LIDAR 데이터의 멀티 경로 반사는 레이저 신호가 센서로 돌아 가기 전에 여러 표면에서 반송 될 때 발생합니다. 이러한 반사는 거리 측정에서 부적절한 발생을 일으킬 수 있으며 생성 된 포인트 클라우드의 품질에 영향을 미칩니다. 이러한 효과 이해 및 마이그레이션은 정확한 공간 분석 및 매핑에 필수적입니다.

Multipath 반사

멀티랜스 반사를 감지하면, 이노베이션의 반환 신호를 분석할 수 있습니다. 일반적인 지표에는 일관성있는 거리, 단일 펄스에서 여러 차례의 반환, 불규칙한 강도 값이 포함됩니다. 고급 알고리즘은 예상 및 실제 신호 패턴을 비교하여 이러한 anomalies를 식별 할 수 있습니다.

또한, 교정 대상 및 제어 환경을 사용하여 기본 측정을 설정하는 데 도움이됩니다. 이 참조는 데이터 처리 중에 다중경로 artifacts에서 정품 신호를 구별하는 데 도움이됩니다.

Mitigation에 대한 기술

여러 전략은 LIDAR 데이터의 멀티 방향 반사의 영향을 줄일 수 있습니다. 하드웨어 솔루션은 더 높은 펄스 반복 주파수 및 좁은 빔 각도로 센서를 사용하여 의도되지 않은 표면에서 반사를 최소화합니다.

소프트웨어 접근법은 필터링 및 포스트 처리 알고리즘을 포함합니다. 이 방법은 다중경우 반사에 영향을 미치는 점 및 제거 또는 정확한 포인트를 식별하고 제거하는 점을 분석합니다. 기계 학습 모델은 또한 분류하고이 artifact를 효과적으로 완화 할 수 있습니다.

가장 좋은 연습

  • 최적의 기상 조건에서 실시하는 설문 조사는 신호 방해를 줄이기 위해.
  • 다양한 각도에서 데이터 정확성을 향상시키기 위해 여러 스캔을 사용합니다.
  • 센서 성능을 유지하기 위해 정기적으로 교정 루틴을 구현합니다.
  • 데이터 처리 중에 필터링 알고리즘을 적용하여 anomalies를 식별합니다.
  • LIDAR 데이터를 유효성 검사를 위한 다른 센서 유형과 결합합니다.