Wykorzystanie lidarów 3D w badaniach naukowych
Lidary 3D od kilku lat stanowią jedną z najważniejszych technologii wykorzystywanych do zbierania informacji o otoczeniu. Choć początkowo ich obecność była niemal wyłącznie związana z robotami mobilnymi, dziś ich zastosowania obejmują szeroki zakres projektów badawczych, przemysłowych i smart city. Obecnie, zespoły na uczelniach w Polsce i za granicą prowadzą prace badawcze nad robotyką, algorytmami percepcji, analizą chmury punktów, systemami autonomicznymi oraz bezpieczeństwem infrastruktury.
❘ Dlaczego lidary 3D są tak ważne w badaniach?
Czujnik lidar jest skanerem laserowym, który generuje chmurę punktów opisującą otoczenie w sposób przestrzenny. Dzięki temu stanowi jedno z najbardziej precyzyjnych źródeł informacji o położeniu obiektów, ich ruchu i geometrii. Historycznie sensory lidar najczęściej montowano na platformach mobilnych — robotach lub samochodach autonomicznych. Umożliwiały im lokalizację w przestrzeni (SLAM – Simultaneous Localization and Mapping), wykrywanie przeszkód, planowanie trasy oraz nawigację w dynamicznym środowisku. Obecnie pojawia się coraz więcej zastosowań, w których czujnik lidar montowany jest statycznie — np. na budynku, latarni miejskiej lub elementach infrastruktury. W takich projektach lidar pełni funkcję obserwatora wykrywającego obiekty w ruchu, takie jak piesi, pojazdy czy rowerzyści, co jest wykorzystywane w poniższych obszarach:
- systemy smart city (monitorowanie ruchu drogowego, analityka mobilności),
- systemy bezpieczeństwa i ochrony infrastruktury,
- nadzór przestrzeni prywatnych i publicznych,
- inteligentne systemy transportowe (ITS),
- automatyczna detekcja intruzów.
❘ Lidar 3D w środowisku naukowym
Zainteresowanie czujnikami lidar w środowisku akademickim rośnie bardzo dynamicznie. Z jednej strony naukowcy wykorzystują lidary 3D w projektach zgodnych z ich przemysłowymi zastosowaniami, z drugiej — rozwijają nowe metody analizy i przetwarzania danych przestrzennych. Główne obszary rozwoju i badań nad lidarami 3D
- algorytmy przetwarzania i analizy chmury punktów,
- klasyfikację obiektów i wykrywanie ruchu,
- optymalizację SLAM oraz mapowania 3D,
- systemy percepcji dla robotów mobilnych i samochodów autonomicznych,
- badania nad integracją wielu sensorów (LiDAR + kamera + radar),
- rozwój efektywnych systemów edge computing dla systemów.
Znacznie rzadziej badania dotyczą konstrukcji samego sensora — technologia lidarowa jest już na tyle rozwinięta, że prowadzenie tego typu prac wymaga ogromnego zaplecza technologicznego. W tym obszarze Ouster, po fuzji z Velodyne, pozostaje jednym z liderów rynku.
❘ Jak wybrać lidar 3D do badań?
Dobór sensora lidar zależy od:
- wymaganej rozdzielczości i liczby wiązek laserowych,
- zasięgu działania i warunków oświetleniowych,
- kąta widzenia w pionie i poziomie,
- liczby punktów generowanych na sekundę,
- możliwości integracji z systemem badawczym (SDK, ROS2),
- warunków środowiskowych (IP, odporność na temperaturę).
Lidary Ouster występują w czterech głównych modelach: OS0, OS1, OS2 oraz OS-DOME, dostępnych w wersjach 32, 64 i 128 wiązek.
❘ Porównanie lidarów Ouster
Poniższa tabela zestawia najważniejsze parametry modeli wykorzystywanych w projektach badawczych:
| Model lidaru Ouster | Kąt widzenia (pion) | Kąt widzenia (poziom) | Typowa maksymalna odległość pomiaru* | Dostępne wersje (liczba wiązek) | Charakterystyka |
|---|---|---|---|---|---|
| OS0 | 90° | 360° | ~40 m | 32 / 64 / 128 | Idealny do aplikacji bliskiego zasięgu i robotyki |
| OS1 | ok. 45° | 360° | ~120 m | 32 / 64 / 128 | Najbardziej uniwersalny model badawczy |
| OS2 | ok. 22° | 360° | 200+ m | 32 / 64 / 128 | Przeznaczony do systemów autonomicznych i dalekiego wykrywania |
| OS-DOME | 180° | 360° | ~20–30 m | 64 / 128 | Pełna półkula — idealny do systemów monitoringu |
*Rzeczywista maksymalna odległość zależy od parametrów środowiskowych i odbiciowości obiektu.
❘ Oprogramowanie i integracja
Aby skutecznie wykorzystać lidar Ouster w badaniach, niezbędne jest odpowiednie oprogramowanie. Producent udostępnia:
- darmowe narzędzie diagnostyczne Ouster Studio,
- biblioteki i API dla wielu języków programowania,
- natywną integrację z ROS2, co jest szczególnie istotne w robotyce.
To narzędzia, które przyspieszają wdrażanie lidarów w projektach badawczych i dydaktycznych.
❘ Jak dobrać czujnik lidar do projektu badawczego?
Lidar 3D stał się kluczowym narzędziem w robotyce, systemach autonomicznych, analizie przestrzennej i systemach bezpieczeństwa. Wybierając czujnik lidar do projektu naukowego, warto zwrócić uwagę nie tylko na parametry techniczne, ale również dostępność narzędzi programistycznych i wsparcia technologicznego. Lidary Ouster, dzięki swojej konstrukcji, wysokiej rozdzielczości i otwartemu ekosystemowi, należą do najczęściej wybieranych przez uczelnie i instytuty badawcze na całym świecie.
❘ Chcesz przetestować czujnik lidar w swoim projekcie?
Pomożemy dobrać sensor, przygotujemy ofertę edukacyjną i udostępnimy materiały startowe.