正確には、視野(FOV)とマルチチャンネルのLIDAR展開の重複を推定することは、効果的なデータ収集と分析のために不可欠です。 適切な計画は、包括的なカバレッジを確保し、データギャップを最小限に抑えます。 この記事では、これらのパラメータを計算するための簡単なアプローチを提供します。

LIDARシステムで見るフィールドを理解する

視野の分野は、LIDARセンサーが任意の瞬間にスキャンできる角度の程度を指します。それは、チャネルの数とスキャン機構を含むセンサーのデザインに依存します。より広いFOVは、単一のパスでより広範なカバレッジを可能にします。

スキャン間で重複を計算する

重なりは、成功的なスキャンによって覆われた領域です。データの一貫性と正確な3Dモデリングにとっては重要です。重複を推定するには、センサーのFOV、ターゲットエリアへの距離、車両の速度を考慮してください。

FOVと重複を推定するステップ

  • センサーの水平および縦のFOVの角度を指定から決定して下さい。
  • 方式を使用して、地上のカバレッジ幅を計算します。]] 平均比 = 2 × 距離× 日焼け(FOV / 2)]])。
  • 車両の速度、スキャン速度、および目的のデータ密度に基づいて重複割合を推定します。
  • パラメーターを調整して、通常、20%〜50%のアプリケーションに十分な重複を確保します。

実践的検討

地形や植生などの環境要因は、効果的なFOVと重複に影響を与えることができます。 特定の展開シナリオのための計算を検証し、センサーの設定を最適化するためにフィールドテストを実行することをお勧めします。