iPhone 12 Pro, akıllı telefon dünyasında ilk kez üst düzey üç boyutlu tarama yapabilen kamerayı getirdi. Artık cebimize sığacak kadar gelişmiş duruma gelen LiDAR sensörlerin çalışma mantığını ve kullanım alanlarını açıklıyoruz.
2020'nin ilk çeyreğinde son kullanıcı ile tanıştırılan iPad Pro, tablet sınıfının zirvesine oturdu. Ardından 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 güçlü bir artırılmış gerçeklik sağlamakta.
Daha önce hiç bulunmadığınız bir yerde olduğunuzu düşünün. Nereye doğru, nasıl gideceğinizi bilmeniz zor, değil 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...
Mimarlık, şehir planlaması, arkeoloji kazıları, otonom araçlar, haritalandırma, robotik sistemler, orman ve su altı araştırmaları gibi bir çok alanda kullanılan LiDAR, hedeflenen yerin, isteğe göre 3 ya da 2 boyutlu haritalandırmasını yapmak için kullanılan bir sensördür. Açılımı Light Detection and Ranging veya Laser Imaging Detection and Ranging şeklindedir, Türkçe'ye Işık Tespiti ve Mesafe Ölçüm Sensörü şeklinde çevirilebilir.
LiDAR, ışık dalgalarıyla ölçüm yapabilen bir sensör türüdür. Genelde yüzey temelli LiDAR sistemlerinde 500 nanometre ile 600 nanometre dalga boyuna sahip lazerler kullanılır. Airborne LiDAR sistemlerinde ise 1000 nanometre ile 1600 nanometre dalga boyuna sahip lazerler kullanılmaktadır.
Dalga boyları arasında bulunan bu farkı şöyle açıklayabiliriz: Sabit boyutlarda dalga üretimi olan bir dalga havuzu düşünelim. İki dalganın tepe noktaları yani en yüksek olduğu noktalar arasında ki mesafe dalga boyu olarak tanımlanabilir.
İki dalga arası mesafe ne kadar büyürse, dalgaların boyuda o kadar büyük olur. Ancak bu durum frekans ile yani tekrarlanma sayısı ile ters orantılıdır. LiDAR içinde geçerli olan dalga boyu kavramı burada önem kazanmaktadır. Dalga boyu küçüldükçe gönderilen dalga sayısı artacaktır. Bu da daha fazla örnekleme almaya yardımcı olacak, dolayısı ile taramalar daha detaylı olacaktır.
LiDAR sensör tarafından yayılan lazer ışınları, bir cisme veya yüzeye çarpar ve sensöre geri döner. Sensör, 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 sensör defalarca tarama yapmalıdır.
Defalarca alınan sensör verilerini anlamlandırmak için ise farklı algoritmalar kullanmaktadır. Bu şekilde haritalandırma işlemi tamamlanmaktadır ve bu işlem SLAM olarak isimlendirilir. SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) yani Türkçe manasıyla Eş Zamanlı Konum Belirleme ve Haritalama anlamına gelir ve LiDAR'lar için geliştirilen bir algoritma türüdür.
LiDAR'dan gelen verileri işler ve anlamlı hale getirir. Böylece LiDAR'ın bulunduğu konumun haritasını çıkartabileceği gibi, LiDAR veya LiDAR kullanılmış sistem yer değiştirdiği zaman etrafında olan tüm değişiklikleri de algılayabilir. Bu özelliği sayesinde ise artımlı olarak haritalandırma yapabilir.
Bu sensörler, üretim maliyeti oldukça düşen ve evlerimize kadar giren bir ürün olan robot süpürgelerde de bulunmakta. Her geçen gün yeni örneklerini görsekte temelde hepsinin çalışma mantığı ve algoritması aynı olup, mobil uygulama üzerinden robotun oluşturduğu haritayı görebiliyor, istediğimiz yere yönlendirebiliyor ve uzaktan kumanda edebiliyoruz.
Kullanıcıların iş yükünü oldukça hafifleten robot süpürgeler bulundukları ortamın tüm haritasını hafızasına kaydedebilir ve istendiği zaman aktif 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 tekrar yeni bir rota belirleyebilir ve görevine devam edebilir. Aynı şekilde kullanıcı robotun etrafında bulunsa bile robot süpürge bunu algılayacak ve rotasını anlık olarak değiştirebiliecektir.
Üniversitelerde ve robot firmalarında yapılan çalışmalarda sıkça LiDAR tarayıcılar kullanılmaktadır. Üniversitelerde yoğun olarak mühendislik dallarında ve lisans üstü araştırmalarda bu sensörlerin kullanıldığı bilinmektedir. Robot firmalarında ise otonom robot üretiminde sıkça kullanılır. Robot için lokasyon tanımlamada ve haritalandırmada çok büyük görev üstlenen bir sensördür.
Örneklerini yeni yeni görmeye başladığımız LiDAR Tarayıcı içeren akıllı telefon ve tabletlerde LiDAR tarayıcı, kameraların daha hızlı odaklanmasını sağlamaktadır. Böylece fotoğraflardan derinlik ölçebilmektedir. Bununla beraber oluşturulmuş algoritmalarla daha güçlü ve daha hızlı bir artırılmış gerçeklik deneyimi sunmaktadır.
Trafikte her geçen gün sayısı artan otonom araçların bir çoğunda da LiDAR Tarayıcıların olduğunu görüyoruz. Otonom araçlarda LiDAR tarayıcılar, anlık olarak çevresinde bulunan tüm araçları, yayaları ve çevresel etmenleri algılayıp anlamlandırabilir ve içerisinde bulunan yolcuyu güvende tutmak için rotasını bu verilere göre tayin eder.
Şehirlerde bulunan tüm binalar, ağaçlar, tümsekler, çukurlar ve insanlar gibi bir çok etken kentsel ekosistemleri oluşturmaktadır. Bu kentsel ekosistemleri detaylı bir şekilde haritalandırmak, şehir planlamacılara ve harita mühendislerine yardımcı olmaktadır.
LiDAR tarayıcılar, belirli bir arazinin üç boyutlu yükseklik haritasını oluşturmak için kullanılabilir. Bu haritalar sayesinde arazi üzerinde bulunan eğimler, güneş ışığı alabilecek yerler, rüzgardan etkilenebilecek yüzeyler belirlenebilmektedir ve tarıma elverişli arazilerin testleri bu şekilde yürütülebilmektedir.
Askeri birlikler tarafından araziyi anlamlandırmak, yüksek çözünürlü haritalar oluşturmak için kullanılmakla beraber harp bölgelerini detaylı incelemek için LiDAR tarayıcı içeren robotlar kullanılmaktadır.
LiDAR tarayıcılar ile sualtında bulunan her şeyi tanımlamak ve üç boyutlu haritasını çıkarmak için kullanılmaktadır. Bu sayede derinlik, genişlik ve suyun akış hızı ölçülebilmektedir.
Evlerimize ve hatta cebimize kadar giren bu teknoloji uzun yıllardır birçok farklı alanda kullanılmakta ve kullanım alanına göre de büyük felaketlere karşı önlem almamızı sağlayabilmektedir. Gelişen teknolojiyle beraber kullanımının yaygınlaşması ve daha sık rastlamamız öngörülmektedir.
2020'nin ilk çeyreğinde son kullanıcı ile tanıştırılan iPad Pro, tablet sınıfının zirvesine oturdu. Ardından 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 güçlü bir artırılmış gerçeklik sağlamakta.
Daha önce hiç bulunmadığınız bir yerde olduğunuzu düşünün. Nereye doğru, nasıl gideceğinizi bilmeniz zor, değil 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, şehir planlaması, arkeoloji kazıları, otonom araçlar, haritalandırma, robotik sistemler, orman ve su altı araştırmaları gibi bir çok alanda kullanılan LiDAR, hedeflenen yerin, isteğe göre 3 ya da 2 boyutlu haritalandırmasını yapmak için kullanılan bir sensördür. Açılımı Light Detection and Ranging veya 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. Genelde yüzey temelli LiDAR sistemlerinde 500 nanometre ile 600 nanometre dalga boyuna sahip lazerler kullanılır. Airborne LiDAR sistemlerinde ise 1000 nanometre ile 1600 nanometre dalga boyuna sahip lazerler kullanılmaktadır.
Dalga boyları arasında bulunan bu farkı şöyle açıklayabiliriz: Sabit boyutlarda dalga üretimi olan bir dalga havuzu düşünelim. İki dalganın tepe noktaları yani en yüksek olduğu noktalar arasında ki mesafe dalga boyu olarak tanımlanabilir.
İki dalga arası mesafe ne kadar büyürse, dalgaların boyuda o kadar büyük olur. Ancak bu durum frekans ile yani tekrarlanma sayısı ile ters orantılıdır. LiDAR içinde geçerli olan dalga boyu kavramı burada önem kazanmaktadır. Dalga boyu küçüldükçe gönderilen dalga sayısı artacaktır. Bu da daha fazla örnekleme almaya yardımcı olacak, dolayısı ile taramalar daha detaylı olacaktır.
LiDAR sensör tarafından yayılan lazer ışınları, bir cisme veya yüzeye çarpar ve sensöre geri döner. Sensör, 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 sensör defalarca tarama yapmalıdır.
Defalarca alınan sensör verilerini anlamlandırmak için ise farklı algoritmalar kullanmaktadır. Bu şekilde haritalandırma işlemi tamamlanmaktadır ve bu işlem SLAM olarak isimlendirilir. SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) yani Türkçe manasıyla Eş Zamanlı Konum Belirleme ve Haritalama anlamına gelir ve LiDAR'lar için geliştirilen bir algoritma türüdür.
LiDAR'dan gelen verileri işler ve anlamlı hale getirir. Böylece LiDAR'ın bulunduğu konumun haritasını çıkartabileceği gibi, LiDAR veya LiDAR kullanılmış sistem yer değiştirdiği zaman etrafında olan tüm değişiklikleri de algılayabilir. Bu özelliği sayesinde ise artımlı olarak haritalandırma yapabilir.
LiDAR'ların çalışmasını sağlayan SLAM algoritması da kendi içerisinde farklı çeşitlere sahiptir:
- Hector SLAM
- Gmapping
- Karto
- Frontier Exploration
Peki LiDAR sensörden alınan veriler nasıl görselleştirilir?
Şimdi 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 dahi algılayabilir.Aşağıda ki görselde, LiDAR ile elde edilen verilerin anlamdırılması sonucu oluşturulmuş 2D bir harita buluyor. Burada LiDAR, anlık olarak ölçüm yapmaya devam ediyor ve etrafında ki tüm değişiklikleri ekrana yansıtabiliyor:
LiDAR Tarayıcı veya LiDAR kullanılmış bir sistem hareket ettiği zaman, görüntü de anlık olarak tarama verilerinin işlenmesiyle simülasyona eklenir ve canlı olarak izlenebilir:
Bu sensörler, üretim maliyeti oldukça düşen ve evlerimize kadar giren bir ürün olan robot süpürgelerde de bulunmakta. Her geçen gün yeni örneklerini görsekte temelde hepsinin çalışma mantığı ve algoritması aynı olup, mobil uygulama üzerinden robotun oluşturduğu haritayı görebiliyor, istediğimiz yere yönlendirebiliyor ve uzaktan kumanda edebiliyoruz.
LiDAR sensörlerin kullanım alanları:
- Akıllı ev aletleri
- Robotik çalışmalar ve araştırmalar
- Akıllı telefon ve tabletler
- Otonom araçlar
- Şehir planlama
- Tarım
- Ordu ve askeri araştırmalar
- Nehirler ve su altı araştırmaları
Akıllı ev aletleri: Robot süpürgeler
Kullanıcıların iş yükünü oldukça hafifleten robot süpürgeler bulundukları ortamın tüm haritasını hafızasına kaydedebilir ve istendiği zaman aktif 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 tekrar 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 çalışmalar ve araştırmalar
Üniversitelerde ve robot firmalarında yapılan çalışmalarda sıkça LiDAR tarayıcılar kullanılmaktadır. Üniversitelerde yoğun olarak mühendislik dallarında ve lisans üstü araştırmalarda bu sensörlerin kullanıldığı bilinmektedir. Robot firmalarında ise otonom robot üretiminde sıkça 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 akıllı telefon ve tabletlerde LiDAR tarayıcı, kameraların daha hızlı odaklanmasını sağlamaktadır. Böylece fotoğraflardan derinlik ölçebilmektedir. Bununla beraber oluşturulmuş algoritmalarla daha güçlü ve daha hızlı bir artırılmış gerçeklik deneyimi sunmaktadır.
Otonom araçlar
Trafikte her geçen gün sayısı artan otonom araçların bir çoğunda da LiDAR Tarayıcıların olduğunu görüyoruz. Otonom araçlarda LiDAR tarayıcılar, anlık olarak çevresinde bulunan tüm araçları, yayaları ve çevresel etmenleri algılayıp anlamlandırabilir ve içerisinde bulunan yolcuyu güvende tutmak için rotasını bu verilere göre tayin eder.
Şehir planlama
Şehirlerde bulunan tüm binalar, ağaçlar, tümsekler, çukurlar ve insanlar gibi bir çok etken kentsel ekosistemleri oluşturmaktadır. Bu kentsel ekosistemleri detaylı bir şekilde haritalandırmak, şehir planlamacılara ve harita mühendislerine yardımcı olmaktadır.
Tarım
LiDAR tarayıcılar, belirli bir arazinin üç boyutlu yükseklik haritasını oluşturmak için kullanılabilir. Bu haritalar sayesinde arazi üzerinde 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 oluşturmak için kullanılmakla beraber harp bölgelerini detaylı incelemek için LiDAR tarayıcı içeren robotlar kullanılmaktadır.
Nehirler ve su altı araştırmaları
LiDAR tarayıcılar ile sualtında bulunan her şeyi tanımlamak ve üç boyutlu haritasını çıkarmak için kullanılmaktadır. Bu sayede derinlik, genişlik ve suyun akış hızı ölçülebilmektedir.
Evlerimize ve hatta cebimize kadar giren bu teknoloji uzun yıllardır birçok farklı alanda kullanılmakta ve kullanım alanına göre de büyük felaketlere karşı önlem almamızı sağlayabilmektedir. Gelişen teknolojiyle beraber kullanımının yaygınlaşması ve daha sık rastlamamız öngörülmektedir.
