Descrivi brevemente la tecnologia di rilevamento del LiDAR

Descrivi brevemente la tecnologia di rilevamento del LiDAR
Il Lidar (Light Detection and Ranging) utilizza i valori di distanza delle nuvole di punti/pixel bersaglio per stimare la forma tridimensionale (3D) dei bersagli e si è rapidamente sviluppato nella percezione di ambienti non strutturati, come la guida autonoma, la navigazione robotica, la mappatura del terreno e il telerilevamento.
A differenza delle tecnologie di imaging 3D passive, in grado di ripristinare solo le informazioni 3D di scene illuminate dall'ambiente circostante, il LiDAR può acquisire attivamente informazioni 3D dell'ambiente circostante e combinare algoritmi come la generazione di nuvole di punti, il filtraggio del rumore, la registrazione delle coordinate e la descrizione delle caratteristiche per ottenere una comprensione della scena. In base ai diversi metodi di rilevamento della luce, i sistemi LiDAR esistenti possono essere generalmente suddivisi in rilevamento diretto e rilevamento coerente.
Rilevamento diretto tramite luce pulsata e rilevamento dell'intensità dell'eco del bersaglio attraverso un fotorivelatore. Un tipico LiDAR incoerente è una tecnologia di misurazione della distanza time-of-flight (TOF) che domina molte applicazioni grazie alla sua matura configurazione hardware e ai metodi di elaborazione del segnale. Tuttavia, la portata di rilevamento e la risoluzione del LiDAR TOF sono limitate dalle prestazioni delfotorivelatoree la potenza di picco dellaser pulsatoe il suo segnale di eco può essere influenzato anche dalla luce solare o da altri sistemi radarlasertravi.
Al contrario, il rilevamento coerente tramite tecnologia di miscelazione ottica tra il fascio di eco e il fascio dell'oscillatore locale può resistere efficacemente alle interferenze della luce ambientale e migliorare il rapporto segnale/rumore del sistema. I LiDAR tradizionali si basano principalmente su intensità, coordinate 3D o velocità per l'imaging, e l'insufficiente dimensione informativa si traduce in capacità di riconoscimento e classificazione limitate di questi LiDAR. In particolare per bersagli con strutture diverse, vi è ambiguità nel determinare la nuvola di punti sul bersaglio, con conseguente incertezza nel riconoscimento della forma 3D del bersaglio.
Un metodo praticabile consiste nell'utilizzare la componente di polarizzazione della luce, che può migliorare efficacemente la precisione delle nuvole di punti/pixel del bersaglio. Analizzando l'interazione tra la luce polarizzata e i materiali, è possibile dedurre informazioni sulla struttura e la composizione del bersaglio. Il LiDAR a polarizzazione coerente integra direzioni all'avanguardia provenienti da diverse discipline come l'ottica, la meccanica, il controllo e l'informatica, coprendo teorie fondamentali come il rilevamento delle informazioni, la scansione del fascio e l'imaging a polarizzazione.