LiDAR heeft een enorm positief effect op AI, vooral in toepassingen die een gedetailleerd begrip van de fysieke wereld vereisen. Het effect is tweeledig: LiDAR levert de data die AI nodig heeft, en AI verbetert de bruikbaarheid van die LiDAR-data.
Hier zijn de belangrijkste effecten:
- Rijke en nauwkeurige 3D-data voor AI-training:
- Diepte-informatie: In tegenstelling tot traditionele 2D-camera’s die alleen visuele informatie leveren, produceert LiDAR een “puntenwolk” met miljoenen individuele punten, elk met precieze 3D-coördinaten (X, Y, Z). Dit geeft AI-systemen een veel rijker en nauwkeuriger begrip van de diepte en structuur van de omgeving.
- Objectherkenning en -classificatie: Met de gedetailleerde 3D-data kan AI objecten veel beter herkennen en classificeren. Een AI-model kan bijvoorbeeld niet alleen zien dat er “iets” is, maar ook de exacte vorm en grootte bepalen om te onderscheiden tussen een voetganger, een fiets, een motor of een auto. Dit is cruciaal voor veiligheid in autonome systemen.
- Scene-begrip: AI kan met LiDAR-data een veel completer beeld krijgen van de hele scène. Het kan de grenzen van objecten, de hoogte van vegetatie, de ligging van wegen en gebouwen nauwkeurig in kaart brengen.
- Verbetering van AI-prestaties:
- Robuustheid in diverse omstandigheden: LiDAR is minder gevoelig voor lichtomstandigheden dan camera’s. Het werkt goed in het donker, bij fel zonlicht, en tot op zekere hoogte ook bij regen of mist (hoewel zware neerslag de prestaties kan beïnvloeden). Dit maakt AI-systemen die LiDAR gebruiken robuuster en betrouwbaarder in verschillende weers- en lichtomstandigheden.
- Minder afhankelijkheid van trainingsdata met labels: Hoewel AI-modellen nog steeds getraind moeten worden, kan de inherente geometrische informatie van LiDAR soms helpen om met minder handmatig gelabelde trainingsdata toch goede resultaten te behalen.
- Snellere besluitvorming (Edge AI): Door de efficiënte aard van LiDAR-data (puntenwolken zijn relatief gestructureerd), kan AI aan de ‘edge’ (direct op het apparaat, bijvoorbeeld in een zelfrijdende auto) sneller beslissingen nemen zonder afhankelijk te zijn van constante cloudverbindingen.
- Nieuwe mogelijkheden voor AI-toepassingen:
- Autonome voertuigen en robots: LiDAR is een van de kernsensoren voor zelfrijdende auto’s en geavanceerde robots. AI gebruikt de LiDAR-data om de omgeving in kaart te brengen, te navigeren, obstakels te vermijden en zelfs voorspellingen te doen over de beweging van andere objecten.
- 3D-mapping en stadsplanning: AI verwerkt LiDAR-puntenwolken tot gedetailleerde 3D-modellen van steden, bossen en andere landschappen. Dit is essentieel voor stedelijke ontwikkeling, infrastructuurbeheer en milieumonitoring. AI kan bijvoorbeeld automatisch bomen classificeren of gebouwen segmenteren.
- Industriële automatisering: AI-gedreven LiDAR-systemen kunnen robots helpen om objecten te manipuleren, inventaris te beheren en inspecties uit te voeren in complexe industriële omgevingen.
- Verbeterde Augmented Reality (AR): LiDAR-scanners in smartphones (zoals sommige iPhone Pro-modellen) stellen AI in staat om virtuele objecten veel nauwkeuriger in de echte wereld te plaatsen, wat de AR-ervaring realistischer maakt.
Uitdagingen en overwegingen:
Hoewel LiDAR een krachtige aanvulling is op AI, zijn er ook uitdagingen: - Kosten: LiDAR-sensoren kunnen duur zijn, hoewel de prijzen dalen naarmate de technologie volwassener wordt.
- Dataverwerking: Puntenwolken zijn zeer data-intensief, wat aanzienlijke rekenkracht vereist voor opslag en verwerking, vooral voor real-time AI-toepassingen.
- Weersgevoeligheid: Hoewel beter dan camera’s, kunnen extreme weersomstandigheden (zeer zware regen, sneeuw of dichte mist) de prestaties van LiDAR beïnvloeden. Hier komt AI in beeld om data van meerdere sensoren (sensorfusie) te combineren en zo de robuustheid te vergroten.
Samenvattend: LiDAR levert de kwalitatieve 3D-input die AI nodig heeft om de fysieke wereld accuraat te begrijpen, terwijl AI de intelligentie en verwerkingskracht biedt om deze ruwe data om te zetten in bruikbare inzichten en autonome acties. De combinatie van beide technologieën is een drijvende kracht achter de vooruitgang in vele sectoren.