Автор: Дмитрий Раков

Редактура: Марк Страхов

Предисловие

В статье вы познакомитесь с представлением лидарных данных для их последующей обработки с помощью алгоритмов глубокого обучения. Такое представление данных разделяет алгоритмы на различные группы. Общее в этих группах станет понятным после знакомства с ключевыми видами представления данных (о них расскажем ниже). В работе с изображениями наблюдается движение в исследованиях различных представлений входных данных для моделей. Так, например, переход от классического варианта в виде трехканальной матрицы к разбиению на “патчи” позволил эффективно использовать Transformers в задаче обработки изображений. А еще в задаче обработки лидарных данных отмечается постоянная эволюция и поиск новых подходов к представлению данных: выбранный подход сильно влияет на скорость используемых алгоритмов и на метрики качества в задачах детекции, сегментации объектов.

Для знакомства с представлениями сначала обратимся к источнику данных — Lidar.

Lidar (Light Detection and Ranging)

Устройства типа Lidar предназначены для лазерного сканирования пространства. Лидар выпускает лучи, считывает время их возвращения и за счет этого получает информацию о расположении точки отражения луча. Он возвращает результат сканирования в сферических координатах. Принцип работы представлен на изображении ниже:

Схематическое представление процесса сканирования

$$ {\small \ D - представление \ измеренного \ расстояния \ в \ сферических \ координатах \ {(r, \theta, \phi)}} \newline {\small c - скорость \ света \ в \ оптической \ среде} \newline {\small f - частота \ сканирующих \ импульсов } \newline {\small \triangle \varphi- фазовый \ сдвиг } $$

Преобразование полученных измерений в декартову систему координат можно выполнить с помощью следующих формул:

$$ r - дистанция\ от \ точки \ до \ центра \ координат \ (центр \ лидара) \newline \theta,\phi - углы \ отклонения \ точки \ от \ XY \ и \ YZ \ плоскостей \newline x = r \sin \theta\cos\phi \newline y = r \cos \theta\sin\phi \newline z = r \cos\phi
$$

Преобразование измерений в декартову систему координат

Каждая точка получаемого облака, помимо координаты в декартовом пространстве, имеет такую характеристику, как интенсивность.

Интенсивность — это мощность отраженного лазерного импульса. Она варьируется от низкой до высокой степени в зависимости от материала, из которого состоит поверхность (от нее отражается лазер лидара), а также отдаленности объекта по отношению к сенсору.

Зависимость рефлективности объектов от характеристик

Опираясь на приведенный график, мы можем сделать следующие выводы:

• у человека низкая рефлективность (30%), но при его нахождении в ближней зоне мы можем корректно обнаружить подобный объект;
• у дерева очень низкая рефлективность (10%), поэтому корректно обнаружить подобный объект можно только на очень близких дистанциях;
• такие объекты, как дорожные знаки, как правило, изготавливаются из материалов с высокой отражательной способностью для их заметности при свете фар — это также влияет на возможность обнаружения с помощью лидара.

Теперь мы разберем характеристики, которые влияют на свойства полученного после сканирования пространства точек.