Оцінювання ефективності технології LiDAR у задачах виявлення об’єктів поблизу транспортного засобу.
Автор: Мотика Мар'ян Мар'янович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Автомобільний транспорт
Інститут: Інститут механічної інженерії та транспорту
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Сьогодні неможливо не помітити великий інтерес серед суспільства до автономних транспортних засобів та передових систем допомоги водієві ADAS (Advanced Driver Assistance Systems), як з боку виробників автомобілів так і дослідницьких груп. За останні двадцять років розпочалися експерименти з використанням лідара як доповнення або заміни існуючих сенсорів, що має дозволити надати транспортним засобам більшу автономність. Першим реальним використанням лідара для транспортних засобів є його застосування для розробки адаптивного круїз-контролю в 1995 році групою японських вчених. Десять років по тому лідар був впроваджений в автономних транспортних засобах в рамках конкурсу DARPA, який вперше був проведений у 2004 році. До 2005 року більшість конкуруючих транспортних засобів використовували лідар. Основним призначенням лідара було сканування оточення транспортного засобу та визначенні зони, де безпечно рухатися транспортному засобу. У даній магістерській роботі розглядалася проблема виявлення перешкод перед транспортним засобом шляхом об’єднання вимірювань з 3 недорогих Lidar Lite. Була розроблена та створена система, яка створює 2D лідари з цих 1D лідарів, що дозволяє сканувати вузьку ділянку перед транспортним засобом. Вимірювання з окремих лідарів об’єднуються таким чином, щоб окремі сканування доповнювали одне одного і уможливили сегментування виміряних даних та виявляти окремі об’єкти в режимі реального часу за допомогою запропонованого алгоритму. Результати тестування підтверджують гіпотезу про те, що за допомогою недорогих лідарів можна було б створити систему, яка б виявляла все оточення транспортного засобу. Можливості системи виявлення перешкод найбільше залежать від Lidar Lite. Це впливає на максимальну відстань, на якій система здатна виявляти перешкоди. Та на швидкість сканування, оскільки для одного вимірювання потрібно кілька мілісекунд. Швидкість вимірювання впливає на швидкість сканування і на кількість точок, які можна виміряти за одне сканування, щоб відповідати умові виявлення в режимі реального часу. Під час тестування було виявлено, що великою проблемою для лідара є вікна транспортних засобів та їхні задні ліхтарі. Якщо лідар виявляє цю частину транспортного засобу попереду себе, то він не може виміряти відстань. Однак інші частини транспортного засобу добре вимірюються. Тому лідар потрібно налаштувати так, щоб він не був спрямований на заднє скло транспортного засобу. Точність вимірювання залежить від лідара. Проте, точність визначення положення перешкоди та її форми найбільше залежить від методу калібрування. Окремі лідари орієнтовані один на одного таким чином, що їхні площини сканування перекриваються, тому їх необхідно встановити у правильне положення. Точність калібрування є важливою для правильної функції виявлення перешкод. Запропонований метод чутливий до здатності людини правильно визначати положення лідарів, їх кут нахилу. Алгоритм сегментації створений таким чином, що навіть меншої кількості даних, які лідари генерують під час одного сканування, достатньо для виявлення перешкод та розрізнення окремих об’єктів. Запропонована еліптична порогова функція. Вона порівняна за допомогою моделювання з іншими (круговими) пороговими функціями. З результатів моделювання видно, що запропонований метод є ефективним. Він здатний розділяти об’єкти, що знаходяться близько один до одного. Якщо перешкода знаходиться ближче до лідарів (приблизно до 27 м), то немає проблеми з надмірною сегментацією в поздовжньому напрямку. Однак, за межами цієї відстані алгоритм іноді починає мати проблеми з правильною кластеризацією даних знятих об’єктів та створює кілька кластерів на одному об’єкті. Результатом виконання даної роботи є створення функціональної системи для виявлення перешкод перед транспортним засобом за допомогою лідара. У разі розширення системи системою камер це дозволить набагато краще виявляти перешкоди, а у разі впровадження класифікації та відстеження об’єктів, система лідара слугуватиме дуже потужною системою для виявлення перешкод у міській зоні. Об’єкт дослідження: закономірності та фактори, що впливають на ефективність функціонування системи виявлення перешкод перед транспортним засобом на основі трьох 1D лідарів. Мета роботи – розроблення та оцінка системи виявлення перешкод перед транспортним засобом з використанням трьох 1D лідарів. Ключові слова: транспортний засіб, лідар, контролер, перешкоди, безпека дорожнього руху, LabVIEW. Перелік використаних літературних джерел: 1. A. M. Martin, J. Dominguez, J. Amador, "Applying LIDAR datasets and GIS based model to evaluate solar potential over roofs: a review", AIMS Energy, 2015, 3(3). 326 – 343 pp.