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¿Qué es el LiDAR?
Definición de LiDAR
LiDAR son las siglas de «Light Detection and Ranging» (detección y medición de distancias por luz). Funciona enviando un haz de luz láser desde un transmisor, que luego se refleja en los objetos del entorno. El receptor del sistema detecta la luz reflejada y, al medir el tiempo que tarda la luz en ir y volver de cada objeto (lo que se conoce como «tiempo de vuelo»), el LiDAR crea un mapa detallado de las distancias de la escena.
El LiDAR es una tecnología óptica que suele considerarse un método fundamental para la detección de distancias en los vehículos autónomos. Muchos fabricantes están trabajando en el desarrollo de sistemas LiDAR compactos y rentables. Prácticamente todos los fabricantes que apuestan por la conducción autónoma consideran el LiDAR una tecnología clave, y ya existen algunos sistemas LiDAR disponibles para los sistemas Advanced de asistencia Advanced (ADAS).
Figura 1. Una visión general del concepto de los sistemas LiDAR utilizados en los sistemas Advanced de asistencia Advanced .
Figura 2. Sensor LiDAR para un coche autónomo, situado debajo de un retrovisor lateral. Los sistemas LiDAR también pueden colocarse en la parte superior de un coche autónomo.
Índice
¿Cómo funciona el LiDAR y cómo ofrece soluciones?
En esencia, el LiDAR es un dispositivo de telemetría que mide la distancia a un objetivo. Mide la distancia enviando un breve pulso láser y registrando el lapso de tiempo transcurrido entre el pulso de luz emitido y la detección del pulso de luz reflejado (retrodispersado).
Un sistema LiDAR puede utilizar un espejo de barrido, múltiples rayos láser u otros medios para «escanear» el espacio que rodea al objeto. Gracias a su capacidad para proporcionar mediciones precisas de distancias, el LiDAR puede resolver muchos problemas diferentes.
En teledetección, los sistemas LiDAR pueden medir la dispersión, la absorción o la reemisión de partículas o moléculas presentes en la atmósfera. Para ello, estos sistemas pueden tener requisitos específicos en cuanto a la longitud de onda de los rayos láser. Por ejemplo, los sistemas LiDAR pueden medir la concentración de una especie molecular concreta en la atmósfera, como el metano o la carga de aerosoles. El LiDAR también puede medir las gotas de lluvia en la atmósfera para estimar la distancia a la que se encuentra una tormenta y la intensidad de la precipitación.
Otros sistemas LiDAR proporcionan perfiles de superficies tridimensionales en el espacio del objeto. En estos sistemas, los rayos láser de exploración no están vinculados a características espectrales específicas. En su lugar, es posible elegir la longitud de onda de los rayos láser para garantizar la seguridad ocular o para evitar las características espectrales de la atmósfera. El rayo de exploración incide sobre un «objeto duro», que lo refleja de vuelta al receptor LiDAR.
También se puede utilizar el LiDAR para determinar la velocidad de un objetivo, ya sea mediante la técnica Doppler o midiendo la distancia a un objetivo en rápida sucesión. Por ejemplo, los sistemas LiDAR pueden medir la velocidad del viento atmosférico y la velocidad de un automóvil.
Además, se pueden utilizar sistemas LiDAR para crear un modelo tridimensional de una escena dinámica, como por ejemplo la que podría encontrarse un vehículo de conducción autónoma. Esto se puede hacer de diversas maneras, normalmente mediante una técnica de escaneo.
¿Cuáles son los retos que plantea el LiDAR?
Los sistemas LiDAR operativos se enfrentan a varios retos bien conocidos, que pueden variar en función del tipo concreto de sistema. Algunos ejemplos comunes son:
- Aislamiento y rechazo de señales: El haz de exploración emitido suele ser mucho más potente que el haz de retorno. Es importante evitar que el haz de exploración se refleje o se disperse de nuevo hacia el receptor, ya que esto puede saturar el detector e impedir que identifique objetivos externos.
- Señales parásitas procedentes de residuos atmosféricos: Las partículas o residuos presentes en la atmósfera entre el transmisor y los objetivos previstos pueden generar señales intensas e indeseadas. Estas señales parásitas pueden interferir en la detección fiable del objetivo real.
- Limitaciones de potencia óptica: una mayor potencia del haz mejora la precisión, pero aumenta los costes operativos. Encontrar el equilibrio entre potencia y coste es un factor clave para los diseñadores de sistemas LiDAR.
- Velocidad de escaneo y seguridad: el escaneo rápido puede plantear problemas de seguridad si el láser funciona a frecuencias perjudiciales para los ojos humanos. Soluciones como el LiDAR de destello, que ilumina una amplia zona de una sola vez, y el uso de longitudes de onda inocuas para la vista, ayudan a resolver estos problemas de seguridad.
- Interferencias entre dispositivos: Las señales de los dispositivos LiDAR cercanos pueden interferir entre sí, lo que dificulta distinguir entre las diferentes fuentes. Técnicas como la modulación de frecuencia de la señal y un mayor aislamiento pueden resolver este problema.
- Coste y mantenimiento: Los sistemas LiDAR suelen ser más caros que otras tecnologías de sensores. Sin embargo, los avances continuos tienen como objetivo reducir los costes y hacer que el LiDAR sea más accesible para un uso más generalizado.
- Rechazo de señales de retorno procedentes de objetos no deseados: Las señales no deseadas también pueden producirse en aire limpio, no solo en presencia de partículas atmosféricas. Para solucionar este problema, suele ser necesario reducir al mínimo el tamaño del haz a diferentes distancias del objetivo y optimizar el campo de visión del receptor para filtrar mejor las señales irrelevantes.
Estos retos son objeto de una intensa labor de investigación y desarrollo destinada a mejorar la fiabilidad, la seguridad y la asequibilidad de la tecnología LiDAR.
¿Qué otras aplicaciones tiene el LiDAR?
Los campos de aplicación del LiDAR son amplios y variados. Los científicos atmosféricos utilizan el LiDAR para detectar numerosos tipos de componentes atmosféricos. Lo emplean para caracterizar los aerosoles presentes en la atmósfera, estudiar los vientos de la atmósfera superior, trazar perfiles de las nubes, facilitar la recopilación de datos meteorológicos y muchas otras aplicaciones.
Los astrónomos utilizan el LiDAR para medir distancias, tanto de objetos lejanos, como la Luna, como de objetos muy cercanos. De hecho, el LiDAR es un dispositivo fundamental para mejorar la medición de la distancia a la Luna con una precisión de milímetros. También utilizan el LiDAR para crear estrellas guía para aplicaciones astronómicas.
Los científicos de la NOAA utilizan productos generados por LiDAR para estudiar tanto los entornos naturales como los artificiales. Los datos de LiDAR sirven de apoyo a actividades como la modelización de inundaciones y marejadas ciclónicas, la modelización hidrodinámica, la cartografía del litoral, la respuesta ante emergencias, los levantamientos hidrográficos y el análisis de la vulnerabilidad costera.
Figura 3. El LiDAR de barrido Windcube de Leosphere mide el viento para aplicaciones de desarrollo y operaciones. Fuente: NOAA y https://lidarmag.com/2019/12/04/not-just-for-surveying-lidars-big-impact-in-weather/
Figura 4. Los datos LiDAR suelen recopilarse desde el aire, como en el caso de este avión de reconocimiento de la NOAA (a la derecha) sobre el puente Bixby en Big Sur, California. En esta imagen, los datos LiDAR muestran una vista aérea (arriba a la izquierda) y una vista en perfil del puente Bixby. Fuente: https://geodesy.noaa.gov/INFO/facts/lidar.shtml
Además, el LiDAR topográfico utiliza un láser de infrarrojo cercano para cartografiar el terreno y los edificios, mientras que el LiDAR batimétrico emplea luz verde que penetra en el agua para cartografiar los fondos marinos y los lechos de los ríos. El sector agrícola utiliza el LiDAR para cartografiar la topografía y el crecimiento de los cultivos, lo que puede proporcionar información sobre las necesidades de fertilizantes y los requisitos de riego. Los arqueólogos utilizan el LiDAR para cartografiar antiguos sistemas de transporte bajo el denso dosel forestal.
Hoy en día, los científicos utilizan con frecuencia el LiDAR para crear modelos tridimensionales del entorno que rodea al sensor LiDAR. La navegación autónoma es una de las aplicaciones que utiliza la nube de puntos generada por un sistema LiDAR. Incluso se pueden encontrar sistemas LiDAR en miniatura en dispositivos tan pequeños como los teléfonos móviles.
¿Cómo funciona el LiDAR en situaciones reales?
Una aplicación fascinante del LiDAR es la percepción situacional para fines como la navegación autónoma. El sistema de percepción situacional de cualquier vehículo en movimiento debe detectar tanto los objetos fijos como los móviles que se encuentran a su alrededor. Por ejemplo, el radar se utiliza desde hace mucho tiempo para detectar aeronaves. Los fabricantes de vehículos terrestres también consideran que el LiDAR es muy útil, ya que permite determinar la distancia a los objetos y es muy preciso en cuanto a la direccionalidad. Pueden dirigir los haces de exploración hacia ángulos precisos y escanear rápidamente para crear una nube de puntos que sirva de base para un modelo tridimensional. La capacidad de escanear rápidamente es clave para esta aplicación, ya que la situación que rodea al vehículo es muy dinámica.
Figura 5. Los sensores de los vehículos autónomos utilizan datos de cámaras, radares y LiDAR para detectar los objetos que les rodean.
Figura 6. El coche autónomo utiliza sensores LiDAR para detectar los edificios y los coches que lo rodean.
¿Qué software se necesita para los dispositivos LiDAR?
El software es fundamental en todos los aspectos del desarrollo y el funcionamiento de los sistemas LiDAR. Esto significa que el diseño de sistemas LiDAR requiere varios tipos de software.
El ingeniero de sistemas necesita un modelo radiométrico para predecir la relación señal-ruido del haz de retorno. El ingeniero óptico necesita un software para crear el diseño óptico. El ingeniero electrónico necesita un modelo electrónico para crear el diseño eléctrico. El ingeniero mecánico necesita un programa de CAD para realizar el diseño del sistema. Los ingenieros también pueden necesitar software de modelización estructural y térmica.
El funcionamiento de los sistemas LiDAR requiere software de control y software de reconstrucción que convierta la nube de puntos en un modelo tridimensional. Keysight ofrece varias herramientas ópticas y fotónicas para facilitar el diseño de sistemas y componentes LiDAR:
Figura 7. Sistema óptico optimizado del receptor LiDAR, simulado en CODE V.
Software de diseño óptico CODE V
CODE V puede ayudarte a diseñar y optimizar la óptica del receptor en un sistema LiDAR.
Figura 8. Sistema óptico LiDAR , simulado en LightTools.
Software de diseño de iluminación LightTools
Utilice el software de diseño de iluminación LightTools para modelar y analizar sistemas LiDAR.
Figura 9. Conjunto de herramientas de dispositivos fotónicos de RSoft utilizadas para los distintos elementos del diseño del LiDAR en chip
Herramientas de diseño fotónico
Las soluciones fotónicas, como RSoft Photonic Device Tools, pueden facilitar el complicado diseño de un dispositivo LiDAR integrado en el chip. Ninguna herramienta de simulación por sí sola puede resolver el complejo problema que plantea un diseño de esta naturaleza. La combinación de herramientas de RSoft, como FullWAVE FDTD para el emisor, Multiphysics Utility para el generador de fase T-O y BeamPROP BPM para el divisor, permitirá lograr una disposición óptima.
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