Bei der Diskussion über autonome Fahrzeuge spielt die Laser-Radar- (LiDAR-)Technologie eine entscheidende Rolle. LiDAR ist ein Sensor, der in der Lage ist, die Umgebung zu scannen und dreidimensionale Bilder zu generieren.

Es wird für Anwendungen wie die Hinderniserkennung, Kartierung und Fahrzeugpositionierung im Kontext des autonomen Fahrens verwendet. Noch vor Kurzem schreckte der hohe Preis von LiDAR-Systemen viele Hersteller ab.

Doch dank technologischer Fortschritte sinken die Preise allmählich.

Heutzutage sind einige Serienfahrzeuge mit einem oder sogar mehreren LiDAR-Systemen ausgestattet, die robuste Unterstützung für die Sicherheit des assistierten Fahrens bieten.

Prinzipien und Arten von LiDAR:

Als Sensor nutzt LiDAR Laserstrahlen, um die Umgebung zu scannen und Informationen aus den reflektierten Signalen zu extrahieren. Typischerweise bestehend aus einem Sender und einem Empfänger, gibt der Sender Laserstrahlen ab, die die Umgebung scannen. Wenn die Strahlen auf Objekte treffen, werden sie reflektiert, und der Empfänger erfasst den reflektierten Laser und wandelt ihn in elektrische Signale um. LiDAR-Systeme können entweder ein rotierendes oder ein festes Scansystem verwenden, um die Umgebung zu vermessen. LiDAR erleichtert die Erzeugung von dreidimensionalen Punktwolkenbildern, einem Datensatz bestehend aus vielen dreidimensionalen Koordinaten, die die Positionen der reflektierten Laserpunkte im Raum darstellen. Der Vorgang und die Analyse dieser Punktwolken ermöglichen die Identifizierung von Objektstandorten, Formen und Größen, die für die Positionierung und Umgebungswahrnehmung autonomer Fahrzeuge entscheidend sind.

Anwendungen von LiDAR im autonomen Fahren:

LiDAR findet weitreichende Anwendung in autonomen Fahrzeugen und trägt zur Hinderniserkennung, Spurhaltung, adaptiven Geschwindigkeitsregelung und autonomem Parken bei. Unter diesen Anwendungen ist die Hinderniserkennung entscheidend. Autonome Fahrzeuge müssen Hindernisse in der Umgebung, einschließlich anderer Fahrzeuge, Fußgänger, Gebäude und Verkehrszeichen, schnell und präzise identifizieren. Die Fähigkeit von LiDAR, hochpräzise dreidimensionale Punktwolkenbilder zu generieren, erleichtert eine genaue Umgebungswahrnehmung für autonomes Fahren.

Mit der Weiterentwicklung der LiDAR-Technologie verbessern neue LiDAR-Typen die Präzision und senken die Kosten autonomer Fahrzeuge. Beispielsweise verwenden einige neue Festkörper-LiDARs Festkörperlaseremitter und Hochgeschwindigkeitsscanner, die eine höhere Messgenauigkeit und kleinere Bauformen bieten. Darüber hinaus können optische LiDARs mit sichtbarem Licht und Infrarotlasern einen breiteren Bereich von Hindernissen, einschließlich schwarzer Objekte und schlecht reflektierender Oberflächen, erkennen.

Diese Fortschritte erweitern die Perspektiven von LiDAR-Anwendungen und bieten mehr Möglichkeiten zur Realisierung des autonomen Fahrens.

Herausforderungen und zukünftige Entwicklungen:

Trotz seiner Vorteile steht die LiDAR-Technologie vor Herausforderungen, wie der Beeinträchtigung der Detektionsgenauigkeit durch Umwelteinflüsse und Störungen wie Regen, Schnee und Nebel. Um die Detektionsgenauigkeit von LiDAR zu verbessern, entwickeln Forscher neue Algorithmen und Technologien, darunter maschinelles Lernen und Deep-Learning-Algorithmen sowie Technologien für höhere Auflösung und höhere Bildraten.