激光雷达的未来对世界的未来至关重要

激光雷达的未来会怎样？引用亚伯拉罕林肯的话： “预测未来最可靠的方法就是创造未来”。那么， 地理空间市场目前正在创造什么？本文重点介绍与许多相关主题相关的激光雷达： 激光雷达技术、开放数据和人工智能/机器学习 (AI/ML)。

激光雷达技术发展迅速， 服务于自动驾驶市场的初创公司数量之多就说明了这一点， 这些公司以传统机械扫描设备、微型芯片固态激光雷达单元和 新兴的 FMCW 激光雷达为特色。Apple 发布了配备激光雷达的 iPad， 这一事实表明该技术已进入公共领域； 几十年前甚至解释我们的行业都是一个挑战， 现在许多消费者都熟悉“激光雷达”这个词！此外， 该技术在消费设备上的可用性可能成为建筑信息模型 (BIM) 和建筑领域数字孪生工作的一种支持媒介。 但围绕激光雷达未来的讨论有很多切线，技术只是其中之一。

激光雷达技术

在过去的几十年里，光子学和激光雷达的增长和发展是戏剧性的。 我们在获取数据的能力方面取得了巨大的进步。系统的规模、 性能和生产力已经对测绘专业产生了变革性的影响。 工作的执行方式和最终用户的期望在不断变化。 该技术的显着改进导致更高的脉冲重复率 (PRR) 和小型化。 这将持续到我们达到摩尔定律的极限。 术语激光雷达是指由各种组件组成的系统。 这个复杂的系统有优点也有局限性，物理定律也是如此。 当我们在这些系统的某个领域遇到限制时，我们会发现相关领域的进步。 其中一示例是5G将在改善城市中心的姿态估计方面发挥的作用。

另一示例为解决距离模糊，这对于单通道仪器来说变得越来越困难。 这会影响系统设计以适应多通道仪器。例如， 每个频道都以当今标准的 PRR 运行，但具有独立的观看方向。 因此，我们将看到用于特定任务的更专业的激光扫描仪， 如走廊测绘和电力线监控，具有独特的扫描模式， 可最大限度地减少阴影效应。

小型化在电子产品中的作用在无人驾驶飞行器（UAV 或“无人机”） 上发现的小型激光雷达系统类别中很明显。市场正在看到用于垂直起降 (VTOL) 平台承载的走廊测绘的优化传感器。这些新系统是轻量级的， 它们的方向减少了对象阴影，具有高测量精度和高测量速度， 明显的多目标能力。

配备 VUX-1LR 激光扫描仪的 RiCOPTER 无人机在因斯布鲁克以西一处引人注目的悬崖 Martinswand 附近行动。

开放数据

现在人们经常看到开放地理空间数据的影响、价值和重要性。 地理空间市场在过去几十年中已经成熟，以至于对如何看待 自己和管理世界变得至关重要。监控 COVID-19 大流行在全球范围内传播的仪表板就是一个很好的示例。 来自卫星系统的免费数据显示了病毒传播的影响， 无论报告国的统计数据是否真实，例如通过展示经济停摆期间地球的绿化。

在激光雷达领域，有国家测绘示例，其结果对所有潜在用户免费开放， 无需许可证。这催生了在显着领域的使用。许多城市、 县和州都使用这些数据来改善其地区的管理。国家测绘工作遍布全球， 但欧洲地理委员会是这一加速趋势的一个典型示例： 爱尔兰共和国和荷兰等国家已经建立了国家测绘工作， 而瑞士的地形图则采用了 3D。

用于跟踪和监测风暴和海平面上升的NOAA 海岸线数据 浏览器是为公众服务的开放数据的另一个示例。 这个测深激光雷达数据示例对于挽救生命和财产至关重要。 小型无人机携带的测深系统的影响将突出当地地区监测关键 湿地和计算河流和溪流中的水负荷以保护我们免受再次发生洪水的能力。

在美国，USGS 开放数据的示例是3DEP 计划， 用于许多传统领域，例如运输和水管理。然而， 海量的地理空间数据对所有人都是免费的， 硅谷的许多人已经下载了这些数据，以便检查自己的地图并纠正产品。 这是一个大型地理空间数据实用程序，用于帮助消费者和公司获得正确的数据。

在美国，USGS 的开放数据示例是 3D 高程计划 (3DEP)，此图显示了美国俄勒冈州胡德山的 3D 模型

人工智能/机器学习

来自机器学习的低级任务，例如点云的高速分类， 是一些有助于提高生产力的唾手可得的成果。 下一个级别将带来数据挖掘的前景，以实现更准确的预测、 变化的影响评估以及资源的有效使用和分配。

几十年来，对具有等距点模式的高精度、 高清晰度和高密度点云数据的需求不断增加。 这就是人们所说的“高保真”，为世界提供了管理人口 居住对地球生态影响所必需的可视化。因此， 我们看到了地理空间分析对世界管理的重要性。 据估计，仅利用了典型点云的 20%。随着 AI/ML 的发展， 最终将能够利用激光雷达的数字信号处理机制提供的所有信息。

激光雷达的承诺在于信息的准确性和完整性以及 相关附加传感器数据的集成，以提供所需的高保真可视化， 如走廊映射。走廊是这个世界的关键元素。如果不及时发现， 轻微的岩土工程危害可能会造成严重破坏。能够清楚、 正确地“看到”有形资产的需求至关重要。 具有适当传感器集成的高保真激光雷达系统将成为提供 AI/ML 所需的可视化的标准，以定期发现问题和入侵并避免灾难。

AI/ML、开放数据和激光雷达技术本身只是地理空间行业 激光雷达未来所涉及的一些关键因素。我们可能无法预测未来， 但鉴于该行业正在进行的所有工作，可以看到我们走在正确的道路上。

激光雷达的承诺在于信息的准确性和完整性以及相关附加传感器数据的集成，以提供所需的高保真可视化