PiLiDAR - scanner LiDAR para Raspberry Pi

• PiLiDAR é um scanner panorâmico 3D DIY de 360°, que monta cenas 3D por meio das funções de LiDAR e panorama
• O LiDAR usa LDRobot LD06, LD19 ou STL27L, incluindo verificação de integridade de pacotes por CRC e PWM por hardware
• O panorama usa o Hugin para fazer stitching de fotos olho de peixe e lê dados EXIF para manter exposição de câmera e equilíbrio de cores consistentes
• A cena 3D é construída em um plano 2D com base em ângulos e offsets, com suporte a visualização e exportação usando Open3D
• O hardware é montado com Raspberry Pi 4, câmera Raspberry Pi HQ, motor de passo NEMA17 e outros componentes

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Principais recursos do PiLiDAR

• LiDAR: usa drivers seriais personalizados para LDRobot LD06, LD19 ou STL27L
• Corrige a verificação de integridade de pacotes CRC e o PWM por hardware por meio de curve fitting
• Oferece visualização 2D em tempo real e exportação para numpy ou CSV
• Panorama: monta um mapa esférico 6K de 360° a partir de fotos olho de peixe usando o stitcher panorâmico Hugin
• Lê automaticamente dados EXIF para manter exposição constante da câmera e otimiza o ganho de cor para preservar um balanço de branco consistente
• Cena 3D: monta uma cena 3D em um plano 2D com base em ângulos e offsets
• Faz amostragem de cores de vértice a partir do panorama e oferece suporte a visualização e exportação para PCD, PLY ou e57 usando Open3D
• Alinha várias cenas usando registro global e ajuste fino com ICP
• Poisson Surface Meshing é muito lento no Pi4, então recomenda-se executá-lo em um PC

Especificações de hardware

• LiDAR LDRobot LD06, LD19 ou STL27L
• Câmera Raspberry Pi HQ com lente ArduCam M12
• Raspberry Pi 4
• Motor de passo NEMA17 42-23 com driver A4988
• Fonte de alimentação: 2 baterias 18650 ou um power bank USB de 10.000mAh

Driver de passo, motor e caixa de redução

• Driver de passo bipolar A4988
• Motor de passo bipolar NEMA17 42x42x23
• Caixa de redução planetária impressa em 3D

Especificações do LiDAR LDRobot

• LD06: frequência de amostragem de 4500 Hz, baud rate 230400
• STL27L: frequência de amostragem de 21600 Hz, baud rate 921600

Configuração e fiação

• Configura várias funções usando pinos GPIO e conecta o acelerômetro GY-521 usando i2c-GPIO
• Inclui várias configurações, como botão de energia, botão de varredura e permissões de UART

Stitching de panorama e visualização remota

• Instala o Hugin e o plugin enblend para realizar o stitching de panorama
• Usa Plotly para visualizar remotamente nuvens de pontos 3D no Jupyter

Dump de varreduras para armazenamento USB

• Clona e instala o repositório no GitHub para fazer dump dos dados de varredura em armazenamento USB

Solução de problemas

• Fornece vários métodos de solução de problemas, incluindo instalação de drivers seriais no Windows, correção de erro de runtime do RPi.GPIO e resolução de problemas de desempenho no VS Code

Materiais de referência

• Consulta vários projetos que serviram de inspiração, além de PWM por hardware, implementação de ICP e dados de demonstração 3D

[GN⁺]

Opiniões do Hacker News

• Um comentário realmente excelente

  • Ao criar um produto de hardware, é bom fornecer links e custos estimados ao montar a lista de componentes
  • Os custos podem mudar, mas ter uma noção aproximada é muito útil
  • Isso pode fazer uma grande diferença na decisão de alguém de tentar fazer por conta própria ou não
  • É importante registrar o que foi pesquisado
  • Fornecer links é muito útil e ajuda, já que os nomes podem causar confusão
  • Durante o andamento do projeto, quase não leva tempo registrar links e preços
  • Manter esse registro ajuda bastante a economizar tempo
  • Foi uma das maiores lições que aprendi quando comecei como engenheiro
  • Está no mesmo contexto de documentar código
  • Por exemplo, o preço do Lidar fica entre $80 e $160
  • A câmera e a lente custam $60, o Raspberry Pi 4 custa $50, e o motor de passo NEMA17 custa $10
  • Excluindo a fonte de alimentação e o transformador, fica em torno de $200-$280
  • O alcance máximo é de 12 metros, e é a partir daí que o custo começa a subir
  • É mais do que adequado para a maioria dos robôs pequenos
  • Também pode servir como sensor periférico para carros autônomos
  • LIDAR de longo alcance ainda continua sendo difícil

• Estou procurando uma forma barata de medir distância de 300 mm com precisão de 10 mícrons

• Talvez seja possível obter peças de um robô aspirador

• O exemplo no Sketchfab é fantástico, e poder se mover no espaço 3D parece uma simulação de ficção científica

• Os controles do mouse são confusos

• Tenho curiosidade sobre a escalabilidade e o desempenho do PiLiDAR

  • Gostaria de saber se houve benchmark do desempenho ao implantar o PiLiDAR em grandes conjuntos de dados externos
  • Se houve benchmark em conjuntos de dados como SemanticKITTI ou nuScenes, gostaria que compartilhassem insights sobre tempo de execução, uso de memória e capacidade de generalização além de cenas internas

• Isso corresponde exatamente ao que eu estava procurando algumas semanas atrás

  • Quando eu voltar do feriado de Páscoa, devo usar isso como ponto de partida

• A tecnologia Lidar avançou muito

  • É um progresso impressionante

• Não está claro o que é essa tecnologia

  • Seria bom deixar claro já na primeira frase do que se trata

• O custo das tecnologias LIDAR disponíveis caiu a ponto de ficar acessível até para projetos pessoais

  • Os sensores usados nos primeiros carros autônomos tinham desempenho melhor, mas eram caros demais para experimentar em casa
  • Fico me perguntando que impacto as tarifas dos EUA terão sobre hobbies relacionados a eletrônica
  • A comunidade de lanternas no Reddit está um pouco preocupada com isso

[chcv0313]

O que é a comunidade de lanternas?

[savvykang]

https://www.reddit.com/r/flashlight/
É uma comunidade pequena dentro do Reddit, algo equivalente, no nosso contexto, à galeria minor de lanternas do DCInside.

[chcv0313]

Obrigado.