2020’nin birincil çeyreğinde son kullanıcı ile tanıştırılan iPad Pro, tablet sınıfının zirvesine oturdu. Arkasından bir özelliğini iPhone 12 Pro ailesine miras bıraktı: LiDAR. iPhone 12 Pro’da da karşımıza çıktığını görüyoruz. Apple bu sensörü kullanırken sunduğu deneyimlerde; daha hızlı odaklanma ve algoritmalarıyla güçlendirilmiş daha dinç bir artırılmış gerçeklik sağlamakta.
Daha önce hiç bulunmadığınız bir yerde olduğunuzu düşünün. Nereye dürüst, nasıl gideceğinizi bilmeniz zorlama, yok mi? Bir haritaya, rehbere ihtiyacınız var demektir. Etrafınızdaki tüm cisimlerin bulunduğunuz yere olan mesafeleriyle, yükseklikleriyle, eğimleriyle bulunduğunuz yeri anlayabileceğiniz bir haritaya, ışıklar kapansa bile gözünüz olacak bir haritaya…
LiDAR nedir?
Mimarlık, büyük kasaba planlaması, kazıbilim kazıları, otonom araçlar, haritalandırma, robotik sistemler, orman ve su altı araştırmaları gibi bir fazla alanda kullanılan LiDAR, hedeflenen yerin, isteğe göre 3 veya 2 boyutlu haritalandırmasını gerçekleştirmek için kullanılan bir sensördür. Açılımı Light Detection and Ranging ya da Laser Imaging Detection and Ranging şeklindedir, Türkçe’ye Işık Tespiti ve Mesafe Ölçüm Sensörü şeklinde çevirilebilir.
LiDAR nasıl çalışır?
LiDAR, ışık dalgalarıyla ölçüm yapabilen bir sensör türüdür. Başlıca yüzey temelli olarak LiDAR sistemlerinde 500 nanometre ile 600 nanometre dalga uzunlamasına sahip lazerler kullanılır. Airborne LiDAR sistemlerinde ise 1000 nanometre ile 1600 nanometre dalga boylu boyunca sahip lazerler kullanılmaktadır.
Dalga boyları aralarında yer alan bu farkı şöyle açıklayabiliriz: Sabit boyutlarda dalga üretimi olan bir dalga havuzu düşünelim. İki dalganın yokuş noktaları yani en yüksek olduğu noktalar arasında ama mesafe dalga boyu olarak tanımlanabilir.
İki dalga arası uzaklık ne dek büyürse, dalgaların boyuda böylece büyük olur. Oysa bu şart frekans ile yani tekrarlanma sayısı ile zıt orantılıdır. LiDAR içinde geçerli olan dalga boyu kavramı burada yük kazanmaktadır. Dalga boyu küçüldükçe gönderilen dalga sayısı artacaktır. Bu da daha fazla örnekleme almaya yardımcı olacak, dolayısı ile taramalar daha ayrıntılı olacaktır.
LiDAR algılayıcı kadar yayılan lazer ışınları, bir cisme ya da yüzeye çarpar ve sensöre geri döner. Algılayıcı, gönderdiği lazer ışınlarının geri dönüş süresine göre çarptığı yüzeyin veya cismin uzaklığını ölçebilir. Ancak bu ölçüm noktasaldır. Yani sensör tek bir veriyle haritalama veya simülasyon oluşturma işlemini tamamlayamaz. Bir haritalama veya simülasyon oluşturabilmesi için bir veri dizini gerekmektedir. Yani dedektör tekrar tekrar tarama yapmalıdır.
Tekrar Tekrar alınan dedektör verilerini anlamlandırmak için ise ayrı algoritmalar kullanmaktadır. Bu şekilde haritalandırma işlemi tamamlanmaktadır ve bu işlem SLAM olarak isimlendirilir. SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) yani Türkçe manasıyla Aynı Zamanlı Konum Tespit ve Haritalama anlamına kazanç ve LiDAR’lar için geliştirilen bir algoritma türüdür.
LiDAR’dan gelen verileri işler ve manalı ülkü getirir. Bu Nedenle LiDAR’ın bulunduğu konumun haritasını çıkartabileceği gibi, LiDAR ya da LiDAR kullanılmış sistem yer değiştirdiği zaman etrafında olan bütün değişiklikleri de algılayabilir. Bu özelliği sayesinde ise artımlı olarak haritalandırma yapabilir.
LiDAR’ların çalışmasını karşılayan SLAM algoritması da kendi içerisinde öbür çeşitlere sahiptir:
Hector SLAM Gmapping Karto Frontier Exploration
Bu algoritmalar tatbik yer ve alanlarına göre değiştirme göstermektedirler. Bunun için hız ya da tarama gibi testler uygulandığında birbirine kadar çok düşük ve yüksek performanslar sergileyebilirler.
Peki LiDAR sensörden alınan veriler nasıl görselleştirilir?
Hemen ise anlamlı verileri görüntüleyebileceğimiz bir ortama taşımamız gerekmekte. Bunun için kullanılan simülasyon ortamları ise Rviz ve Gazebo olarak geçmektedir. Bu programlar interaktif olarak çalışmaktadır. Yani artımsal olarak haritalama yapabilir ve en ufak bir değişikliği deha algılayabilir.
Altında ama görselde, LiDAR ile elde edilen verilerin anlamdırılması sonucu oluşturulmuş 2D bir harita buluyor. Burada LiDAR, hemen olan olarak ölçüm yapmaya devam ediyor ve civarda ki bütün değişiklikleri ekrana yansıtabiliyor:
LiDAR Tarayıcı veya LiDAR kullanılmış bir sistem hareket ettiği zaman, görünüm de hemen olan olarak tarama verilerinin işlenmesiyle simülasyona eklenir ve canlı olarak izlenebilir:
Bu sensörler, üretim maliyeti epeyce düşen ve evlerimize kadar giren bir mahsul olan robot süpürgelerde de bulunmakta. Her geçen gün yeni örneklerini görsekte temelde hepsinin çalışma mantığı ve algoritması benzer olup, mobil tatbik üzerinden robotun oluşturduğu haritayı görebiliyor, istediğimiz yere yönlendirebiliyor ve uzak kumanda edebiliyoruz.
LiDAR sensörlerin dilekçe alanları:
Zeki konut aletleri Robotik çalışmalar ve çalışmalar Akıllı telefon ve tabletler Otonom araçlar Şehir planlama Tarım Ordu ve askeri incelemeler Nehirler ve su altı araştırmaları
Zeki konut aletleri: Robot süpürgeler
Kullanıcıların iş yükünü oldukça hafifleten robot süpürgeler bulundukları ortamın bütün haritasını hafızasına kaydedebilir ve istendiği zaman faal edilebileceği gibi zamanlama işlemi uygulanabilip günün belli saatlerinde çalışmalarını sürdürebilirler. Otonom olarak çalışırlar.
LiDAR tarayıcıların algoritması gereği interaktif olarak çalışan bu robot görevini yaparken eşyaların yerleri değişse bile her yerde yeni bir rota belirleyebilir ve görevine devam edebilir. Aynı şekilde kullanıcı robotun etrafında bulunsa bile robot süpürge bunu algılayacak ve rotasını anlık olarak değiştirebiliecektir.
Robotik incelemeler ve çalışmalar
Üniversitelerde ve robot firmalarında yapılan çalışmalarda sık sık LiDAR tarayıcılar kullanılmaktadır. Üniversitelerde yoğun olarak mühendislik dallarında ve lisans üstü araştırmalarda bu sensörlerin kullanıldığı bilinmektedir. Robot firmalarında ise otonom robot üretiminde sık sık kullanılır. Robot için lokasyon tanımlamada ve haritalandırmada çok büyük görev üstlenen bir sensördür.
Akıllı telefon ve tabletler
Örneklerini yeni yeni görmeye başladığımız LiDAR Tarayıcı içeren zeki telefon ve tabletlerde LiDAR tarayıcı, kameraların daha çabuk odaklanmasını sağlamaktadır. Böylece fotoğraflardan derinlik ölçebilmektedir. bununla birlikte oluşturulmuş algoritmalarla daha dinç ve daha çabuk bir artırılmış gerçeklik deneyimi sunmaktadır.
Otonom araçlar
Trafikte her geçen gün sayısı büyüyen otonom araçların bir çoğunda da LiDAR Tarayıcıların olduğunu görüyoruz. Otonom araçlarda LiDAR tarayıcılar, hemen olan olarak çevresinde yer alan bütün araçları, yayaları ve çevresel etmenleri algılayıp anlamlandırabilir ve içerisinde bulunan yolcuyu güvende yakalamak için rotasını bu verilere kadar devir eder.
Büyük Kasaba planlama
Şehirlerde bulunan bütün binalar, ağaçlar, tümsekler, çukurlar ve insanlar gibi bir fazla etken kentsel ekosistemleri oluşturmaktadır. Bu kentsel ekosistemleri ayrıntılı bir şekilde haritalandırmak, büyük kasaba planlamacılara ve harita mühendislerine yardımcı olmaktadır.
Tarım
LiDAR tarayıcılar, belirtilen bir arazinin üç boyutlu tepe haritasını oluşturmak için kullanılabilir. Bu haritalar baştan sona arazi üstünde bulunan eğimler, güneş ışığı alabilecek yerler, rüzgardan etkilenebilecek yüzeyler belirlenebilmektedir ve tarıma elverişli arazilerin testleri bu şekilde yürütülebilmektedir.
Ordu ve askeri araştırmalar
Askeri birlikler tarafından araziyi anlamlandırmak, yüksek çözünürlü haritalar meydana getirmek için kullanılmakla beraber harp bölgelerini detaylı incelemek için LiDAR tarayıcı taşıyan robotlar kullanılmaktadır.
Nehirler ve su altı araştırmaları
LiDAR tarayıcılar ile sualtında yer alan her şeyi tarif etmek ve üç boyutlu haritasını dışlamak için kullanılmaktadır. Bu sayede derinlik, genişlik ve suyun akış hızı ölçülebilmektedir.
Evlerimize ve hatta cebimize kadar giren bu teknoloji uzun senelerdir birçok ayrı alanda kullanılmakta ve dilekçe alanına göre de büyük felaketlere karşısında tedbir almamızı sağlayabilmektedir. Çoğalan teknolojiyle beraber kullanımının yaygınlaşması ve daha sık rastlamamız öngörülmektedir.
