По состоянию на 2022 год 17 автопроизводителей объявили о планах использования или уже используют датчики LiDAR в 21 модели. Однако есть несколько моментов, которые необходимо решить, прежде чем эта технология получит широкое распространение.
LiDAR, что расшифровывается как light detection and ranging, – это использование фотонов света для сканирования и записи расстояния и расположения объектов вокруг датчика. LiDAR может различать неподвижные и движущиеся объекты и видеть в темноте, причем в режиме реального времени. Это означает, что автомобиль, использующий технологию LiDAR, может видеть и обеспечивать безопасность водителя, пассажиров и других участников дорожного движения.
Доцент Скотт Бадж и его студент Чаз Корнуэлл в своей научной работе, опубликованной в журнале Optical Engineering, утверждают, что LiDAR улучшает время реакции коммерческих автомобилей. Автомобили должны уметь быстро останавливаться и адаптироваться к динамичной обстановке, что затруднительно при использовании нынешних технологий.
Однако Бадж и Корнуолл отмечают три проблемы LiDAR, которые необходимо решить в первую очередь: отсутствие различия в движении объектов, например, между маленьким ребенком и бумажным пакетом, развевающимся на ветру, высокий уровень шума, который часто делает полученное изображение непригодным для просмотра, и проблемы с просмотром недвижущихся объектов, находящихся на пути столкновения.
Чтобы найти способы устранения этих недостатков, Бадж и Корнуолл сравнили две карты LiDAR, разработанные с помощью биологических процессов: одну – с оригинальной технологией, а другую – с поправкой на эти недостатки. Их улучшенная карта LiDAR успешно справлялась с распознаванием и различением препятствий и обнаружением движения без изъянов.
«Возможность устранить ложные срабатывания заключается в том, чтобы сосредоточиться на предупреждении о возможном столкновении на основе движения», – сказал Бадж. «Другое решение – использовать расстояние до препятствия таким образом, чтобы фотон ассоциировался с определенным местоположением пикселя для оценки столкновения».
По сути, это означает, что регулировка того, где, что и когда фотон света, которых в LiDAR используются миллиарды одновременно, может устранить вышеупомянутые недостатки, указанные в статье. Хотя в этом исследовании использовались реальные данные, Бадж и Корнуэлл согласны с тем, что тестирование в реальном времени позволит получить более глубокие выводы.
LiDAR, что расшифровывается как light detection and ranging, – это использование фотонов света для сканирования и записи расстояния и расположения объектов вокруг датчика. LiDAR может различать неподвижные и движущиеся объекты и видеть в темноте, причем в режиме реального времени. Это означает, что автомобиль, использующий технологию LiDAR, может видеть и обеспечивать безопасность водителя, пассажиров и других участников дорожного движения.
Доцент Скотт Бадж и его студент Чаз Корнуэлл в своей научной работе, опубликованной в журнале Optical Engineering, утверждают, что LiDAR улучшает время реакции коммерческих автомобилей. Автомобили должны уметь быстро останавливаться и адаптироваться к динамичной обстановке, что затруднительно при использовании нынешних технологий.
Однако Бадж и Корнуолл отмечают три проблемы LiDAR, которые необходимо решить в первую очередь: отсутствие различия в движении объектов, например, между маленьким ребенком и бумажным пакетом, развевающимся на ветру, высокий уровень шума, который часто делает полученное изображение непригодным для просмотра, и проблемы с просмотром недвижущихся объектов, находящихся на пути столкновения.
Чтобы найти способы устранения этих недостатков, Бадж и Корнуолл сравнили две карты LiDAR, разработанные с помощью биологических процессов: одну – с оригинальной технологией, а другую – с поправкой на эти недостатки. Их улучшенная карта LiDAR успешно справлялась с распознаванием и различением препятствий и обнаружением движения без изъянов.
«Возможность устранить ложные срабатывания заключается в том, чтобы сосредоточиться на предупреждении о возможном столкновении на основе движения», – сказал Бадж. «Другое решение – использовать расстояние до препятствия таким образом, чтобы фотон ассоциировался с определенным местоположением пикселя для оценки столкновения».
По сути, это означает, что регулировка того, где, что и когда фотон света, которых в LiDAR используются миллиарды одновременно, может устранить вышеупомянутые недостатки, указанные в статье. Хотя в этом исследовании использовались реальные данные, Бадж и Корнуэлл согласны с тем, что тестирование в реальном времени позволит получить более глубокие выводы.
Коньячные веночки
Шишки новогодние
Салат Замёрзшее шампанское
Рождественский торт/кекс
Салат из рождественской индейки
Рулет из малосольной скумбрии
Печенье «Лотос» – печенье для праздника
Рулет рыбный закусочный
Десерт-напиток «Белый русский полковник»
Другие новогодние рецепты
