LiDAR veya ışık algılama ve mesafe ölçümü, mesafeyi ölçmek için darbeli lazer biçiminde ışık kullanan aktif bir uzaktan algılama teknolojisidir.
LiDAR nedir? İşte LiDAR’ı özel kılan şey:
Aktif teknoloji: Ortam ışığına dayanan kameraların aksine, kendi ışık kaynağını oluşturur ve bu sayede her türlü ışık koşulunda, hatta tam karanlıkta bile iyi çalışır.
3 boyutlu nesne algılama: Sadece mesafeyi ölçmekle kalmaz, nesnelerin tüm şeklini ve boyutunu yakalar ve bu da onu otonom arabalar veya robot navigasyonu gibi kullanım durumları için ideal hale getirir. Vision AI’da, bu özellik nesne algılama ve görüntü segmentasyonu CV görevlerinde büyük ölçüde fayda sağlar.
Hız ve doğruluk: LiDAR, radarla karşılaştırıldığında çok daha hızlı ve daha hassas ölçümler sağlayarak gerçek zamanlı uygulamalara olanak tanır.
Ne için kullanılır?
LiDAR, orman kanopileri gibi yoğun ortamlarda görünürlük sağlar. 1 santimetreye kadar dikey doğrulukla yüksek çözünürlüklü dijital yükseklik modelleri oluşturabilir. Bir LiDAR cihazının birkaç bileşeni vardır: bir lazer tarayıcı, bir GPS ve bir Ataletsel Navigasyon Sistemi (INS). Ekipman genellikle bir drone, İHA veya otomobil gibi mobil bir araca monte edilir.
LiDAR Türleri
İşlevsel olarak, LiDAR sistemleri havadan veya karadan olabilir. İşte her birine kısa bir bakış.
Havadan
Havadan, bir drone veya helikoptere yerleştirilir ve geniş bir alanın kuşbakışı görüntüsünü gerektiren uygulamalar için faydalıdır. Burada iki tür standart LiDAR vardır. İlki, topografik, kara alanlarını haritalamak için yakın kızılötesi lazer kullanır. İkincisi, batimetrik, su altı arazisini haritalamak için yeşil su nüfuz eden ışık kullanır.
Karasal
Karasal, yerde çalışır ve mobil veya statiktir. Mobil LiDAR sistemleri, sürüş ortamındaki nesneleri tanımlamak için otonom araç AI uygulamaları gibi hareketli platformlara monte edilir.
Mobilden farklı olarak, statik LiDAR sistemleri tripod gibi sabit yapılara kurulur; bu tür arkeoloji, arazi ölçümü, madencilik ve mühendislikte yaygındır.
LiDAR verileri, nesnelerin yapısının ve şeklinin belirlenmesi gereken herhangi bir konum için doğru, hızlı ve faydalıdır.
Aşağıda LiDAR’ın yedi ilginç uygulaması bulunmaktadır:
Hava İncelemesi
İHA/İHA LiDAR verileri, operasyonel bakım maliyetlerini azaltmak için elektrik hatları, sivil altyapı ve diğer endüstriyel varlıklar dahil olmak üzere denetlenmesi zor endüstriyel varlıklar hakkında değerli hava içgörüleri sağlar.
Hassas Tarım
Tarım teknolojisi şirketlerinin su, gübre ve herbisitleri optimize etmek veya ürün verimini artırmak için haşere kontrolünü yönetmek üzere alanları belirlemesine yardımcı olabilir.
Ormancılık ve arazi yönetimi
Ormanlardaki gölgeliğin dikey yapılarını ve yoğunluğunu ölçmek için kullanılabilir. Bu veriler daha sonra çevresel etki, arazi yönetimi ve yangın önleme planlaması için analiz edilebilir.
Araştırma ve haritalama
Sivil ve ticari araştırma ve haritalama uygulamalarına yardımcı olmak için coğrafi bilgi sistemleri (CBS) için doğru haritalar ve dijital yükseklik modelleri oluşturur.
Yenilenebilir enerji
Optimum güneş paneli konumlandırması gibi güneş ve rüzgar enerjisinden yararlanma gereksinimlerini belirleyebilir. Rüzgar çiftliklerinin operatörlerinin türbinleri inşa etmesine ve yerleştirmesine olanak tanımak için yön ve rüzgar hızını hesaplayabilir.
Robotik
Robotları haritalama ve navigasyon yetenekleriyle donatmak için kullanılır. Teknoloji, otonom bir sistemi araç ile çevredeki diğer nesneler arasındaki mesafeyi tanıması için eğitiyor.
Otonom Araçlar
Kendi kendine giden araç uygulamaları için LiDAR, yağmur ve sis gibi kötü atmosfer koşullarında o kadar etkili olmayan durağan görüntü ve video kameralara göre daha uzun menzilli bir alternatif sunuyor. Bu sistemleriyle donatılmış araçlar, yol işaretleri, trafik işaretleri, yayalar, yol engelleri ve diğer araçlar gibi verileri toplar.
Lidar Görüntülemenin Temelleri
Lidar görüntüleme, mesafeleri ölçmek ve çevrenin ayrıntılı, üç boyutlu görüntülerini oluşturmak için lazer ışığı kullanan bir uzaktan algılama teknolojisidir. Lazer darbeleri yayarak ve darbelerin çevredeki nesnelere çarptıktan sonra geri sıçraması için geçen süreyi ölçerek çalışır. Geri dönüş sinyallerini analiz ederek, lidar sistemleri arazi, binalar, bitki örtüsü ve diğer nesnelerin doğru ve yüksek çözünürlüklü görüntülerini üretebilir.
Lidar görüntüleme, haritalama, ölçme, otonom araçlar, ormancılık, şehir planlama ve arkeoloji dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda önemli bir araç haline gelmiştir. Çevre hakkında ayrıntılı ve kesin bilgi yakalama yeteneği, onu birçok alanda paha biçilmez kılar.
Lidar Görüntü Verilerinin İşlenmesi
Lidar verileri toplandıktan sonra, anlamlı bilgiler çıkarmak için işlenmesi gerekir. Bu süreç, veri filtreleme, nokta bulutu oluşturma, renklendirme ve özellik çıkarma dahil olmak üzere birkaç adımı içerir. Veri filtreleme, ham lidar verilerinden gürültüyü ve aykırı değerleri kaldırarak yalnızca ilgili bilgilerin daha fazla analiz için kullanılmasını sağlar.
Nokta bulutu oluşturma, ham verilerin ortamın üç boyutlu bir temsiline dönüştürülmesini içerir. Bu nokta bulutu, her biri uzayda belirli bir konumu temsil eden milyonlarca ayrı noktadan oluşur. Daha sonra sınıflandırma algoritmaları, binalar, ağaçlar ve yollar gibi farklı nesneler arasında ayrım yaparak noktalara etiketler atamak için kullanılır.
Özellik çıkarma, lidar verilerinden belirli özellikleri veya nitelikleri belirleme sürecidir. Bu, nesnelerin yüksekliğini çıkarmayı veya bitki örtüsünün yoğunluğunu hesaplamayı içerebilir. Çıkarılan bu özellikler, sel modelleme, kentsel gelişim planlaması ve doğal kaynak yönetimi gibi çeşitli uygulamalar için değerli bilgiler sağlayabilir.
Lidar Görüntü Analizinin Uygulamaları
Farklı endüstrilerde çok çeşitli uygulamalara sahiptir. Haritalama ve ölçme alanında, lidar verileri, yükseklik modelleri, kontur çizgileri ve binaların 3B modelleri dahil olmak üzere arazinin doğru ve ayrıntılı haritalarını oluşturmak için kullanılır. Bu bilgiler, kentsel planlama, altyapı geliştirme ve sel riski değerlendirmesi için çok önemlidir.
Ormancılık alanında, lidar görüntü analizi orman yapısı, biyokütle tahmini ve ağaç türü sınıflandırması hakkında değerli bilgiler sağlayabilir. Bu bilgiler orman yönetimi ve karbon izlemede yardımcı olur. Lidar verileri ayrıca arkeolojide antik kalıntılar veya gömülü yapılar gibi gizli arkeolojik özellikleri tespit etmek için kullanılır.
Bu tür görüntü analizinin bir diğer önemli uygulaması otonom araçlar alanındadır. Lidar sensörleri aracın çevresinin 3B haritasını oluşturmak için kullanılır ve bu da aracın engelleri gerçek zamanlı olarak doğru bir şekilde tespit etmesini ve geçmesini sağlar. Bu teknoloji, otonom araçların ve gelişmiş sürücü destek sistemlerinin geliştirilmesi için çok önemlidir.
Bu tür analizin diğer uygulamaları arasında şehir planlama, çevre izleme, kıyı bölgesi haritalama ve afet yönetimi yer alır. Çevre hakkında ayrıntılı ve doğru bilgi yakalama yeteneği, lidarı çeşitli endüstrilerde paha biçilmez bir araç haline getirir.
Görüntü Görselleştirmesini Renklendirmeyle Geliştirme
Lidar görüntüleri, renk kodlama teknikleri kullanılarak görsel olarak geliştirilebilir. Lidar nokta bulutundaki farklı nesnelere veya özelliklere farklı renkler atayarak görselleştirme daha sezgisel ve yorumlanması daha kolay hale gelir. Örneğin, binalar mavi, bitki örtüsü yeşil ve yollar gri renkle renklendirilebilir.
Renk kodlaması yalnızca lidar görüntülerinin görsel çekiciliğini artırmakla kalmaz, aynı zamanda ortamdaki farklı nesnelerin tanımlanmasına ve analiz edilmesine de yardımcı olur. Belirli özelliklerin hızlı bir şekilde tanımlanmasını sağlar ve lidar verilerinin daha kolay yorumlanmasını sağlar. Görselleştirmeyi geliştirerek, görüntü analizi daha geniş bir kullanıcı yelpazesi için daha erişilebilir hale gelir.
Görüntü Dosya Biçimleri
Veriler genellikle verimli veri depolama ve işleme için optimize edilmiş özel dosya biçimlerinde saklanır. Yaygın olarak kullanılan bazı görüntü dosya biçimleri arasında LAS (Lidar Veri Değişim Biçimi), LAZ (sıkıştırılmış LAS biçimi) ve ASCII (metin tabanlı biçim) bulunur. Bu dosya formatları yalnızca lidar noktalarının koordinatlarını değil, aynı zamanda yoğunluk, sınıflandırma ve RGB değerleri gibi ek nitelikleri de depolar.
Her dosya formatının kendine özgü avantajları vardır ve belirli uygulamalar için uygundur. Örneğin LAS formatı, farklı yazılım ve donanım sistemleri arasında lidar veri alışverişi ve birlikte çalışabilirlik için yaygın olarak kullanılır. LAZ formatı sıkıştırma yetenekleri sağlayarak dosya boyutunu ve depolama gereksinimlerini azaltır. Öte yandan ASCII formatı basit ve okunabilirdir, bu da temel veri analizi için çalışmayı kolaylaştırır.
Lidar Görüntü Veri Yorumlamasındaki Zorluklar
Analizi çok sayıda avantaj sunarken, veri yorumlamasında bazı zorluklar da sunar. Başlıca zorluklardan biri, bu tür verilerde gürültü ve aykırı değerlerin bulunmasıdır. Bunlar, atmosfer koşulları, sensör sınırlamaları veya yüzey yansıma özellikleri gibi faktörlerden kaynaklanabilir. Bu tür gürültüyü gidermek ve analizin doğruluğunu artırmak için filtreleme teknikleri kullanılır.
Bir diğer zorluk ise lidar noktalarının farklı nesnelere veya özelliklere sınıflandırılmasıdır. Bu görev, özellikle örtüşen veya karmaşık yapılara sahip alanlarda karmaşık olabilir. Lidar görüntü analizinden anlamlı sonuçlar elde etmek için doğru ve sağlam sınıflandırma algoritmaları geliştirmek büyük önem taşımaktadır.
Verileri yorumlamak, belirli uygulama alanında uzmanlık ve bilgi gerektirir. Analiz edilen nesnelerin özelliklerini ve lidar sistemiyle etkileşimlerini anlamak, doğru yorumlama ve analiz için önemlidir.
Son olarak, büyük hacimli verileri depolama, işleme ve analiz açısından bir zorluk oluşturabilir. Büyük ölçekli veri kümelerini ele almak ve ilgili bilgileri zamanında çıkarmak için verimli veri yönetimi stratejileri gereklidir.
Lidar Görüntü Analizinde Gelecekteki Trendler
Lidar sensör teknolojisindeki gelişmelerin lidar görüntü analizinin geleceğini yönlendirmesi bekleniyor. Daha küçük, daha hafif ve daha uygun fiyatlı sensörleri geliştiriliyor ve teknolojisi daha geniş bir uygulama ve kullanıcı yelpazesi için daha erişilebilir hale geliyor. Ek olarak, sensör çözünürlüğündeki ve veri işleme yeteneklerindeki iyileştirmeler, lidar görüntü analizinde daha yüksek hassasiyet ve ayrıntı sağlayacaktır.
Yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerinin de lidar görüntü analizinde önemli bir rol oynaması bekleniyor. Bu teknolojiler, veri analizi doğruluğunu ve özellik çıkarma algoritmalarını geliştirerek daha otomatik ve verimli analiz iş akışlarına yol açabilir.
Ayrıca, verilerin GIS veri kümeleri ve uydu görüntüleri gibi diğer coğrafi verilerle bütünleştirilmesi, çevrenin daha kapsamlı ve bütünleşik analizini mümkün kılacaktır. Bu bütünleştirme, şehir planlama, tarım ve doğal kaynak yönetimi dahil olmak üzere çeşitli alanlarda daha iyi karar vermeyi kolaylaştıracaktır.
Genel olarak, lidar görüntü analizinin geleceği, teknoloji, uygulamalar ve veri analizi tekniklerinde ilerlemeler için büyük bir potansiyele sahiptir. Devam eden araştırma ve geliştirme ile lidarın, etrafımızdaki dünyayı algılama ve analiz etme biçimimizde devrim yaratmaya devam etmesi bekleniyor.
LiDAR Teknolojisinin Endüstriler Arası Çeşitli Uygulamaları
Uzaktan algılama teknolojisinin bir biçimi olan LiDAR teknolojisi, lazer ışınlarını yere ileterek çalışır. Bu ışınlar yere çarptıktan sonra geri döndükçe, LiDAR sensörleri lazer darbelerinin geri döndüğü uçuş süresini not eder ve bu da mesafeleri hesaplamak için kullanılır. Işık algılama ve mesafe ölçümü (LiDAR) olarak bilinen bu süreç, taranan nesnenin veya ortamın ayrıntılı üç boyutlu modellerinin oluşturulmasına olanak tanır. Bu teknolojinin ilk tanıtıldığı zamandan bu yana geçirdiği evrim oldukça dikkat çekici olmuştur ve günümüzdeki bu gelişmeler, yüksek çözünürlüklü haritalamadan otonom araçlar için navigasyon sağlamaya kadar çeşitli koşullarda ve uygulamalarda kullanılmasına olanak tanır ve endüstriler arası çeşitli LiDAR uygulamalarını gösterir.
Haritalama ve Ölçmede
LiDAR haritalamanın birincil endüstrilerinden biri coğrafi ve kentsel planlama sektörüdür. Bu sektörde, LiDAR teknolojisi oldukça ayrıntılı topografik haritalar oluşturmada, kentsel planlama sürecine, altyapının geliştirilmesine ve birçok durumda afet yönetimi planlamasına yardımcı olmada önemli bir rol oynar. Bu uzaktan algılama yöntemi, incelenen ortamın gelişmiş bir görünümünü sunan ve doğru ölçümler sağlayan 3B modellere dönüştürülen verileri yakalar. Operatörler, UgCS drone uçuş planlama yazılımını kullanarak çeşitli LiDAR sensörlerini ve kameralarını kolayca entegre edebilir, uçuş parametrelerini belirli proje ihtiyaçlarına ve koşullarına uyacak şekilde özelleştirebilir. Birkaç vaka çalışması, haritalama ve ölçmedeki uygulamalarının yalnızca coğrafi verilerde sunulan doğruluğu büyük ölçüde iyileştirmekle kalmayıp aynı zamanda arazi ölçme süreçlerine katılmak için gereken zamanı ve çabayı da önemli ölçüde azalttığını kanıtlamaktadır. Verilerini depolamak için kullanılan dosya biçimi, bilgilerin çeşitli Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) araçlarıyla uyumlu olmasını sağlayarak farklı platformlarda veri kullanılabilirliğini artırdığı için çok önemlidir. Verileri genellikle iki ana biçimde mevcuttur. Birincisi, belirli bir konumdaki binalar ve ağaçlar gibi hem zemin hem de yüzey yapılarını temsil eden nokta bulutu verilerini içeren LAS (.las) dosya biçimidir. İkinci biçim, esasen sıkıştırılmış bir LAS dosya sürümü olan LAZ (.laz) dosyasıdır. Bu biçim, büyük hacimli LiDAR verilerini işlemek için daha verimli bir depolama çözümü sunar.
Haritalama ve ölçmede, teknolojinin kritik önemini gösteren birkaç önemli LiDAR uygulaması vardır:
Ayrıntılı Topoğrafik Haritalar: Hava LiDAR, yükseklik değişiklikleri, eğimler ve konturlar dahil olmak üzere araziyi doğru bir şekilde tasvir eden yüksek çözünürlüklü topoğrafik haritalar oluşturur. Bu ayrıntılı haritalar, inşaat mühendisliği projelerinden çevre çalışmalarına kadar çeşitli amaçlara hizmet eder. Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) profesyonelleri, LiDAR verilerinden türetilen dijital yükseklik modellerini kullanır ve arazi ölçümcüleri ve mühendisler için önemli bilgiler sağlayarak arazi özelliklerinin ve yükseklik değişimlerinin hassas bir şekilde analiz edilmesini sağlar.
Kentsel Planlama ve Geliştirme: Kentsel planlamacılar ve geliştiriciler, mevcut kentsel ortamları görselleştirmek, yeni inşaat planlamak ve bu geliştirmenin potansiyel etkilerini değerlendirmek için LiDAR verilerini kullanır. Kentsel manzaranın hassas bir modelini oluşturarak, planlamacılar gerçek bir inşaat başlamadan önce çok çeşitli geliştirme senaryolarını görselleştirebilirler. Bu, imar analizinden altyapı tasarımına ve arazi kullanım optimizasyonuna kadar çeşitli uygulamaları içerir ve bir şehrin mümkün olan en az çevresel bozulmayı yaratarak büyümesini ve değişime uyum sağlamasını mümkün kılar.
Altyapı Geliştirme: Mühendisler, yollar, köprüler tasarlamak, altyapı projeleri ve diğer kamu hizmetlerini planlamak için LiDAR verilerini kullanır. LiDAR tarafından sağlanan ayrıntılı arazi bilgileri, yeni altyapı için en uygun rotaları ve yerleri belirlemeyi mümkün kılar; bu da maliyet tasarrufu ve çevreye mümkün olan en az bozulma anlamına gelir.
Tarım ve Ormancılıkta İHA LiDAR Kullanımları
İHA LiDAR uzaktan algılama, hem hassas tarım hem de ormancılık yönetimi alanlarını dönüştürdü. Tarımda kullanımı, ürün düzenlerini optimize etmeye, ürün sağlığını değerlendirmeye ve hatta daha iyi çevresel uygulamalar için bir orman örtüsünün yapısını ölçmeye yardımcı olan ayrıntılı arazi analizini içerir. UgCS uçuş planlama yazılımı, ayrıntılı ve doğru LiDAR taramaları oluşturmak için çok önemli olan yol noktaları belirleme, FOV (görüş alanı) açısını ayarlama ve örtüşme yüzdelerini tanımlama gibi gelişmiş uçuş planlama özelliklerini destekler. Birçok faydası vardır ve bunlar artan verim, daha fazla sürdürülebilirlik ve herkes için kaynakların daha verimli kullanımı ile özetlenebilir.
İşte tarımda drone LiDAR teknolojisinin birkaç örneği:
Bitki Sağlığının İzlenmesi: Drone LiDAR sistemleri, bitki örtüsü yüksekliği ve yoğunluğunu ölçerek bitki sağlığını değerlendirmek için kullanılabilir. Bu veriler, bir bitki içindeki stres alanlarını belirlemeye yardımcı olarak zararlı istilası, hastalık salgınları veya su stresi gibi sorunları ele almak için hedefli müdahaleyi mümkün kılar. Ek olarak, verilerinden türetilen gölgelik yüksekliği modelleri, bitki örtüsü yapısı ve sağlığı hakkında ayrıntılı bilgiler sağlayarak çiftçilerin daha iyi ürün verimi ve sürdürülebilirliği için yönetim uygulamalarını optimize etmelerine olanak tanır.
Ayrıntılı Arazi Analizi: Tarım arazilerinin ve ormanlık alanların yüksek çözünürlüklü haritalarının oluşturulması, hassas topografya ve arazi modellemesine olanak tanır. Ayrıca, su akış modellerini, toprak erozyon potansiyelini ve farklı ürünler veya ağaç türleri için arazi uygunluğunu anlamak da gereklidir.
Toprak Erozyonu Kontrolü: Araziyi haritalayarak ve analiz ederek, Airborn LiDAR teknolojisi yer yüzeyinde etkili toprak erozyonu kontrol önlemlerinin tasarlanmasına yardımcı olur. Bu, bariyerlerin stratejik olarak yerleştirilmesini, drenaj sistemlerinin planlanmasını ve toprak kaybını azaltmaya yardımcı olabilecek ürün türlerinin seçilmesini içerebilir.
Verim Optimizasyonu: Çiftçiler arazi, ürün sağlığı ve gölgelik yapısı verilerini analiz ederek her bitkinin tam olarak ne zaman ve nereye gitmesi gerektiğini planlayabilirler. Yaylalar için, toprağın çözüldüğü andan ekime kadar mümkün olan en yüksek değeri yaratma mücadelesi şiddetlidir. LiDAR, sizi mümkün olan en kısa sürede doğru bir şekilde haritalamak için sahaya götürerek değerli günleri kurtarır. Aynı haritalar ayrıca ürün keşfi ve değişken oranlı gübre reçetelerinin hatlarının oluşturulması gibi operasyonların başlatılmasını da sağlar. Oyun planının her bölümünü gerçeğe dönüştürebilecek operasyonların hızı kökten değişir.
İnsansız hava aracı LiDAR’ı çeşitli çiftçilik uygulamalarında kullanılır. Gölgelik yüksekliği ve yoğunluk ölçümleri, bir ürün içindeki stres alanlarını belirleyerek bitki sağlığı analizi için kullanılabilir. Bu da, hastalık salgınları, zararlı istilası veya su stresi gibi sorunları ele almak için hassas eylem için kullanılabilir. Arazi verileri, en çok ihtiyaç duyulan yerlerdeki kanopileri doğru bir şekilde tanımlamak ve her bitkinin ihtiyaç duyduğu suyu sağlamak için hassas sulama sistemleri tasarlamak üzere ürün sağlığı verileriyle birleştirilebilir. UgCS ile araştırmacılar, LiDAR veri toplama çabalarını optimize edebilir, sahada geçirilen zamanı azaltabilir ve uzaktan algılama yöntemi ile ölçüm sürecinin genel verimliliğini artırabilir. Bunlar, daha yüksek kaliteli yükseklik verilerinin hassas tarım kabiliyetinde farklılaşma sağlamaya yardımcı olabileceği uygulamalardan sadece birkaçıdır.
LiDAR’daki gelecekteki trendler nelerdir?
Lidar endüstrisindeki en büyük gelecek trendlerden biri minyatürleştirmedir. Lazerinin minyatürleştirilmesi, kompakt boyutu ve gelişmiş etkinliği nedeniyle onu kullanmanın çeşitli yollarını açar. Katı hal lidar sensörleriyle birleştirilen minyatürleştirilmiş lazer, lazer ışınlarını yönlendirmek için gelişmiş elektronik ve optiklerde kullanılabilir.
Otomotiv lidarının küresel pazarı 2034 yılına kadar 9,5 milyar ABD dolarına ulaşacak ve bu da 2024’e kıyasla %19,5’lik bir bileşik yıllık büyüme oranına işaret ediyor.
2024’te Lidar Teknolojisi Trendleri
Otonom sürüş otomotiv endüstrisinde devrim yaratmaya devam ederken, sensör teknolojileri benzeri görülmemiş ilerlemeler kaydetti. Öne çıkan yeniliklerden biri Işık Algılama ve Mesafe Belirleme (Lidar). Mesafeleri ölçmek ve çevrenin hassas 3B haritalarını oluşturmak için lazer ışığını kullanan Lidar, özellikle otomotiv endüstrisi için algılama yeteneklerinde bir oyun değiştirici olarak ortaya çıktı.
Kökleri 1960’larda lazerlerin icadına kadar uzanan Lidar’ın yolculuğu, 2000’lerde 3D Lidar sistemlerinin geliştirilmesiyle ivme kazandı. Gelişmiş ışın yönlendirme mekanizmalarıyla donatılmış bu sistemler, kameralar, radar ve ultrasonik sistemler gibi geleneksel algılama teknolojilerine kıyasla eşsiz avantajlar sunar. Yüksek çözünürlüklü 3D nokta bulutları ve doğru menzil tespiti sağlayarak Lidar, güvenlik ve algılama yeteneklerini geliştirir.
2024’e doğru adım atıldığında, Lidar benimsenmesi çeşitli endüstrilerde yaygın bir şekilde kabul görerek yeni zirvelere ulaştı. Otomotiv sektörüne ilk entegrasyonu mevcut sensörlerin sınırlamalarını ele almayı amaçlasa da, son araştırmalar benimseme eğilimlerinde bir değişim olduğunu gösteriyor. IDTechEx’in yeni raporuna göre, “Lidar 2024-2034: Teknolojiler, Oyuncular, Piyasalar ve Tahminler”, performans değerlendirmeleri artık yalnızca Lidar’ın otomotiv uygulamalarında benimsenmesini yönlendirmiyor.
- ve 2. kademe şirketler Lidar benimsenmesine farklı şekilde yaklaşıyor. 2. Kademe şirketler teknoloji ilerlemesine ve performans iyileştirmesine odaklanırken, 1. Kademe şirketler ticarileştirme ve ölçeklenebilirlik için daha fazla dikkate alınan faktörlere öncelik verir.
Lidar’ın başlangıçtaki çekiciliği mevcut sensörlere kıyasla benzersiz değer tekliflerinde yatsa da, otomotiv endüstrisindeki mevcut ve yakın gelecekteki benimsenme, performansın ötesinde faktörler tarafından yönlendirilme eğilimindedir. OEM’ler, trend uyumu, olumlu tanıtım ve gelecekteki güncellemeler için donanım hazırlığı gibi avantajları dengeleyerek pazar talepleri ve teknolojik gelişmelerle uyumlu Lidar sistemlerini tercih ediyor. Bir örnek, ışın yönlendirme teknolojisinin benimsenmesidir. Lidar sistemlerinde ışın yönlendirme teknolojisinin geliştirilmesi ve yenilenmesi, çeşitli yeni başlayanların ve büyük oyuncuların ana odak noktalarından biri olmuştur ve alana dört ana teknoloji hakimdir: Mekanik, MEMS, Optik faz dizisi (OPA) ve Flash. Başlangıçta, 360° mekanik dönen lidarlar, özellikle Robotaxi’nin geliştirilmesinde öne çıkmıştır. Ancak, yüksek maliyetleri ve güvenilirlik sorunları, otomotiv endüstrisindeki kullanımlarını sınırlamıştır. Yarı katı veya hibrit mekanik ışın yönlendirme teknolojileri, örneğin dönen aynalar, MEMS ve prizmalar, bazı ürünler otomotiv sınıfı standartlarını karşılayarak ivme kazanıyor. Bunlar arasında, dönen aynalar güvenilirlikleri ve maliyet etkinlikleri nedeniyle 1. Kademe ve OEM’ler tarafından tercih ediliyor. MEMS, düzensiz nokta bulutları ve güvenilirlik endişeleri gibi zorluklarla karşı karşıya olsa da, bazıları tarafından hala seçiliyor. Flaş lidar, kısa algılama menzilleri için popülerken, OPA gelecek vaat eden bir yön olarak görülüyor. Ancak, pratik benimseme, şu anda mevcut manzarada ve yakın gelecekteki benimsemede potansiyelden çok hazır olmaya öncelik veriyor.
Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin Entegrasyonu
LiDAR teknolojisinin yapay zeka (AI) ve makine öğrenimiyle birleştirilmesi devrim niteliğinde bir gelişmedir. Yapay zekanın entegrasyonu sayesinde, LiDAR sistemleri artık yalnızca mekansal verilerin pasif toplayıcıları olmaktan ziyade çevrelerinin aktif yorumlayıcılarıdır. Bu birleşim sayesinde karmaşık senaryo analizi ve gerçek zamanlı veri işleme mümkün hale gelir.
Basit haritalamanın ötesinde, AI destekli LiDAR nesneleri tanıyabilir ve sınıflandırabilir, hareket modellerini tahmin edebilir ve hatta toplanan bilgilere dayanarak kararlar verebilir. Sistemin dinamik durumları anlaması ve bunlara yanıt vermesi gereken otonom araç navigasyonunda bu beceri çok önemlidir. Buna benzer şekilde, çevresel izlemede AI destekli LiDAR sistemleri yaban hayatını daha doğru bir şekilde takip edebilir, manzaradaki değişiklikleri belirleyebilir ve ormanların sağlığını değerlendirebilir.
Kentsel ortamlarda, AI destekli LiDAR, sinyal zamanlamalarını optimize etmek ve tıkanıklığı azaltmak için trafik akışını ve yaya modellerini analiz eden akıllı trafik yönetim sistemleri için kullanılabilir. Bu sistemler, deprem veya sel hasarını hızlı bir şekilde değerlendirerek kurtarma ve iyileştirme operasyonları için hayati önem taşıyan bilgiler sağlayabildiğinden afet yönetimi açısından faydalıdır.
