迈向智慧城市室内使用的自适应多激光雷达传感器网络

过去几十年来，我们见证了技术的爆炸式增长，为智慧城市的发展奠定了基础，智慧城市的目的是通过各种服务为城市居民提供便利。通过感知各种城市空间的内部和/或外部，智慧城市可以帮助完成路线规划、物流、交通管理、预防等任务。

然而，智慧城市提供的功能和服务与两个主要应用领域紧密相关：传感和电信。最近的努力集中在传感器网络中使用多个激光雷达设备，这些设备可以收集实体(如人、车辆和机器人)位置的实时3D数据。尽管户外使用的多激光雷达传感器网络取得了实质性进展，但其室内对应物仍面临需要解决的关键挑战。

在2023年6月22日发表在IEEE传感器杂志上的一项研究中，来自日本的研究人员寻求一种创新解决方案，以解决室内多激光雷达网络的主要障碍之一：在带宽有限且波动的情况下作大量传感器。这项研究由芝浦工业大学的博士生KuonAkiyama、KentaAzuma和RyoichiShinkuma以及大阪大学的JunShiomi进行。

为了澄清当前的问题，了解室内多激光雷达网络通常需要比室外多得多的传感器会有所帮助。虽然在室外环境中四五个传感器就足以覆盖盲点，但在室内网络中需要十个或更多的传感器，因为它们的放置受到天花板和其他障碍物的限制。由于室内多激光雷达网络也依赖于每个传感器和中央边缘计算机之间的通信，因此如果流量激增，可能会出现共享带宽问题。

研究团队通过实施一个能够自适应控制每个传感器发送的数据量的系统解决了这个问题。在他们的设计中，每个激光雷达单元都连接到一个传感器控制设备，该设备抓取、缓冲并将数据传输到边缘计算机。计算机不断监控和汇总来自每个传感器的数据流，仔细检查它们的延迟和抖动。

最重要的是，如果计算机检测到来自给定传感器的较大延迟(可能由于网络或带宽问题而发生)，则会指示传感器调整其传输的数据量。为此，每个传感器都带有一个过滤器，可以根据3D空间中每个区域的“重要性”增加或减少传输的点云的大小，这由管理员针对每个特定用例预先确定。通过从带宽受限的传感器中丢弃最不重要的点，可以尽可能地保留聚合点云的质量。

研究人员在两种不同条件下的室内实验环境中测试了他们的系统。“所提出的设计通过各种负载模式进行了评估，负载模式从100到200MB/s，包括大小每分钟都不同的动态负载，”秋山解释道。

“我们发现，即使网络处于动态负载下，我们的系统也能够满足延迟要求并接收非常重要的点。这表明，无论通信的物理速度如何，当物体在监控区域内移动并且可用的网络带宽发生变化时，我们的方法都是有效的。”

多激光雷达传感器网络(室内和室外)的主要用例之一是创建现实世界的虚拟副本，称为数字孪生。

“可以利用具有大量激光雷达传感器的传感器网络来构建覆盖广泛区域的数字孪生。如此广泛的数字孪生可以实时不断更新，以捕捉人员、车辆和移动机器人的运动，从而优化自动驾驶系统，”秋山强调道。

“这些优化可以提高自动驾驶的安全性和效率，同时节省成本。”

该领域的进一步努力将有助于加速智慧城市的到来及其所有优势，使城市空间成为更适宜居住的地方。