LiDAR ရဲ့ ထောက်လှမ်းနည်းပညာကို အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြပါ။
Lidar (အလင်းထောက်လှမ်းခြင်းနှင့် အကွာအဝေးရှာဖွေခြင်း) သည် ပစ်မှတ်အမှတ်တိမ်တိုက်/ပစ်ဇယ်များ၏ အကွာအဝေးတန်ဖိုးများကို အသုံးပြု၍ ပစ်မှတ်များ၏ သုံးဖက်မြင် (3D) ပုံသဏ္ဍာန်ကို ခန့်မှန်းပြီး အလိုအလျောက်မောင်းနှင်မှု၊ စက်ရုပ်လမ်းကြောင်းရှာဖွေခြင်း၊ မြေပြင်မြေပုံရေးဆွဲခြင်းနှင့် အဝေးထိန်းအာရုံခံခြင်းကဲ့သို့သော ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော ပတ်ဝန်းကျင်အာရုံခံမှုတွင် အလျင်အမြန် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာခဲ့သည်။
ပတ်ဝန်းကျင်အလင်းရောင်မြင်ကွင်းများ၏ 3D အချက်အလက်များကိုသာ ပြန်လည်ရယူနိုင်သော passive 3D ပုံရိပ်နည်းပညာနှင့်မတူဘဲ၊ LiDAR သည် ပတ်ဝန်းကျင်၏ 3D အချက်အလက်များကို တက်ကြွစွာရယူပြီး point cloud generation၊ noise filtering၊ coordinate registration နှင့် feature description ကဲ့သို့သော algorithms များကို ပေါင်းစပ်ကာ မြင်ကွင်းကို နားလည်နိုင်စေပါသည်။ မတူညီသော အလင်းထောက်လှမ်းနည်းလမ်းများအပေါ် အခြေခံ၍ ရှိပြီးသား LiDAR ကို direct detection နှင့် coherent detection အဖြစ် ခွဲခြားနိုင်သည်။
ပဲ့တင်ထပ်အလင်းကို အသုံးပြု၍ တိုက်ရိုက်ထောက်လှမ်းခြင်းနှင့် photodetector မှတစ်ဆင့် ပစ်မှတ်၏ echo intensity ကို ထောက်လှမ်းခြင်း။ ပုံမှန် incoherent LiDAR သည် ၎င်း၏ ရင့်ကျက်သော hardware configuration နှင့် signal processing နည်းလမ်းများကြောင့် application အများအပြားကို လွှမ်းမိုးထားသော time-of-flight (TOF) rangeing နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ TOF LiDAR ၏ ထောက်လှမ်းအကွာအဝေးနှင့် resolution သည် စွမ်းဆောင်ရည်ကြောင့် ကန့်သတ်ထားသည်။ဓာတ်ပုံရှာဖွေကိရိယာနှင့် အထွတ်အထိပ်စွမ်းအားပဲ့တင်သံလေဆာ၎င်း၏ ပဲ့တင်သံ အချက်ပြမှုကို နေရောင်ခြည် သို့မဟုတ် အခြားရေဒါစနစ်ကြောင့်လည်း ထိခိုက်နိုင်သည်။လေဆာရောင်ခြည်များ။
ဆန့်ကျင်ဘက်အနေနဲ့၊ echo beam နဲ့ local oscillator beam အကြား optical mixing နည်းပညာကို အသုံးပြုပြီး coherent detection ဟာ ပတ်ဝန်းကျင်အလင်းရောင်ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုကို ထိရောက်စွာ ခုခံနိုင်ပြီး system signal-to-noise ratio ကို တိုးတက်ကောင်းမွန်စေပါတယ်။ ရိုးရာ LiDAR ဟာ imaging အတွက် intensity၊ 3D coordinates ဒါမှမဟုတ် velocity တွေကို အဓိကအားကိုးပြီး information dimension မလုံလောက်တာကြောင့် LiDAR တွေရဲ့ recognition နဲ့ classification capabilities အကန့်အသတ်ရှိပါတယ်။ အထူးသဖြင့် structure အမျိုးမျိုးရှိတဲ့ target တွေအတွက် target ပေါ်က point cloud ကို ဆုံးဖြတ်ရာမှာ မရေမရာမှုတွေရှိပြီး target ရဲ့ 3D shape ကို recognition မှာ မသေချာမှုတွေ ဖြစ်ပေါ်စေပါတယ်။
ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ အလင်း၏ polarization အစိတ်အပိုင်းကို အသုံးပြုရန်ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် ပစ်မှတ်အမှတ်တိမ်တိုက်များ/pixel များ၏ သေချာမှုကို ထိရောက်စွာ တိုးတက်စေနိုင်သည်။ polarized အလင်းနှင့် ပစ္စည်းများအကြား အပြန်အလှန် ဆက်သွယ်မှုများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ပစ်မှတ်၏ ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် ပါဝင်မှု အချက်အလက်များကို ကောက်ချက်ချနိုင်သည်။ Polarization coherent LiDAR သည် optics၊ mechanics၊ control နှင့် electronic information ကဲ့သို့သော ဘာသာရပ်များစွာမှ ခေတ်မီသော လမ်းညွှန်ချက်များကို ပေါင်းစပ်ထားပြီး information detection၊ beam scanning နှင့် polarization imaging ကဲ့သို့သော အဓိကသီအိုရီများကို လွှမ်းခြုံထားသည်။
ပို့စ်တင်ချိန်: ၂၀၂၆ ခုနှစ်၊ ဇူလိုင်လ ၂ ရက်