LIDAR verilerindeki çok fazla duygu, lazer sinyalleri sensöre dönmeden önce birden fazla yüzeyden atılırken meydana gelir.Bu yansımalar, uzaktan ölçümlerde hataya neden olabilir ve bu etkilerin kalitesini etkiler.

Multipath Reflections

Multipath yansımaları, anomaliler için geri alınan sinyalleri analiz eder. Ortak göstergeler tutarsız mesafeler, tek bir puldan çoklu geri dönüşler ve düzensiz yoğunluk değerleri içerir. Gelişmiş algoritmaları bu anomalileri beklenen ve gerçek sinyal kalıplarıyla tanımlanabilir.

Ayrıca, kalibrasyon hedeflerini ve kontrollü ortamları kullanarak temel ölçümler oluşturmaya yardımcı olur. Bu referanslar veri işleme sırasında gerçek sinyalleri ayırt etmeye yardımcı olur.

Mitigation için Teknikler

Çeşitli stratejiler LIDAR verilerindeki çoklupath yansımalarının etkisini azaltabilir. Donanım çözümleri, istenmeyen yüzeylerden gelen yansımaları en aza indirmek için daha yüksek nam tekrar frekansları ve dar kirişli kiriş açıları kullanarak sensörler kullanarak içerir.

Yazılım yaklaşımları filtreleme ve post-işlem algoritmaları içerir. Bu yöntemler, çoklupath yansımalarından etkilenen veya doğru noktaları tanımlamak için bulut verilerini analiz eder ve kaldırır. Makine öğrenme modelleri de bu eserleri etkili bir şekilde sınıflandırma ve azaltabilir.

En İyi Uygulamaları

  • sinyal müdahalesini azaltmak için en uygun hava koşulları sırasında anketler yapın.
  • Veri doğruluğunu geliştirmek için farklı açılardan birden çok tarama kullanın.
  • Duyucu rutinleri, sensör performansını korumak için düzenli olarak uygular.
  • İstatistik tanımlamak için veri işleme sırasında filtreleme algoritmaları uygulayın.
  • Geçerlilik için diğer sensör türleri ile LIDAR verilerini birleştirin.