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LeddarTech

Lidar versus Kamera

15. Mai 2019, 12:05 Uhr | Iris Stroh

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Jede Auflösung ist machbar

Geht es beispielsweise darum, detailliertere 3D-Informationen zu bekommen, muss die Auflösung erhöht werden. Prasher: »Hohe Auflösungen sind besonders für automatisiertes Fahren erforderlich, geringere Auflösungen sind zum Beispiel für intelligente Mautysteme notwendig. In letzteren erkennt Lidar zunächst die Größe des vorbeifahrenden Fahrzeugs und aktiviert dann als Trigger eine Kamera, die dann das Kennzeichen für Mautgebühren erfassen muss. In beiden Fällen ist eine sehr hohe Genauigkeit notwendig, wobei automatisiertes Fahren feinere Details benötigt. Für LeddarTech ist das kein Problem, denn unser Design ist hochgradig skalierbar.«

Müssen mehr Lichtpulse erfasst und ausgewertet werden, können einfach mehrere LeddarEngines parallel eingesetzt werden. Prasher: » Die Datenerfassung erfolgt parallel, d.h. wenn mehr Informationen benötigt werden, erhöht sich die Rechenzeit nur minimal. Wir haben also mehr verwertbare Informationen in relativ gleicher Zeitspanne. Das heißt, die Grenze wird nur durch die Marktnachfrage vorgegeben.“ Und weiter: „Unsere Software bietet uns einen einzigartigen Vorteil, der es uns ermöglicht, detaillierte 3D-Informationen aus den Messdaten zu rekonstruieren, d.h. welche Objekte sich wo in der Umgebung befinden.«

Lidar, Kamera und Radar ergänzen sich

Auch wenn für Kameras eine deutlich höhere Rechenleistung notwendig ist, stellt sich die Frage, warum zukünftig Lidar integriert werden soll, wenn die verfügbare Rechenleistung steig ansteigt. »Hochleistungsfähige CPUs verbrauchen viel Energie, dementsprechend setzen viele OEMs auf Sensorfusion von Kamera, Radar und Lidar, sodass eben nicht die Rechenleistung notwendig ist, um alle Kameradaten auszuwerten«, so Prasher weiter.

Dass Lidar die Kameras ersetzt, ist aber auch nicht zu erwarten, denn Lidar hat zwei Nachteile: Mit Lidar können keine Farben erkannt und keine Texte gelesen werden, sprich: die Erkennung von Ampeln oder Verkehrsschildern ist mit Lidar nicht bzw. nur sehr schwer möglich. Prasher: »Durch die Möglichkeit, Farbe zu erkennen und Verkehrsschilder zu lesen, kann ein kamerabasierter Sensor mithilfe der Bildverarbeitung auf die rote Bremsleuchte eines anderen Fahrzeugs oder auf ein Stoppschild reagieren. Ein hochauflösender Lidar-Sensor mit Formerfassungs-Software könnte Stoppschilder dank der achteckigen Form identifizieren und entsprechende Maßnahmen ergreifen, aber hier haben Kameras einen eindeutigen Vorteil.«

Darüber hinaus haben Lidar und Kameras gegenüber Radar auch entscheidende Nachteile, weshalb auch Radar weiterhin notwendig bleiben wird. »Während bei einer Kamera Schnee, Regen und Nebel die Funktionalität des Sensors beeinträchigen können, verändern dieselben Witterungseinflüsse auch den Brechungsindex des Übertragungsmediums und reduzieren die Reichweite des Lidar-Sensors. Die Witterungsunempfindlichkeit ist ein Grund, warum das Radar in das Design der meisten automobilen Sensorlösungen einbezogen wird«, so Prasher weiter.

Prasher abschließend: »Obwohl keine Technologie das gesamte Spektrum der Marktanforderungen erfüllt, glauben wir bei LeddarTech, dass unsere LeddarEngine einzigartige Vorteile bietet, die den Ausschlag für Lidar-basierte Lösungen gibt. Die Untersuchung der Stärken verschiedener Sensortopologien hat ergeben, dass die Sensorfusion genau der richtige Ansatz ist, um ADAS und AD-Lösungen sowohl in kommerziellen als auch in Consumer-Anwendungen voranzutreiben.«