빛 탐지와 Ranging (LIDAR) 기술은 자율주행 차량, 토픽 매핑 및 환경 감시와 같은 각종 신청에서 널리 이용됩니다. 날씨 조건은 두드러지게 LIDAR 성과, 자료 정확도 및 신뢰성에 영향을 미치는 영향을 충격을 줄 수 있습니다. 이 효력을 이해하는 것은 LIDAR 배치를 최적화하고 그것의 자료를 정확하게 해석하기를 위해 근본적입니다.

비와 눈의 영향

비와 눈은 레이저 맥박을 흩어지기에 의하여 LIDAR 신호와 방해할 수 있습니다. 무거운 강수는 LIDAR 감지기의 효과적인 범위를 감소시키고 자료로 소음을 소개합니다. 감지기의 렌즈에 눈 축적은 또한 불완전하거나 낭비한 측정에 지도하는 레이저 광선을 방해할 수 있습니다.

Fog 및 Haze의 효과

안개와 안개는 작은 물 방울 또는 입자로 공기에 중단되어 레이저 맥박을 흩어지기. 이 흩어져서 정확하게 먼 목표를 검출하는 감지기의 능력을 감소시킵니다. 그 결과로 포인트 클라우드 데이터는 더 적은 밀도가되고, 물체 탐지 정확도는 덩어리 또는 건장한 상태에서 감소합니다.

Mitigation 전략

부작용을 완화하기 위해, 몇 가지 전략은 다음과 같습니다:

  • Sensor Calibration: 정규 교정은 환경 효과에 대해 보상을 받을 수 있습니다.
  • 데이터 필터링: 포스트 처리 기술은 날씨 방해에 의한 소음을 제거할 수 있습니다.
  • 센서 선택: 더 높은 전력 또는 멀티파장 기능을 가진 센서를 사용하여 날씨 영향을 줄일 수 있습니다.
  • Operational Planning: 호의적인 기상 조건 동안 일정 데이터 수집은 데이터 품질을 향상시킵니다.