過激光雷達掃描,觀測到了危地馬拉叢林深處的瑪雅遺址,并對延伸430英里的埃爾米拉多(El Mirador)盆地進行了勘察。

  2. 農業生產觀察。

  空中激光雷達還能幫助農民發現生產中的一些不合理現象,改變“靠天吃飯”的現狀。

  通過建立激光信息圖層,可以建構出農田高程地圖,從數據中可以發現那些肥料使用過度的區域,幫助農民節約肥料。

  甚至在一些農業保險定損時,無人機正在大規模取代了人拿著測損儀器去受災地測量的古老方式,在那些工作人員無法進入的受災地塊,通過激光測繪來獲得受災數據。

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  3. 工業測繪與勘探。

  激光雷達也常常與攝影測量相互補充,應用于礦石勘探、自然資源追蹤、測量交通道路、森林或水域的地圖繪制和建模。

  長沙市就引入了具有3D可視激光雷達的無人機,作為空氣質量監測儀在各個街道轄區的樓頂巡邏,并進行數據分析,實時反饋城市空氣質量。

  4. 輔助無人駕駛。

  當談及無人駕駛時,車輛頂部激光雷達的“視覺盲區”一直是事故風險的高危區。

  將激光雷達裝到天上,能更好的觀測并對車輛進行巡航引導,及時通報道路故障和交通風險。在一些難以快速進行車路協同建設的偏遠地帶,使用帶有激光雷達模塊的無人機進行交通指引,顯然是一個好選擇。

  激光雷達和無人機,曾經是風馬牛不相及的兩個東西,正在快速來到現實世界。

  技術鏈條漸漸完備:令人期待的無人機未來

  無人駕駛,看起來很近,其實很遠,很多技術問題在當前條件下幾乎無解。比如說高達10萬美元的汽車激光雷達,就讓汽車造價很難被普遍商用。

  而激光雷達無人機,則是看起來很近,實際上也真的很近。因為禁錮它的技術鎖鏈,正在被一一拆除:

  1. 成本問題。精度要求越高,激光雷達的成本就越大。但空中探測并不需要和地面交通一樣的高精度,而且大量的微型激光雷達感應器廠商,正在想方設法解決這方面的不足。

  比如DARPA推出的專為自動駕駛而設計的小型激光雷達SWEEPER,就能達到小型化、低成本、高可靠的要求。

  2. 續航問題。無人機的穩定性決定了它的有效使用時間和工作效率,尤其是工業上使用的大功率設備,波士頓無人機制造商CyPhyWorks新發布了一款無人機,在執行巡航任務時,由一條“微絲”連接,既可以傳輸數據也可從外部發電機、車輛或其他設備獲得電力,理論上說可以永不著陸充電,長續航工作正在成為可能。

  3. 算力問題。無人機的有限算力,導致自主執行和完成復雜任務在現實情況下異常困難。比如利用激光雷達的實時監測實現避障,目前還不是非常流暢和成熟。而通過地面通訊基站和云服務器的協同作業,就讓無人機有了一個強大的計算外掛,也就降低了復雜任務的難度。

  4. 多模態問題。目前自動無人機還面臨的一大癥狀就是硬件“大拼盤”帶來的數據不互通。

  激光雷達的3D數據,與高清攝像頭、聲納、感應器等零件的多模態混合作用,要投射到云處理器來進行識別處理。利用多模態AI算法,就可以讀取、對比和分析二維、三維等復雜環境中的多重數據,來合并生成更精準的高維地圖。

  這或許是個好消息,低成本、高續航、多模態算法的激光雷達無人機,目前看來大規模商用甚至民用,僅僅只是時間問題。

  永不消逝的煩惱:為什么這對cp只能是“創可貼技術”?

  當然,很快到來并不意味著沒有不足。尤其是激光雷達+無人機這樣看起來威力極大的事物。

  最核心的一個問題是,如何防止無人機在數據采集中進行隱私窺探?

  地面取景的信息后置,可以對一些不恰當的數據展示進行處理。比如谷歌地圖就設置了一個面部識別并自動打碼的功能,用戶也可以要求谷歌對他們的房子或車進行永久性打碼。甚至曾經為了保護一頭牛的隱私而對其臉部進行了虛化。

  對大多數企業來說,理解和建立技術倫理要比技術本身難度大多了,而且成本更高。

  也就是說,擁有激光探測功能的無人機,注定很難直面大眾用戶。

  與有限的商業場景所對應的,將是它的吸引力進一步減小,為它做過多的投入是沒有意義的。失去了商業價值之后,還會有人愿意投入鋪設基站、建立頻譜等基礎設施建設嗎?

  我們固然可以畫出一張商業上無限美好的大餅,但缺少了基礎設施這些后端硬件的支撐,關于激光雷達無人機的想象力,始終只能停留在“備胎”層面。

  綜合來看,激光雷達和無人機所帶來的商業想象力,注定了是一個帶著鐐銬的“創可貼技術”,作為其他地理信息系統的補償方案,它會帶來不少驚喜。但越是耳聰目明,越是會被眾人所警惕。

  在技術已經不成問題的當下,要跨越心理的迷障,真可以算是一道天塹了。


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