Cartografierea spațiilor tridimensionale cu ajutorul dispozitivului LiDAR și reprezentarea lor în Si mulink Guță Ion -Florin COORDONATOR ȘTIINȚIFIC… [612136]

UNIVERSITATEA DIN CRAIOVA
FACULTATEA DE AUTOMATICĂ, CALCULATOARE ȘI
ELECTRONICĂ

DEPARTAMENTUL DE AUTOMATICĂ, ELECTRONICĂ ȘI
MECATRONICĂ

PROIECT DE DIPLOMĂ
Guță Ion -Florin

COORDONATOR ȘTIINȚIFIC
S.l. dr. Ing. Florin Manta

Iulie 2019
CRA IOVA

ii
UNIVERSITATEA DIN CRAIOVA
FACULTATEA DE AUTOMATICĂ, CALCULATOARE ȘI
ELECTRONICĂ

DEPARTAMENTUL DE AUTOMATICĂ, ELECTRONICĂ ȘI
MECATRONICĂ

Cartografierea spațiilor tridimensionale cu ajutorul dispozitivului LiDAR și
reprezentarea lor în Si mulink
Guță Ion -Florin

COORDONATOR ȘTIINȚIFIC
S.l. dr. Ing. Florin Manta

Iulie 2019
CRAIOVA

iii
„Învățătura este o comoară care își urmează stăpânul pretutindeni.”
Proverb popular

iv
DECLARAȚIE DE ORIGINALITATE

Subsemnatul Guță Ion -Florin , student: [anonimizat], Calculatoare și Electronică a Universității din Craiova, certific prin prezenta
că am luat la cunoștință de cele prezentate mai jos și că îmi asum, în acest context, originalitatea
proiectului meu de licență:
• cu titl ul Cartografierea spațiilor tridimensionale cu ajutorul dispozitivului LiDAR și
reprezentarea lor în Simulink ,
• coordonată de Șef Lucrări Doctor Inginer Florin Manta
• prezentată în sesiunea Iulie 2019 .
La elaborarea proiectului de licență, se consideră pla giat una dintre următoarele acțiuni:
• reproducerea exactă a cuvintelor unui alt autor, dintr -o altă lucrare, în limba română sau prin
traducere dintr -o altă limbă, dacă se omit ghilimele și referința precisă,
• redarea cu alte cuvinte, reformularea prin cuv inte proprii sau rezumarea ideilor din alte lucrări,
dacă nu se indică sursa bibliografică,
• prezentarea unor date experimentale obținute sau a unor aplicații realizate de alți autori fără
menționarea corectă a acestor surse,
• însușirea totală sau parțială a unei lucrări în care regulile de mai sus sunt respectate, dar care
are alt autor.
Pentru evitarea acestor situații neplăcute se recomandă:
• plasarea între ghilimele a citatelor directe și indicarea referinței într -o listă corespunză toare la
sfărșitul lucrării,
• indicarea în text a reformulării unei idei, opinii sau teorii și corespunzător în lista de referințe a
sursei originale de la care s -a făcut preluarea,
• precizarea sursei de la ca re s-au preluat date experimentale, descrieri t ehnice, figuri, imagini,
statistici, tabele et caetera,
• precizarea referințelor poate fi omisă dacă se folosesc informații sau teorii arhicunoscute, a
căror paternitate este unanim cunoscută și acceptată.
Data, Semnătura candidat: [anonimizat],

v
UNIVERSITATEA DIN CRAIOVA
Facultatea de Automatică, Calculatoare și Electronică

Departamentul de Automatică, Electronică și Mecatronică
Aprobat la data de
…………………
Șef de departament,
Prof. dr. ing.
Cosmin Ione te

PROIECTUL DE DIPLOMĂ

Numele și prenumele student: [anonimizat]/ –
ei:
Guță Ion -Florin

Enunțul temei:

Cartografierea spațiilor tridimensionale cu ajutorul
dispozitivului LiDAR si reprezentarea lor în Simulink

Datele de pornire:

Conținutul proiectu lui:

Capitolul 1 – Introducere;
Capitolul 2 – Sisteme de cartografiere 3D;
Capitolul 3 – Reprezentarea informațiilor din LiDAR în
Simulink;
Capitolul 4 – Partea practică ;
Capitolul 5 – Concluzii;
Capitolul 6 – Bibliografie;
Capitolul 7 – Referinte web;

Material grafic obligatoriu:

Consultații:
Periodice
Conducătorul științific
(titlul, nume și prenume,
semnătura):
Șef lucrări dr. ing. Florin Manta

Data eliberării temei:

Termenul estimat de predare a
proiectului :

Data predării proiectulu i de către
student și semnătura acestuia:

vi

UNIVERSITATEA DIN CRAIOVA
Facultatea de Automatică, Calculatoare și Electronică

Departamentul de Automatică, Electronică și Mecatronică

REFERATUL CONDUCĂTORULUI ȘTIINȚIFIC

Numele și prenumele candidatul ui/-
ei: Guță Ion -Florin
Specializarea: Automatică și Informatică Aplicată
Titlul proiectului : Cartografierea spatiilor tridimensionale cu ajutorul
dispozitivului LiDAR și reprezentarea lor în Simulink
Locația în care s -a realizat practica de
documentar e (se bifează una sau mai
multe din opțiunile din d reapta): În facultate □
În producție □
În cercetare □
Altă locație: [ se detaliază ]

În urma analizei lucrării candidatului au fost constatate următoarele:
Nivelul documentării Insuficient
□ Satisfăcător
□ Bine
□ Foarte bine
□
Tipul proiectului Cercetare
□ Proiectare
□ Realizare
practică □ Altul
[se detaliază ]
Aparatul matematic utilizat Simplu
□ Mediu
□ Complex
□ Absent
□
Utilitate Contract de
cercetare □ Cercetare
internă □ Utilar e
□ Altul
[se detaliază ]
Redactarea lucrării Insuficient
□ Satisfăcător
□ Bine
□ Foarte bine
□
Partea grafică, desene Insuficientă
□ Satisfăcătoare
□ Bună
□ Foarte bună
□
Realizarea
practică Contribuția autorului Insuficientă
□ Satisfăcătoar e
□ Mare
□ Foarte mare
□
Complexitatea
temei Simplă
□ Medie
□ Mare
□ Complexă
□
Analiza cerințelor Insuficient
□ Satisfăcător
□ Bine
□ Foarte bine
□
Arhitectura Simplă Medie Mare Complexă

vii
□ □ □ □
Întocmirea
specificațiilor
funcțion ale Insuficientă
□ Satisfăcătoare
□ Bună
□ Foarte bună
□
Implementarea Insuficientă
□ Satisfăcătoare
□ Bună
□ Foarte bună
□
Testarea Insuficientă
□ Satisfăcătoare
□ Bună
□ Foarte bună
□
Funcționarea Da
□ Parțială
□ Nu
□
Rezultate experimentale Experiment propriu
□ Preluare din bibliografie
□
Bibliografie Cărți
Reviste
Articole
Referințe
web

Comentarii
și
observații

În concluzie, se propune:

ADMITEREA PROIECTULUI
□ RESPINGEREA PROIECTULUI
□

Data, Semnătura conducătorului științific,

viii
REZUMATUL PROIECTULUI
Istoria dispozitivului LiDAR a început odată cu invenția LASER. De atunci tehnologia scanării
laser a fost într-o continuă creștere până în prezent.
Tehnica de scanare LiDAR se bazează pe conceptul numit “time -of-flight” și se bazează pe
calcularea timpului necesar fasciculului de lumină pentru a parcurge distanța p âna la suprafața unui
obiect și înapoi la se nzor. Cu aceast ă tehnic ă putem determina distanța, locul și forma obiectului scanat,
și putem observa de la distanță suprafețe întinse cum ar fi păduri, dealuri și numeroase alt e forme de
relief.
Un avantaj al dispozitivului LiDAR este mărimea redusă ce permite mobilitatea ușoară și
scanarea spațiilor reduse cum ar fi încaperile din interiorul cladirilor.
În această lucrare este demonstrată o aplicație de cartografiere a unei încăperi din clădirea
facultății de Automatică, Calculatoare și Electronică pri n scanări multiple din mai multe puncte de reper
și crearea unei hărți de puncte 3D, prin intermediul mediului de simulare Simulink.

ix
CUPRINSUL
Cuprins
1 INTRODUCERE ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……… 1
1.1 MOTIVAȚIA ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………… 1
1.2 PREZENTAREA CAPI TOLELOR ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………. 1
2 SISTEME DE CARTOGRAF IERE 3D ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………. 2
2.1 LIDAR ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………… 2
2.1.1 Introducere ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……. 2
2.1.2 Scurt istoric ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……. 2
2.1.3 Schema LiDAR ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. … 4
2.1.4 Principiul scanării laser ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………… 6
2.1.5 Ecuația LiDAR ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. .. 10
2.2 SONAR ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………….. 16
2.2.1 Fizica de bază ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. .. 17
2.2.2 Principiile sistemelor SONAR ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……….. 17
2.2.3 Măsurarea distanței ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………….. 18
2.3 RADAR ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………….. 20
2.3.1 Introducere în conceptul de RADAR ………………………….. ………………………….. ………………………….. 20
2.3.2 Principiul de bază al unuri RADAR ………………………….. ………………………….. ………………………….. … 20
2.4 VIZIUNEA STEREO ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ….. 22
2.4.1 Introducere ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ….. 22
2.4.2 Aplicații bazate pe stereoviziune ………………………….. ………………………….. ………………………….. …. 23
2.5 KINECT ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………. 23
2.5.1 Principiul de funcționare ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………….. 25
2.6 COMPARAȚIE ÎNTRE SIST EME ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………. 26
3 REPREZENTAREA INFORM AȚIILOR DIN LIDAR ÎN SIMULINK ………………………….. ………………………….. … 28
3.1 DISPOZITIVUL LIDAR ALES ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………. 28
3.1.1 Principiul de funcționare ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………….. 29
3.2 CONFIGURAREA SENZORUL UI VELODYNE LIDAR PUCK 16 ………………………….. ………………………….. ……………. 32
3.2.1 Folosirea senzorului VLP -16 ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………… 32
3.3 REPREZENTAREA DATELOR ÎN SIMULINK ………………………….. ………………………….. ………………………….. …….. 34
4 PARTEA PRACTICĂ ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. . 40
4.1 REALI ZAREA MONTAJULUI ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………. 40

x
4.2 PROCESUL DE M ĂSURARE ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………… 41
4.3 REZULTATE OBȚINUTE ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………………. 46
5 CONCLUZII ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………. 49
6 BIBLIOGRAFIE ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. …….. 50
7 REFERINȚE WEB ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ….. 51
A. CODUL SURSĂ ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. …….. 52
C. CD / DVD ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………… 59
INDEX ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………. 60

1 INTRODUCER E
1.1 Motivația
Tehnologia de scanare laser este într -o continuă creștere atât în crearea vehiculelor cu conducere
autonomă dar și în domeniul cartografierii spațiilor restr ânse ca interioarele cladirilor și spațiile întinse
pe distanțe mari cum ar fi păduri, dealuri sau chiar zonele urbane printre blocuri.
Am ales ac eastă temă din dorința de a studia cum funcționează un dispozitiv LiDAR și de a
avea oportunitatea de a lucra cu un astfel de dispozitiv.
1.2 Prezentarea capitolelor
Capitolul 2 cuprinde diferitele sisteme de c artografiere 3D. Vor fi prezentate sistemele de
scanare principale folosite în scanarea în mediul terestru sau acvatic. Subcapitolul 2.1 este dedicat
sistemului de scanare LiDAR. Va fi prezentat un scurt istoric, urmat de schema de funcționare a
acestuia. În continuare va fi prezentat principiul scanării laser iar apoi va fi prezentat ă ecuația dup ă care
funcționează tehnica de scanare LiDAR. În continuare, vor fi prezentate alte sisteme de scanare 3D
acestea fiind sistemele de scanare SONAR, RADAR, cu Viziu ne Stereoscopică și în final tehnologia de
scanar e Kinect.
Capitolul 3 va cuprinde informații despre dispozitivul ales pentru realizarea acestei lucr ări și
anume dispozitivul Velodyne LiDAR Puck 16.
Capitolul 4 va cuprinde informații despre partea exp erimental ă în care vor fi detaliati pa șii
realiza ți pentru cartografierea unei încăperi.
Capitolul 5 va prezenta concluziile care reies în urma proiectului.

2
2 SISTEME DE CARTOGRAF IERE 3D
2.1 LiDAR
2.1.1 Introducere
Termenul L iDAR este abrevierea pentru Light Detection And Ranging. Acesta reprezintă un
sistem util izat în detectarea obiectelor îndepărtate și găsirea poziției lor prin analizarea impulsului laser
reflectat de pe suprafața lor. Sistemele LiDAR folosesc senzori laser. LASER reprezint ă abrevie rea
pentru “Light Amplification by Stimulated Emission of Radi ation ”.
LiDAR ne permite sa m ăsurăm teoretic orice proprietate a atmosferei de aceea a contribuit într-
o mare măsură în cunoa șterea atmosferei pământului în ultimele decenii. Este în special folositor în
investigațiile parametrilor foarte variabile. L iDAR are potențialul de a fi utilizat at ât pentru observarea
proceselor ce se extind pe o raz ă de acțiune mică(volum de cațiva metri cubi), de o durată foarte scurtă
dar și în cadrul acel or procese de raz ă globală și timp de observare de chiar și cațiva ani.
Sistemele L iDAR sunt folosite în general în sarcini de supraveghere. Datorită abilitații de a
colecta măsurari tridimensionale, sistemele de scanare laser sunt populare pentru suprave gherea
mediilor construite (cl ădiri, drumuri, căi ferate, etc) precum și crearea terenurilor digitale si modele de
înăltime pentru peisaje sau pentru monitorizarea fenomenelor meteorologice.
LiDAR se confruntă de asemenea , cu niveluri crescute de utilizar e în aplicații de automatică,
prin folosirea unor scanere cu o rază de sca nare scăzută pentru a naviga vehiculele autonome.
Un sistem L iDAR funcționează într -un mod similar cu un sistem RADAR sau SONAR dar
foloseste unde luminoase în loc de unde RADIO sau unde sonore. [1]

2.1.2 Scurt istoric
La scurt timp după inventarea laserului a devenit evident faptul c ă acest instrument, care oferă
radiație vizibilă și infraroșu cu intensitate și densitate mari dar cu divergenț ă mică, ar fi o unealtă
excelentă de a monitori za de la distanță proprietațile atmosferice prin metode similare sistemelo r
radar(RADIO Detection And Ranging). Metoda L iDAR(Light Detection And Ran ging) este prin
urmare aproximativ la fel de veche ca laserul.
Începând cu anul 1930 au fost facute primel e încercări de a masura profiluri ale densitații aerului
în atmosfera supe rioar ă prin determinarea intensit ății de împraștiere ale fasciculelor de proiecție [1 -5].

3
Prin scanarea câmpului vizual al unui telescop îndepartat de -alungul fasciculului continuu de
lumină au fost obținute informații despre în ălțime [ 6].
În anul 1938 a u fost folosite pentru prima dată impulsuri de lumină pentru a măsura înălțimea bazei
norilor [ 7]. Generarea impulsurilor de lumină prin scântei electrice si lămpi cu blitz au permis înlocuirea
configurației bistatice cu o configurație monostatică aceasta fiind o configurație în care transmițătorul
și receptorul sunt colocate și informația despre în ălțime este dedusă din măsurări între timpul de emisie
al unui puls si timpul de detecție a semnalului.
Acronimul L iDAR pentru această tehnică de măsurări a fost introdus prima dată de Middleton și
Spilhaus în anul 1953 [ 8].
Creșterea rapidă a dezvoltării tehnologiei moderne L iDAR a început cu inventarea laserului în
anul 1960 [ 9] și a pulsului gigant sau laser Q -switch, un laser care produce un fascicul de ieșir e cu
impulsuri, în anul 1962 [ 10]. În anul 1963 Fiocco si Smullin au publicat observații atmosferice cu un
laser de rubin [1 1]. Aproximativ un deceniu mai târziu, toate tehnicile L iDAR de bază au fost sugerate
și demonstrate. Prin urmare, prima carte despr e LiDAR a apărut în anul 1976 editată de E.D.Hinkley
[12]. De atunci, succesul în dezvoltarea L iDAR a fost strâns legat cu progresul în tehnologia optică și
electr onică, în particular tehnologia laser.
Multe instrumente folosesc lasere special create pentr u LiDAR pentru a satisface cerințele ridicate
ale unor tehnici L iDAR în funcție de puterea laserului, lungime de undă, lățimea pulsului, forma
fasciculului, și puritatea spectrală adesea neîndeplinite de produsele comerciale. Pe lângă lasere, filtrele
optice cu transmisivitate mare , lătime de bandă îngust ă, pante spectrale înguste și /sau suprimarea în
afara benzii, detectoare eficiente pentru regiuni de lungimi de undă largi; sistemele de achiziție de date
cu raza dinamică de cateva nivele de magnitudine, și computer care pot procesa cantit ăți mari de date
cu rata mare de repetiție aparțin dispozitivelor necesare sistemelor L iDAR avansate. Prin urmare
LiDAR a fost m ereu atât o sursă cât și un beneficiar pentru inovația tehnologică.

4
2.1.3 Schema LiDAR
Schema de bază a unui sistem L iDAR este reprezentată în figura urmatoare:

Fig.2.1.1 Schem a de principiu a unui sistem L iDAR

În principiu, un sistem L iDAR este format dintr -un transmi țător și un receptor. Laserul genereaz ă
pulsuri de lumină scurte cu durate scu rte de c âteva sute de nanosecunde și cu anumite propriet ăți
spectrale specifice. Pentru a reduce divergența fasciculului de lumină înainte de a fi trimis în atmosferă,
multe sisteme folosesc amplificatoare de fascicule în unitatea de transmitere. La capătu l receptorului,
un telescop colecteaz ă fotonii retrodifuzați din atmosferă. De obicei este urmat de un sistem optic de
analiză care, în funcție de aplicaț ie, selectează anumite lungimi de undă sau stări de polarizare din
lumina colectată. Radiația selectat ă este direcționată spre un detector, unde semnalul optic recepționat
este convertit într -un semnal el ectric. Intensitatea acestui semnal, în dependența a cestuia față de timpul
scurs după transmiterea pulsului laser este determinată electronic și stocată î ntr-un calculator.
Lungimile de und ă folosite în L iDAR diferă în funcție de aplicație și sunt cuprinse între 250nm
si 11μm. În timp ce laserele de rubin, cu nitrogen, cu vapo ri de cupru, și cu CO2(dioxid de carbon) au
fost folosite în principal în primii ani, laserele excimer de mare putere și laserele cu cristale Nd:YAG
s-au răspândit în acest domeniu începând din anii 1980. Laserele excimer produc radi ații ultraviolete ,
în timp ce laserele cu cristal Nd:YAG emit în regiunea spectrală infraro șie la o l ungime de undă de
1064 nm. O metodă foarte utilizată pentru convertirea radiației primare Nd:YAG la 532 și 355 nm
constă în dublarea si triplarea frecvenț ei, utilizând cristale neliniare. De asemenea, cuadruplând

5
frecvența, pentru obținerea unei lungimi de undă de 266 nm reprezintă de asemenea o variantă viabilă.
Ambele tipuri de laser nu servesc doar rolu l de emițători L iDAR direcți, dar și pentru a pompa surse de
laser secundare. Radiația poate fi modificată în lungimi de undă mai mari prin utilizarea une i tehnici
numit ă ”Împr ăștiere Raman Stimulată ”(Stimulated Raman Scattering) în gaze cum ar fi hidrogen sau
deuteriu. Această tehnică este de preferință ap licată folosind raze ultraviolete pentru absorbț ie
diferentială L iDAR și L iDAR Raman care este “orb” l a razele solare, adică ignoră radiațiile care provin
de la soare. Pentru efectuarea absorbției diferentiale și a rezonanței fluorescent ă LiDAR este nevoie de
anumite lungimi de undă. Aceste lungimi de undă pot fi create prin lasere colorate (dye lasers) , acestea
fiind pompate cu excimer sau Nd:YAG. Aceasta este o metodă care a fost folosită pentru mult timp.
În zilele noastre, acestea sunt din ce în ce mai mult înlocuite de lasere cu mediu activ solid care
pot fi modificate, de exemplu titan:safir sau crist ale de alexandrit si oscilatoare parametrice optice. Prin
doparea structurilor cristaline de exemplu granat de ytriu din aluminiu (YAG – Yttrium Alum inium
Garnet), fluorura de litiu de ytriu (YLF -yttrium lithium fluoride), sau a lentilelor cu ingrediente ac tive
cum ar fi Nd(Neodimiu), Ho(Holmium), Tm(Thulium), Cr(Crom), Er(erbiu) sau Yb(Yterbiu) se pot
creea o rază largă de lungimi de undă infraroșii, dintre care unele sunt potrivite în particular pentru
LiDAR Doppler. În prezent, noi tipuri de lasere cum ar fi placa, microcip, waveguide, și laser Raman
cu mediu activ solid sunt investigate în vederea posibilelor utilizări ale acestora în domeniul L iDAR .
Aranjarea geometrică a emițătorului și al transmitatorului determină gradul de compresie al
semnalului la distanțe apropiate de LIDAR. La distanțe scurte fasciculul laser nu poate fi capturat în
întregime pe detector. Prin urmare, doar o parte din sem nalul de întoarcere al LIDAR -ului este măsurat.
Acest lucru variază în funcție de distantă si depinde de dia metrul fasciculului laser, de forma acestuia,
de divergența sa, și de proprietațile de capturare a telescopu lui (rația lungimii focale la diametru),
câmpul vizual al receptorului , și de distanțele dintre locația emițatorului si locația receptorului. În
sisteme coaxiale fasciculul laser este emis de -a lungul axei telescopului receptorului. În sisteme biaxiale
axele optice sunt separate de un spațiu eg al cu cel putin raza oglinzii telescopului, iar fasciculul laserului
intră în campul vizual al telescopului din partea laterală. Funcția care rezultă din combinarea tuturor
efectelor geometrice este denumită funcția de suprapunere a câmpului vizual al rece ptorului și a
fasciculului laser. Valoarea sa este zero cand ajunge in L iDAR și devine o unitate atunci cand fasciculul
laser este descris comp let pe detector prin campul de stop. Pentru telescoape mari funcția de
suprapunere poate afecta semnalul L iDAR de întoarcere la distanțe de p ână la cațiva kilometri.
Analiza optică a luminii retrodifuzate este de obicei efectuată înaintea detectării acesteia. În cel
mai simp lu caz, un filtru de interferenț ă este plasat în fața detectorului. Filtrul transmite lumina într-o
anumită bandă de trecere în funcție de lungimea de undă de interes și suprimă lumina în afara benzii de
transmisie, de exemplu radiațiile de fundal. Alte aplicații necesită mai multe soluții sofisticate pentru a

6
efectua analiza spectral ă cum ar fi p olarizatoare, spectrometre cu grilaj, interferometre, și filtre pentru
vapori atomici. Detecția semnalului e ste realizată cu tuburi fotomultiplicatoare(photomultiplier tubes –
PMTs) sau fotodiode. Cu ajutorul tuburilor fotomultiplicatoare și cu fotodiode ava lanșă(avalanche
photodiodes – APDs) operate în modul Geiger, fotonii pot fi numărați individual. Tehnica de n umarare
a fotonilor este foarte sensibilă și este folosită atunc i cand semnalul retrodifuzat este slab, de exemplu,
când semnalul rezultă dintr -un proces slab de împ răștiere sau c ând regiunea investigată este la distan țe
mari față de instrument. Numarul de fotoni num ărați per interval de timp după emisia pulsului laser este
stocat. Intervalul de timp rezultat ∆t corespunde cu distanța atmosferică ∆R = c∆t/2 rezultată de viteza
luminii c și factorul 1/2 deoarece lumina trebuie să se deplaseze înainte și înap oi. Stocând semnalele cu
o rezoluție de 100 ns rezultă într -o rezoluție a distanței atmosferice de 15 m, în cazul în care pulsul laser
este mai scur t decât ∆R. Pentru semnale retrodifuzate puternice, este preferată metoda de înregistrare
analogică, de exem plu, este masurată cantitatea medie de curent produsă de impulsurile foto , urmată
de convesia semnalului analogic într -un semnal digital(AD) și de procesarea semnalului digital. În acest
caz, rata de conversie analog -digital determină rezoluția realizabi lă a sistemului. Ratele de repetare ale
pulsului laser pot varia de la câteva până la câteva mii de proiect ile pe secund ă. Deoarece rezoluția mare
corespunz ătoare nu este seminificativă, semnalele LIDAR sunt în medie în intervale de timp de la câteva
secunde p ână la minute pentru a reduce cantitatea de date care trebuie s ă fie stocată. Câteva aplicații
necesită procesare single -shot înaintea medierii și au nevoie de procesare rapidă a informațiilor.

2.1.4 Principiul scanării laser
Acronimul LASER reprezintă ab revierea pentru Light Amplifi cation by Stimulated Emission
of Radiation. Scanarea laser a revoluționat scanarea 3D atât pentru scanările topografice cât și pentru
scanarea obiectelor apropiate și reprezintă o metodă prosperă de achiziție a informațiilor cu o dezvoltare
rapidă începând cu anul 1990. Un avantaj foarte important al acestei metode este abilitatea de a măsura
volume mici cu dime nsiuni sub 1𝑚2 până la supraf ețe mari de sute sau mii de kilometri pătrați.
Principiul se bazează pe înregistrare a radiației pasive solar e sau artificial e retrodifuzată de
obiectele situate în câmpul vizual al camerei. Puterea retrodifuziei este de obi cei calculată spațial, de
pixelii din planul imaginii, cromatic, prin înregistrarea în benzi de lungimi de undă dife rite și
radiometric, prin cuantificarea sarcinii imaginii, în general de la 8 la 12 biți.
Așa cum a fost definită de Böhler și Marbs (2002) [13], o scanare laser folosește lumina laser
pentru a măsura distanțele de la senzor la obiect într -un model sistema tic. Partea de măsură a distanței
se bazează pe lumina laser pentru a efectua acea măsură. În măsurarea distanței di ntre senzorul unui
sistem și obiectul țintă pot fi folosite mai multe principii diferite. Acestea diferă în precizia acestora

7
însă fiecare a re justificar ea lor pentru aplicațiile specifice în care sunt folosite. Cele mai mari distanțe
pot fi cercetate folosind principiul măsurări i călătoriei dus -întors al pulsului (pulse round trip time) ,
obținând date precise cu erori mici de ordinul centimetr ilor.

Fig.2.1.2 Structura principiului de măsurare a distanței laser
Această metodă presupune emiterea unui puls de energie laser, de ob icei fiind folosite lasere
cu stare solidă sau lasere cu semiconductori. Pulsul emis are o durată de câteva nanosecu nde, în care
5ns corespunde unei distanțe de 1.5m, deoarece viteza luminii este aproximativ 3∗108 𝑚𝑠−1.

8
În multe cazuri, forma pulsului este asumată să aibă o formă Gaussiană, care este o formă mai
realistică decât decât forma rectangulară a pul sului.
Fig.2.1.3 Forma unui puls emis de un scanner laser Riegl LMS -Q560 din Wagner et al (2006)
În cazul distanțelor mai mici, de exemplu distanțele de pană la 100m, pot fi măsurate
mai rapid și cu o precizie mai mare cu ajutorul tehnicii de măs urare aplicând tehnica de măsurare bazată
pe faze (phase shift) . Aplicând această tehnică de măsurare se obțin informații mult mai precise, de
ordinul milimetrilor, și rate de măsurare mai mari. Această metodă presupune folosirea unui val
continuu laser ca purtător pentru un semnal modulat pe el, de obicei se folosește modulația în
amplitudine. Fazele semnalului emis și se mnalului recepționat sunt comparate iar relația dintre diferența
de fază, Δφ dat în radiani, și distanța într -o singură direcție este:
unde λ este lungimea de undă în metri și n este numărul necunoscut de lungimi de undă între senzorul
sistemului și suprafața de reflexie a obiectului.

9
Fig.2.1.4 Desen schematic al modulației a două lungimi de undă și a undei purtatoare pentru
măsurarea distanței cu metoda „phase shift”
Acest sistem de măsurare este folosit în aplicații de scanare terestre din cauza distanței de
scanare limitată. Sistemele actuale oferă o rată de măsurare de 500kHz și mai mari. Difer ența în
scannerele terestre între scan nerele de măsurare a timpului dus -întors și a scannerelor bazate pe
diferența de fază sunt prin urmare: distanțe mari pentru ” pulse round trip time ” și viteze de măsurare
mai mari și precizie mai bună pentru scannerele bazate pe masurarea „phase shift” .
În măsurarea „round -trip time” și măsurarea „phase shift” un singur punct este măsurat pe
fiecare emitere, excluzând posibilitatea întoarcerilor multiple pentru moment. Fasciculul laser este deci
scanat în câmpul vizual . Pentru aceasta se folosesc mai multe mecanisme de scanare prezentate în
figurile Fig. 2.1.3 , Fig. 2.1.4 și Fig. 2.1.5 .
O posibilitate este folosirea unei oglinzi rotative care este înclinată la 45° fa ță de
emitătorul de fascicule pe oglindă. Fasciculul e ste deviat cu 90° în direcții diferite depinzând de unghiul
oglinzii. O rotație completă rezultă într -o deviere a fasciculului într -un mănunchi de raze de 360° în
planul perpendicular al fasciculului laser emis.
Fig.2.1.5 Principiul oglinzii rotative

10

În aplicațiile de măsurare a distanțelor foarte scurte, de exemplu p ână la 2 metri, scanarea se
poate efectua cu o precizie și mai mare, adesea cu o acuratețe mai mare de ± 1mm, folosind me toda
numită triangulație[14]. Această metodă presupune, pentru obținerea une i precizii cât mai mari,
mărimea distanței nu este determinată direct, ci prin măsurarea unghiurilor. Într -un scanner laser
triangulat, energia laserului este lărgită pentru a form a un plan mai degrabă decât un fascicu l. Acest
plan este mutat prin spațiul obiectului cu ajutorul unei oglinzi rotative. Pentru o poziție a planului, adică
un unghi al oglinzii, intersecția acestui plan cu suprafețele în planul obiectului rezultă într -o curbă, sau
mai multe curbe. Spațiul obi ectului este, în același timp, înregis trat printr -o lentilă pe un plan de
imagine. Imaginea acoperă scena întreagă, dar numai curba de interes. Aceasta poate fi extrasă, de
exemplu prin calcularea imaginea de diferen ță dintre cele două imagini. Prima imagi ne este scena fără
planul laser. Cea d e-a doua imagine conține curbele “luminii laser”. Curbele în planul imaginii
formează un mănunchi de raze, care conectează harta curbelor cu centrul proiecției. Intersecția acestu i
mănunchi de raze cu planul de energi e laser rezultă în poziția punctelor î n spațiul obiect. Această metodă
de scanare este restric ționată în adâncime, deoarece calitatea intersecției scade cu distanța.[15]
2.1.5 Ecuația LiDAR
În forma sa cea mai simplă, semnal ul LIDAR detectat poate fi scris ca:

Această ecuație descrie puterea P primită de la o distantă R este formată din p ână la patru
factori.Primul factor K, exprimă performanța sistemului LIDAR, al doilea, G(R) descrie măsura
geometriei dependen tă de distan ță. Acești doi factori sunt determinați complet de sistem și deci,
pot fi controlați de către experimentator. Informația despre atmosferă, și deci, toate cantitățile
măsurabile, sunt conținute în cei 2 factori rămași. Termenul β(R) este coeficientul de retro difuzie
la distanța R și reprezintă abilitatea a tmosferei de a împrăștia lumina înapoi în mediul din care a
venit. T(R) este termenul de transmisie și descrie cât de multă lumină este pierdută pe drumul de
la LiDAR la distanța R și înapoi. Amândoi termenii β(R) și T(R) sunt subiecți ai investigației și în
principiu necunoscuți experimentatorului.
Reprezentând în mai multe detalii, putem scrie factorul sistemului ca

11
P0 este puterea medie al unui singur pu ls laser, și τ este lungimea pulsului temporală. Deci E0 =
P0τ este energia pulsului iar cτ est e lungimea volumului iluminat de pulsul laserului la un anumit
timp. Factorul 1/2 apare din cauza unei aparente “ îndoiri” ale pulsului laser prin procesul de
retrodifuzie. Când semnalul L iDAR este detectat în tr-un anumit timp t după ce marginea de vârf
a pulsului a fost emisă, lumina retrodifuzată de marginea de vârf a pulsului rezultă din distanța R1
= ct/2. În același timp, lumina produsă de marginea de sfârș it rezultă din distan ța R2 = c(t -τ)/2.
Deci ∆R = R1-R2 = cτ/2 este lungime a volumului de unde lumina retrodifuzată este primită într –
un anumit timp și este numită “lungimea pulsului efectivă(spatială)”. A este zona opticii
receptorului primar responsabil pentru colectarea luminii retrodifuzate și η est e eficiența totală a
sistemului. Aceasta include eficiența optică a tuturor elementelor prin care lumina transmisă și
recep ționată trebuie să treacă și eficiența detecției. Zona telescopului A și energia lase rului E0, sau,
mai degrabă, puterea laserului me die = E0frep, cu frecvență de repetiție a pul sului frep, sunt
parametri primari de proiectare a unui sistem L iDAR. Experimentatorul va încerca deasemenea să
optimizeze eficiența sistemului η pentru a obțin e cel mai bun semnal L iDAR posibil.

12

Fig. 1.3.1 Ilustrarea geometriei lidar
Factorul geometric

include funcția câmpului vizual al receptorului de suprapunere O(R) descrisă mai înainte și termenul
R^(-2). Scăderea cuadratică a intensității semnalului în funcție de distanță se datorea ză faptului că zona
telescopului receptor face parte din suprafața unei sfere cu raza R care include volumul de împrăștiere.

13

Dacă ne imaginăm un dispersor izotropic la distanța R, zona telescopului A v a colecta fracția

în care intensitatea Is este împrăștiată în unghiul solid 4π. Cu alte cuvinte, unghiul solid A/R^2 este
percepția unghiului L iDAR pentru lumina împrăștiată la distanță R. Factorul 4π nu apare explicit în
ecuați a LiDAR pentru că ace asta se anulează din definiția coeficientului de retr odifuzie β cum vom
vedea în continuare. Este în prim ul rând dependența R^( -2) care este responsabilă de raz a dinamică
largă a semnalului L iDAR. Dacă începem să detectăm un semnal cu O(R) = 1 la o distanță de 10 m,
semnalul va avea un nivel de magnitudine d e șase ori mai mic la 10 km distanță din cauza efectului
geometriei. În ce măsură L iDAR este o tehnică de calcul a distanței și a măsurării de la distanță depinde
de abilitatea noast ră de a compensa pentru acest efect. Compresia semnalului geometric la dis tanțe
scurte este o posibilitate care poate fi vazută în figura următoare în care o funcție de suprapunere
arbitrară dar realistică este demonstrată, multiplicată cu funcția 𝑅−2. Semnalul puternic în câmpul
apropiat este suprimat de câteva ordine de m agnitudine. În câteva ocazii atmosfera va ajut a în
comprimarea semnalului prin mărirea retrodifuziei la distanțe mai mari cum vom vedea mai jos. În
majoritatea cazurilor, însă, atmosfer a cauzează o scădere aditională a semnalului odată cu distanț a.
Coefi cientul de retrodifuzie β(R,λ) este principalul parametru atmosferic care determină puterea
semnalului LiDAR. El descrie cât de multă lumină este împra știată în direcția inversă, adică spre
receptorul L iDAR. Coeficientul de retrodifuzie este valoarea speci fică a coeficientului de împrastiere
pentru unghiul de împrastiere θ = 180°. Fie Nj concentrația împraștierii particulelor de tipul j în volumul
iluminat de pulsul laser, și d𝜎j,sca( 𝜋,𝜆)/dΩ particulele diferențiale care se împrăștie în secțiune
transve rsală în direcția inversă la lungimea de undă . Coeficientul de retrodifuzie poate fi scris ca

14
prin însumarea tuturor dispersoarelor. Din c auza concentrației numarului este în unitați de ordinul 𝑚−3
și împra știerea diferențială în secțiune transversală în 𝑚2𝑠𝑟−1, coeficientul de retrodifuzie are unitatea
𝑚−1𝑠𝑟−1.
Fig. 1.3.2 Influența funcției de suprapurenere în dinamica un ui semnal

Dacă ne întoarcem la imaginea simplificată a împra știerii izotropice și presupunem că există
doar un tip de particule în volumul împraștiat, relația dintre coeficientul de retrodifuzie și secțiunea
transversală a împraștierii izotropice sca este 4 = N sca. Intensitatea luminii împraștiate din volumul
iluminat V = AL R = AL c /2, cu secțiunea transversală a fasciculului laser AL, es te proporțional cu
aria Aș = N scaV, adică secțiunea transversală a împraștierii tuturor particu lelor din volumul V. Deci,
intensitatea relativă a luminii împraștiate este

Cu ajutorul ecuației 𝐼𝑐
𝐼𝑠=𝐴
4𝜋𝑅2 vom obtine rația dintre lumina colectată și lumina emisă

15

Partea dreaptă a acestei ecuații desc rie acea parte din ecuația L iDAR care se referă direct la
geometria de împraștiere, adică ea conține mărimea și proprietățile de retrodifuzie a volumului de
împraștiere și unghiul de percepție al L iDAR -ului.
În atmosferă, lumina laserului este împrăștiat ă prin molecule de aer și particule în suspensi e,
adică 𝛽(R,𝜆) poate fi scris ca

Împrăștier ea moleculară, în special apare de la molecule de nitrogen și oxigen, în principal
depinde de densitatea aerului și deci scade în funcție de înălțime, adică retrodifuzia scade în funcție de
distanță dacă observația are loc d e la sol, dar crește în cazul si stemelor de observație descendentă la
avioane sau nave spațiale. Împrăștierea particulelor este foarte variabilă în atmosfera pe toate planurile
spațiale și temporale. Particulele reprezintă o mare varietate de dispersori: p articule minuscule de lichid
și particule solide din poluarea aerului cum ar fi sulfați, funingine și compuși organici, particule largi
de praf mineral și particule de apă sărată, polen sau alt material biogenic, precum și nori sau picături de
ploaie, cris tale de gheață sau grindină.
Ca parte finală a ecuației L iDAR, trebuie să considerăm fracția luminii care este pierdută pe
drumul de la L iDAR î n volumul de împraștiere și înapoi. Termenul de transmisie T(R) poate lua valori
între 0 și 1 și este descrisă d e ecuația

Acest termen este rezultat din forma specifică a legii Lambert -Beer -Bouguer pentru L iDAR.
Integrala ia în considerare drumul de la L iDAR la distanța R. Factorul 2 reprezintă calea de transmisie
în două direcții. S uma tuturor pierderilor de transmisie este numită extincția luminii, și α(R, 𝜆) este
coeficientul de extincție. Este definit într -un m od similar cu coeficientul de retrodifuzie ca și produsu l
dintre concentrația numarului și extincția în secțiune transvers ală αj,ext pentru fiecare tip de dispersor
j,

Extinc ția poate avea loc din cauza împraștierii și absorbția luminii de molecule și particule.
Coeficientul de extincție poate deci fi scris ca suma a patru componente,

α(A,𝜆) = αmol,sca(R, 𝜆) + αmol,abs(R, 𝜆) + αaer,sca(R, 𝜆) + αaer,abs(R, 𝜆),

16

unde indicii sca si abs sunt împraștierea și respectiv absorbți a. Datorită faptului ca împraștierea în toate
direcțiile contribuie la extincția luminii, secțiunea transversală a împrăștierii(integrala) 𝜎sca, împreună
cu absorbția în secțiune transversală 𝜎abs, ambele în 𝑚2, constituie extincția în secțiune trans versală,

Prin urmare, coeficientul de extincție are unitatea 𝑚−1.
Așa cum s -a indicat în ecuațiile anterioare, ambele 𝛽 si α depind de lungimea de undă a luminii
laserului. Aceast ă dependenț ă a lungimii de u ndă este determinată de m ărime, de indicele de refracție,
și de forma particulelor împraștiate.
Rezum ând discuția despre termenii individuali, putem acum să scriem ecuația L iDAR într -o
formă mai comună :

2.2 SONAR
SONAR este acro nimul pentru “Sound Navigation And Ranging”. Înțelegerea sunetului
subacvatic nu este noua, Leonardo Da Vinci a descoperit în 1490 că acusticele se propagă bine în ocean:
“If you cause your ship to stop and place the head of a long tube in the water
and p lace the outer extremity to your ear, you will hear ships at a great
distance from you” -Leonardo Da Vinci -1490

În acest citat, Leonardo Da Vinci explică cum sunetul se propagă prin mediul subacvatic, fiind
auzit sunetul creat de alte nave aflate la dist anțe mari, ascultând printr -un tub cu un c apăt în ocean .
Primul sistem sonar activ a fost proiectat la fel c a și sistemele sonar moderne, și a fost inventat
și dezvoltat c a o consecință directă a pierderii Titanicului, în 1912, rolul acestuia fiind detecta rea
ghețarilor pe o rază de 2 mile(~1.2km) . Sunetul subacvatic este folosit de balene și delfini pentru
comunicare și ecoloca ție[16].

17
2.2.1 Fizica de bază
Sunetul reprezintă o perturbație de presiune care călătorește c a o undă. De asemenea sunetul
este menționat c a unde compresive, unde longitudinale și unde mecanice ( Fig.2.2.1 ).

Fig.2.2.1 O und ă de sunet este o perturba ție longitudinal ă de presiune

Vibra țiile acustice pot fi caracterizate prin urmatoarele:
• Perioada undei T [s]
• Frecven ța f=1
𝑇 [Hz]
• Viteza sunetului c [m/s]
• Lungimea de und ă 𝜆 = 𝑐
𝑓 [m]
Unitatea de măsură folosită pentru măsurarea sunetului este decibelul(dB), măsurarea
decibelilor se face astfel
unde I dB este intensitatea în decibeli(dB) și I este intensitatea liniară. Prin urmare 10 dB înseamnă un
factor 10, 20 dB înseamnă un factor 100, 30 Db înseamnă un factor 1000 etc.
Motivul pentru funcționarea scării logaritmice este faptul că semnalul puterii acustice variază
câteva or dine de magnitudine după o distan ță mai mare.

2.2.2 Principiile sistemelor SONAR
Sunt două moduri opera ționale diferite pentru sonar:

1. Sonare pasive, unde sursa acustic ă de zgomot este radiat de țintă, și sonarul doar prime ște
semnalele acustice ca în figura urma toare:

18

Fig.2.2.2 Sonarul pasiv
2. Sonarul activ, unde sonarul transmite un semnal acustic care se propagă spre un reflector(sau
o țintă), care reflectă se mnalul înapoi spre receptorul sonarului . Principiul sonarului activ este
prezentat în figura următoare:

Fig.2.2.3 Sonarul activ

2.2.3 Măsurarea distanței
Distanta, definit ă ca spațiul dintre sonar si reflector, poate fi estimat ă după cum urmeaza:
• Un puls scurt de durata T p este transmi s în direc ția reflectorului

19
• Receptorul înregistreaz ă semnalul p ână la detectarea ecoului primit de la reflector.
• Întârzierea timpului 𝜏 este estimat în func ție de aceste evenimente.

Distan ța până la țintă este calculat ă de ecua ția:
R=𝑐𝜏
2
Fig.2.2.4 Estimarea distantei
Velocitatea sunetului c trebuie sa fie cunoscut ă pentru a fi posibil ă cartografierea întârzierii în
spațiu. Acurate țea cu care distan ța este estimat ă este legat ă de lungimea pulsului Tp pentru ping -uri
tradiționale(sau pul suri CW )
δR=cTp
2
Aceasta este echivalent ă cu rezolu ția distan ței definit ă ca spa țiul minim între care 2 ecouri pot
fi separate dar încă pot fi detectate. Un puls mai scurt rezult ă într-o rezolu ție mai bun ă a distan ței.
Totu și, un puls mai scurt are ma i puțină energine în puls, care, din nou, rezult ă într-o distan ță de
propagare mai mic ă.

20

2.3 RADAR
2.3.1 Introducere în conceptul de RADAR
RADAR este un sistem de detecție electromagnetic care funcționează prin răspândirea unor
unde electromagnetice și a poi studi erea ecoului său undele reflectate înapoi[1 -web].

RADAR reprezintă acronimul pentru “Radio Detection And Ranging”. Detecția reprezintă
conceptul în care ne dăm seama dacă un obiect este prezent sau nu. Ținta poate fi staționară sau mobilă.

Radarele po t fi folosite pentru diferite applicatii în mediul terestru, în apă sau în spațiu.
Aplicațiile în care este folosit radarul sunt:
• Controlarea traficului aerian
• Asigurarea siguran ței navelor
• Investigarea locurilor îndep ărtate
• Aplica ții militare

2.3.2 Principiul de bază al unuri RADAR
Radarul este folosit pentru detectarea obiectelor și găsirea loca ției acestora. Putem întelege principiul
de baz ă al radarului în figura urmatoare:

21

Fig.1.2.1 Schema RAD AR

Așa cum poate fi observat din figura, un sistem radar este format dintr -un transmi țător și un
receptor. Acesta folose ște aceeasi anten ă atât pentru transmiterea semnalelor c ât și pentru recep ționarea
semnalelor. Func ția transmi țătorului este de a t ransmite semnalul radar în direc ția dorit ă. Obiectul
reflect ă acest semnal radar în direc ții diferite. Semnalul, care este reflectat înapoi în direc ția antenei este
primit de receptor.
Distan ța reprezint ă spațiul dintre radar și obiectul țintă, notat cu litera R. Dupa cum am vobit
mai sus, radarul transmite un semnal spre obiectul țintă iar în consecin ță obiectul țintă trimite un semnal
ecou inapoi spre radar. Acest semnal se deplaseaz ă cu o vitez ă egală cu viteza luminii, C.
Notăm timpul necesar pen tru ca semnalul radar s ă parcurg ă distan ța de la radar la obiectul țintă
si înapoi spre radar cu litera T. Distan ța în ambele sensuri dintre radar și obiectul țintă va fi 2*R,
deoarece distan ța dintre radar și obiectul țintă este R.
Formula vitezei este
𝑉𝑖𝑡𝑒𝑧𝑎 =𝐷𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛 ț𝑎
𝑇𝑖𝑚𝑝

22
=>𝐷𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛 ț𝑎=𝑇𝑣𝑖𝑡𝑒𝑧 ă∗𝑇𝑖𝑚𝑝
=> 2𝑅=𝐶∗𝑇
𝑅=𝑐𝑡
2
Valoarea distan ței de la radar la obiectul țintă se poate calcula prin înlocuirea valorilor C & T
în ecua ția precedent ă.

2.4 Viziun ea Ste reo
2.4.1 Introducere
Vederea stereo reprezint ă extrac ția informatiei 3D din imagini digitale, precum imaginile
obținute de o camer ă CCD(Charged -couple device). Prin compararea informa ției despre o scen ă din
două puncte de vedere, se poate extrage informa ția 3D prin examinarea pozi țiilor relative a obiectelor
în cele dou ă panouri. Acest lucru este similar cu procesul biologic numit Stereopsis. Imaginile
stereoscopice sunt adesea stocate în fișiere MPO(multi picture object). În ultimul timp cercet ătorii au
încerc at să dezvolte metode pentru a reduce memoria necesar ă pentru aceste fisiere pentru a -și păstra
imaginile stereo la o calitate înaltă.[17] [18].
În cadrul viziunii stereo tradiționale, două camere, așezate orizontal una față de cealaltă sunt
folosite pent ru obținerea a două vizualizări diferite a unei scene. Prin compararea acestor două imagini,
informația de adâncime relativă poate fi obținută în formă unei hărți de disparitate, care codifică
diferența în coordonate orizontale ale punctelor c orespunzătoar e al imaginilor. Valorile din harta de
disparitate sunt invers proporționale față de adâncimea scenei la locația corespunzătoare a fiecărui pixel .
Pentru a compara două imagini, oamenii trebuie să suprapună imaginile într -un dispozitiv
stere oscopic, în c are imaginea din camera dreaptă să fie afișată în dreptul ochiului drept al
observatorului și imaginea de la camera stângă să fie afișată în dreptul ochiului stâng al observatorului .
În sistemele de viziune, sunt necesare niște pași de pre -procesare :
• Imag inea trebuie să fie nedistorsionat ă, astfel încât distortiunea “barrel” și distorsiunea
tangențială sunt îndepărtate. Acest lucru garantează că imaginea observată se potrivește cu
proiecția unei camere cu orificiu .
• Imaginea trebuie să fie proiectată înapo i pe un plan comun pentru a face posibilă compararea
perechilor de imagini, cunoscută sub numele de rectificarea imaginii .
• O măsură a informației care compară cele două imagini este minimizată. Acest lucru oferă cea
mai bună estimare a poziției caracterist icilor în cele două imagini și crează o harta de
dispari tate.

23
• Opțional, harta de disparitate este proiectată într -un nor 3D de puncte. Prin utilizarea
parametrilor de proiectare a camerelor norul de puncte poate fi calculat astfel încâ t acesta să
furnizeze măsurătorile într -o scară cunoscută .

2.4.2 Aplicații bazate pe stereoviziune
Ecranele stereo 3D sunt folosite în multe aplicații în domeniul divertismentului, în transferul de
informații și sistemele automate. Viziunea stereo este foarte importantă în domenii cum ar fi robotică,
pentru a extrage informații despre poziția relativă a obiectelor 3D aflate în vecinătatea sistemelor
automate.
Alte aplicații în domeniul roboticii includ recunoașterea obiectelor[19], unde informațiile
despre adâ ncime permit sistemul ui să separe obiectele care blochează vederea, cum ar fi un scaun în
fața altuia, pe care robotul nu ar putea să -l distingă c a fiind un obiect separat prin alte criterii .
Aplicațiile științifice pentru viziunea stereo digitală includ extracția informației din studiul
aerian, pentru a calcula hărțile de contur sau chiar extracția geometrică pentru cartografierea
construcțiilor 3D, sau calcularea informației heliografice cum ar fi cele obținute în proiectul STEREO
de către NA SA.

2.5 Kinect

24
Senzor ul Kinect, creat de Microsoft Corp., a fost introdus pieței în Noiembrie 2010 c a un
dispozitiv input pentru consola de jocuri Xbox 360 și a reprezentat un produs de succes cu vânzări de
peste 10 milioane de dispozitive vândute până în Martie 2011.

Fig.2.5.1 Kinect pentru Xbox One

Societatea Computer Vision a descoperit că tehnologia de detectare a adâncimii în Kinect ar
putea fi folosită în mai multe aplicații decât în jocuri și la costuri mult mai mici decât tradiți onalele
camere 3D(cum ar fi camerele bazate pe principiul “time of flight”). În Iunie 2011, Microsoft a lansat
un kit de dezvoltare software (SDK) pentru Kinect, acest lucru permițându -i să fie folosit c a o unealtă
pentru produse non -comerciale și declanșâ nd mai mult interes în a cest pr odus.

Tehnologia în spatele senzorului Kinect a fost dezvoltată original de compania PrimeSense care
a lansat propria versiune SDK(software development kit) pentru a fi folosită pentru Kinect că parte a
organizației OpenNI. Kitul de dezvoltare sof tware este intenționat pentru folosirea independen tă pe
orice dispozitiv și, de acum, compania ASUS deasemena produce un senzor cu multe din capabilitățile
senzorului Kinect(incluzând detectarea adâncimii) care funcționează cu kit -ul de dezvoltare software
de la OpenNI

25
2.5.1 Principiul de funcționare
Principiul principal după care senzorul de adâncime Kinect este emisia unui tipar IR(infraroșu)
și capturarea simultană a imaginii IR cu o camer ă CMOS(Complementary Metal -Oxide –
Semiconductor) tradițională care are montat un filtru IR. Procesorul de imagini al senzorului Kinect
folosește pozițiile relative ale punctelor din tipar pentru a calcula deplasarea poziției fiecarul
pixel.[ 20][21]. Ar treb ui să fie menționat faptul că valorile adâncimii sunt distanțele de l a planul
laserului camerei decât valorile de la senzor . C a atare, senzorul de adâncime poate fi considerat c a fiind
un dispozitiv care returnează coordonatele (x,y,z) ale obiectelor 3D.
Specificațiile hardware ale sistemului Kinect au fost descrise în multe documente [ 2-web][3-
web]. Principalele specificații sunt reprezentate în tabelul următor [22].

Proprietate Valoare
Câmp vizual angular 57°orizontal.,43° vertical
Framerate Aproximativ 30 Hz
Distan ța spa țială nominal ă 640 x 480 (VGA)
Rezolu ție spa țială nominal ă(la 2m distan ță) 3 mm
Distan ța adâncimii nominal ă 0.8m – 3.5m
Rezolu ția nominal ă a adâncimii(la 2m distant ă) 1cm
Tipul de conectare al dispozitivului USB(+sursa extern ă)

Tabel.2.5.1 Specifica ții hardware Kinect

26
2.6 Compara ție între sisteme

Sistem
utilizat Avantaje Dezavantaje
LiDAR • Poate fi folos it în zone
inaccesibile
• Poate fi folosit ziua sau noaptea
• Datele de suprafa ță au o densitate
mare
• Are o dependen ță uman ă foarte
mică
• Capabil s ă colecteze date despre
eleva ție
• Datele pot fi colectate rapid și cu
acurate țe mare [4-web]
• Costuri mari în unele aplica ții
• Nu este potrivit pentru m ăsurarea
adîncimii apei
• Fasciculele laser pot afecta ochiul
uman în cazuri în care fasciculul este
prea puternic
• Ineficace în medii cu ploaie tore nțială
sau nori la ad âncime joas ă
SONAR • Singurul sistem folosit pentru
găsirea și identificarea
obiectelor în ap ă în mod
eficient
• Este foarte precis
• Nu este un sistem costisitor [5-
web]
• Undele emise interfereaz ă cu
balenele, delfinii și alte animale și
poate fi un pericol pentru via ța
marină
• Generează mult zgomot care
depind e de nivelul de sunet generat
de sonar.

27
RADAR • Poate fi folosit in medii cum ar fi
ploaie,ceață, zăpadă , nori
• Este mai ieftin decât alte sisteme
• Poate detecta mai multe ținte în
acela și timp
• Undele pot penetra insulatori:
plastic, cauciuc.
• Poate distinge între obiectele
staționare si obiectele în
miscare [6-web] • Sistemele RADAR nu pot detecta
obiectele în mediul acvatic
• Datele nu sunt foarte precise
• Undele circul ă liber și nu sunt
specifice la țintă.
• Datele scanate pot sa fie incorecte
dacă obiectul scanat este ținut în
mână.
• Nu poate recunoaște culoare
obiectului
Viziune
Stereo • Poate distinge culori
• Rezolutie mare
• Pot vedea culorile semafoarelor,
culorile franelor altor masini [7-
web] • Dependen ța de lumini externe
• Nu poate detecta detalii necesare
pentru condusul în siguran ță
Kinect • Recunoastere vocal ă
• Recunoa ștere facial ă
• Nu necesit ă dispozitiv de
conectare fizic [8-web] • Nu este cercetat p ână la poten țialul
maxim
• Usor de abuzat de hacke ri
• Probleme de confiden țialitate

28
3 REPREZENTAREA INFORM AȚIILOR DIN LIDAR ÎN
SIMULINK

3.1 Dispozitivul LiDAR ales
Pentru această lucrare am ales dispozitivul Velodyne LiDAR Puck 16.
Fig.3.1.1 Scanner Velodyne LiDAR Puck 16 [ 9-web]
Acesta are cele mai mici dimensiuni din toată gama de produse Velodyne 3D LiDAR cu o
înălțime de doar 71.7mm și un diametru de 88.9mm.
Fig.3.1.2 Dimensiunile senzorului Velodyne LiDAR Puck 16

29
Senzorul VLP16(Velodyne Li DAR Puck 16) are o distanță de acțiune de 100m iar consumul
mic de energie(~8 W), greutatea red usă(830g), amprenta compactă(~Ø103 mm x 72 mm) și
capabilitatea de retur dublu îl fac un senzor ideal nu doar pentru vehicule autonome dar și pentru
aplicații ro botice și aplicații terestre de cartografiere 3D. Acest senzor susține șaisprezece canale,
~300 0.000 puncte/secundă, câmp vizual orizontal de 360° și 30° câmp vizual vertical între -15° și +1 5°.

3.1.1 Principiul de funcționare

Velodyne LiDAR Puck 16 creează imagini 3D la 360° prin utilizarea a șaisprezece perechi de
lasere/detectoare montate într -o carcasă compactă. Carcasa se rotește rapid pentru a scana mediul
înconjurător. Fasciculele laser sunt emise de mii de ori pe secundă furnizând un nor de puncte 3D ,bogat
în detalii, în timp real .

Fig.3.1.3 Prezentare general ă a sistemului Velodyne LiDAR Puck 16 [21]

VLP -16 măsoară reflectivitatea unui obiect cu o rezoluție de 256 biți, această fiind independeța
de puterea laserului sau dista nță care variază între 1m – 100m .

30
Valorile obținute în urmă luminii reflectate de obiecte pot lua valori între 0 și 255 :
Fig.3.1.4 Reflectoare difuze

În funcție de culoarea obiectelor, lumina reflectată va avea valori între 0, pent ru obiecte de
culoare întunecată care absorb lumina, și 100, pentru obiecte de culoare albă care reflectează lumina .

Fig.3.1.5 Retroreflectoare

În cazul retrodifuzoarelor, în funcție de acoperirea acestora, lumina va avea valori între 101 și
254. Valoarea 255 reprezintă reflectivitatea unui retroreflector ideal .
Datorită divergenței fasciculului laser, un singur fascicul lovește mai multe obiecte producând
astfel întoarceri multiple. VLP -16 analizează întoarcerile multiple și reportează cel mai p uternic retur,
ultimul retur sau ambele retururi .

31
În imaginea de mai jos, majoritatea fasciculelor lovesc peretele apropiat în timp ce restul
fasciculelor lovesc peretele îndepărtat. VLP -16 va înregistra ambele retururi doar dacă distanț a între
cele d ouă obiecte es te mai mare de 1m. În cazul în care cel mai puternic retur este ultimul retur, al doilea
cel mai puternic retur este reportat .

Fig.3.1.6 Moduri de întoarcere

Funcția duală de întoarcere este folosită des în aplicații forestiere unde utilizatorul trebuie să
determine înălțimea copaci lor.
Fig.3.1.7 Retururi duale

32
3.2 Configurarea senzorului Velodyne LiDAR Puck 16

Senzorul VLP -16 conține un cablu care este conectat la cutia de interfață. Cablul are o lungime
de aproximativ 3 metri și este atașat permanent la senzor. Cutia de interfață poate fi totuși deconectată
pentru a facilita amplasarea cablurilor, conectarea directă, sau de a facilita deplasarea senzorului și a
cutei de interfață cu ușurință .
Cutia de interfață poate se cone ctează la un calculator printr -o conexiune Ethernet standard
potrivită pentru orice computer :
• Adresa IP: Adresa IP pentru fiecare senzor VLP -16 este setată din fabrică că fiind
192.168.1.201, dar poate fi schimbată folosind WebServer GUI.
• Adresa MAC: Fiec are senzor VLP -16 are o adresa MAC unică, care este definită de Velodyne.
Această nu poate fi schimbată .
• Număr de serie: Fiecare senzor VLP -16 are un număr de serie unic care este definit de
Velodyne. Acesta nu poate fi schimbat .
3.2.1 Folosirea senzorului VLP -16

Senzorul VLP -16 nu necesită o configurație, calibrare sau alte setări pentru a începe producerea
datelor utile. Odată ce senzorul este montat și conectat, furnizarea de energie inițiază automat scanarea
și furnizarea de date. Cea mai ușoară metodă de a vedea senzorul VLP -16 în acțiune este folosirea
programului VeloView, un software de observare deschis publicului .
VeloView citește pachetele primite de la VLP -16 prin conexiunea Ethernet, efectuează
calculele necesare pentru a determina locația exactă a punctelor în spațiu, apoi reprezintă graficul 3D
pe calculatorul utilizatorului. Acesta reprezintă punctul de început recomandat pentru noii utilizatori .
Pentru a achiziționa și folosi datele de la senzor trebuie urmați niște pași fundamenta li:
• Stabilire a unei conexiuni cu senzorul VLP -16
• Analizarea pachetelor de date pentru unghiul de rotație, distanță măsurată, și valorile de reflexie
calibrate. Acest lucru este realizat de către programul software folosit. Acesta va citi datele de
la portul E thernet, și va e xtrage unghiul de azimut, unghiul de elevație, distanț a până la obiect
și referinț a de timp. Odată ce informația este identificată, se va trece la următorul pas .

33
• Calcularea coordonatelor pe axele X, Y, Z din unghiul de rotație, distanț a măsurată ș i unghiul
vertical dependent de ID -ul laser. Senzorul VLP -16 returnează coordonatele în coordonate
sferice(r, ω, α). Prin urmare, o transformare este necesară pentru a converti în coordonate XYZ.
Unghiul vertical sau unghiul de elevație( ω) este fixat și es te dat de ID -ul laser. Poziția de retur
în pachetul de date indică ID -ul laser. Unghiul orizontal sau unghiul de azimut(α) este reportat
la începutul fiecărei secvențe de emitere laser, iar distanța este reportată în cei doi octeți de
distanță. Cu aceste i nformații, coordonatele X, Y, Z pot fi calculate pentru fiecare punct
măsurat. Punctele cu distanță mai mică de 1 metru vor fi ignorate. Conversia este realizată în
figura următoare :
Fig.3.2.1 Conversia din coordonate sferice în coordon ate carteziene

• Ultimul pas este reprezentarea grafică după nevoile utilizatorului. După calcularea
coordonatelor X, Y, Z, informația este stocată pentru viitoare aplicații sau afișarea lor pe un
calculator ca un nor de puncte 3D.

34

3.3 Reprezentarea datelor în Simulink

Pentru vizualizarea si capturarea imaginilor 3D am folosit programul software VeloView.
Odată stabilită conexiunea cu senzorul norul de puncte 3D este reprezentat în timp real pe ecranul
calculatorului că în figura următoare :

Fig.3.3.1 Imagi ne reprezentata in VeloView [10-web]

Pentru stocarea datelor trebuie selectată opțiunea “Save a s” → “.csv file”. Acest lucru va stoca
toate informațiile într -un fișier .csv care va conține informații despre imaginea stocată. Deasemenea
informația poate f i stocată sub formă unui fișier “.pcap”. Programul are posibilitatea de a întregistra o
secvență scurtă de mai multe cadre prin alegerea numărului de cadre dorit, sau o secvență lungă prin

35
alegerea salvării tuturor cadrelor s canate. După alegerea modului de salvare putem alege locația unde
dorim să fie salvate fișierele .
Fig.3.3.2 Modul de salvare a informatiilor in VeloView
Datele salvate în fișierul .csv vor fi afișate sub formă unei matrici de date că în figura urmă toare:
Fig.3.3.3 Matricea sal vată cu toate informa țiile cadrului scanat
Fiecare coloană va conține informații despre fiecare detaliu al cadrului scanat .

36
Fig.3.3.4 Coordonatele carteziene X, Y,Z
Primele trei coloane reprezintă pozițiile punctelor pe cele trei axe X, Y, Z. În această lucrare ne
vom folosi de aceste valori pentru a reproduce forma încăperii scanate .
Fig.3.3.5 Coloana de valori a intensitatii
Coloana „intensity” conține valorile de întoarce a fasciculilor lase r. Cum am discutat mai sus,
valorile de reflectivitate vor avea valori între 0 și 100 .

37
Fig.3.3.6 Coloanele pentru laser_id, azimuth, distance_m, adjustedtime, timestamp, si vertical_angle
Valorile X, Y, Z vor fi calculate în funcție de valorile coloanelor care conțin valorile
coordonatelor sferice: ”azimuth”, „distance_m” și „vertical angle”. Coloana „azimuth” conține valori
despre valorile unghiului orizontal azimut al fiecărui punct. Coloana „distance_m” conține valorile
tuturor distan țelor punctelor față de punctul de origine. Coloanele „laser_id” și „vertical_angle” conțin
valorile elevației imaginii scanate. Coloana „laser_id” conține numărul de identificare al fiecarul laser
și conține valori între 0 și 15. Coloana „vertical_angle” conține valorile unghiului vertical de elevație
în fun cție de valorile din coloana „laser_id”. Valorile unghiului de elevație are valori între -15° și +15°,
astfel pentru valoarea 0 în coloana „laser_id” unghiul din coloana „vertical_angle” va fi -15°, res pectiv
pentru valoarea 15 va fi corespunzător unghiul +15°.
Coloana „timestamp” reprezintă valorile în microsecunde de la începutul orei până la momentul
primei emiteri laser. Numerele vor avea valori între 0 și 3600 ∗106 µs(numărul de microsecunde într –
o oră).
Toate cele șaisprezece lasere sunt emise ș i reîncărcate la fiecare 55.296 µs. Ciclul între emiteri
este de 2.30 µs. Sunt șaisprezece emiteri (16*2.304 µs) urmat e de o perioadă de încărcare de 18.43 µs.
Prin urmare, timpul de ciclu pentru emitere ș i reîncărcare a șaisprezece lasere va fi
((16∗2.304 µs)+(1∗18.43 µs))=55.296 µs

38
Pentru a importa funcția în spațiul de lucru în MATLAB se va folosi funcția “csvread”[ 11-web]
de exemplu:
VelodyneVLP16Data = csvread( 'Frame1.csv' ,1,0);
Fig.3.3.7 Spa țiul de lucru MATLAB

După ce fișierul este i mportant în spațiul de lucru, se va crea schema de blocuri în
simulink , fiecare bloc reprezentând un Function Block [12-web]:
Fig.3.3.8 Schema in Simulink pentru afisarea imaginii 3D

Pentru fiecare bloc corespunzator coordonatelor se vor at ribui fiecare coloana corespunzatoare:
Fig.3.3.9 Func ția pentru axa X

39
Pentru funcția de plotare se va folosi funcția “plot3”:
Fig.3.3.10 Functia “plot3” [13-web]
După apăsarea butonului “Run” se va genera figura 3D a încăperii scanate ::

Fig.3.3.11 Imaginea 3D a încăperii scanate

40
4 PARTEA PRACTICĂ

Pentru această lucrare mi -am propus să cartografiez o încăpere din Facultatea de Automatică,
Calculatoare și Electronică.

4.1 Realizarea montajului

Fig.4 .1.1 Schema de bază a montajului
Montajul este alcatuit din:
• Senzorul LiDAR
• Cutia de interfa ță
• Sursa de energie
• Computer cu software -ul de vizualizare VeloView
Pentru a facilita mobilitatea senzorul Velodyne LiDAR Puck 16 a fost amplasat pe un trepied
mobil, la o înălțime de aproximativ 1 metru. Senzorul LiDAR este conectat la cutia de interfață, iar
această este conectată la computer printr -o conexiune Ethernet. Cutia de interfață este de asemenea
conectată la o sursă de curent.

41
În figura următoare e ste prezentată o fotografie cu montajul realizat:
Fig.4.1 Conectarea între LiDAR la sursa de energie și la computer
4.2 Procesul de m ăsurare
Pentru a asigura o precizie de măsurare cu o acuratețe cât mai mare am împărțit încăperea î n
trei părți:
Fig.4.2 .1 Imaginea scanat ă a încaperii privită de sus

42
Fiecare linie a fost împărțită în mai multe părți, cu marcaje pentru fiecare scanare. Distanță
dintre marcaje este de 3.2m. Liniile trase au fost trasate parale le între ele pentru mărirea preciziei de
scanare. Distanț a dintre linia 1 și linia 2 este de 3.2m, și distanț a dintre linia 2 și linia 3 este de 2.9m.
Fig.4.2.2 Axele senzorului LiDAR
Datorită faptului că axele senzorului sunt bine stabilite, am ales să măsor pe axa Y, fiecare
scanare fiind la o distanță de 3.2m față de ultima. Mutarea de pe o linie la cealaltă este echivalentul cu
adăugarea distanței pe axa X.
După stocarea fiecărei scanări, am importat în Matlab fiecare scanare iar în Simulink am cr eat
aplicația de afișare a hărții 3D a încăperii scanate.
Primul pas este importarea fiecărei scanări în spațiul de lucru Matlab:

43
Următorul pas este crearea in Simulink a blocurilor care conțin informații despre coordonatele
carteziene:

Axa Z re prezintă înălțimea, pentru îmbunătățirea clarității am eliminat punctele peste înălțimea
de 0.8m(de la senzor).

44

Am creat câte un sub -sistem pentru fi ecare cadru, care conține cele trei axe X, Y, Z.

45

În final, blocul de afișare conține funcțiile folos ite pentru a afișa fiecare imagine 3D după
măsurătorile făcute:
function fcn(x,y,z,x1, y1,z1,x2, y2,z2,x3, y3,z3,x4, y4,z4,x5, y5,z5,x6,
y6,z6,x7, y7,z7,x8, y8,z8,x9, y9,z9,x10, y10,z10,x11, y11,z11,x12,
y12,z12,x13, y13,z13,x14, y14,z14,x15, y15,z15,x16, y16,z16,x17, y17,z17)

%LINIA 1

plot3(x,y,z, '.');

plot3(x1,y1+3.2,z1, '.');
hold on
plot3(x2,y2+3.2*2,z2, '.');
plot3(x3,y3+3.2*3,z3, '.');
plot3(x4,y4+3.2*4,z4, '.');
plot3(x5,y5+3.2*5,z5, '.');

%LINIA 2

%plot3(x6+3.2,y6,z6,'.');
plot3(x7+3.2,y7+3.2,z7, '.');
plot3(x8+3.2,y8+3.2*2,z8, '.');
plot3(x9+3.2,y9+3.2*3,z9, '.');
plot3(x10+3.2,y10+3.2*4,z10, '.');
plot3(x11+3.2,y11+3.2*5,z11, '.');
plot3(x12+3.2,y12+3.2*6,z12, '.');
plot3(x13+3.2,y13+3.2*7,z13, '.');

%LINIA 3

plot3(x14+2.94+3.2,y14+3.2*4,z14, '.');
plot3(x15+2.94+3.2,y15+3.2*5,z15, '.');
plot3(x16+2.94+3.2,y16+3.2*6,z16, '.');
plot3(x17+2.94+3.2,y17+3.2*7,z17, '.');

Pentru a nu se pierde imaginil e 3D se folosește funcția “hold on” pentru a afișa t oate imaginile
în același timp.

46

4.3 Rezultate ob ținute

În urma măsurătorilor făcute și reprezentarea acestora prin intermediul programului Simulink
rezultatele obținute păstrează formă și detaliile încăperii scanate.
În continuare vor fi prezentate reprezentări ale încăperii din mai multe unghiuri:
Fig.4.3.1 Vedere încăpere din punctul de început al liniei 1

Fig.4.3.2 Imagini cu încăperea scanată

47
Fig.4.3.2 Vedere încapere din punctul final de scanare al liniei 3

Fig.4.3.3 Vedere încăpere de sus

48

Fig.4.3.4 Vedere lateral ă a încăperii
În figura anterioa ră se pot observa detaliile copacilor din apropiere și detaliile scării din
apropierea ieșirii.

49
5 CONCLUZII
În ultimele decenii tehnologia LiDAR a fost într -o continuă creștere în aplicațiile de creare a
vehiculelor cu conducere autonomă și în aplicațiile de cartografiere dar și în alte domenii cum ar fi în
agricultură , arheologie, în minerit și în domeniul militar.
Avantajul principal al sistemelor LiDAR reprezintă gama largă de aplicații în care pot fi
folosite și faptul că acestea funcțion ează chiar și în condiții extreme de vreme iar faptul că acesta
poate scana zonele inaccesibile și stoca datele rapid și cu o acuratețe mare fără o dependență umană
mare.
În această lucrare am prezentat principiile de funcționare ale sistemelor LiDAR, cu m ar fi
principiul scanării laser și principiul de măsurare „time of flight ” pe care se bazează măsurarea
distanțelor , și modul de folosire al acestora.
În ultima parte am prezentat modul de folosire al senzorului Velodyne LiDAR Puck 16 și
procesul de cartografiere al încăperii prin scanări multiple din mai multe poziții și reprezentarea
acestora într -o imagine 3D folosind programul Simulink.

50
6 BIBLIOGRAFIE
[1] Claus Weitkamp – Lidar Range -Resolved Optical Remote Sensing of the Atmosph ere
[2] E.H. Synge: Phil. Mag. 9, 1014 (1930)
[3] M.A. Tuve, E.A. Johnson, O.R. Wulf: Terr. Mag. 40, 452 (1935)
[4] E.O. Hulbert: J. Optical Soc. Amer. 27, 377 (1937)
[5] E.A. Johnson, R.C. Meyer, R.E. Hopkins, et al.: J. Optical Soc. Amer. 29, 512 (1939)
[6] L. Elterman: J. Geophys. Res. 56, 509 (1951)
[7] R. Bureau: La Météorologie 3, 292 (1946)
[8] W.E.K. Middleton, A.F. Spilhaus: Meteorological Instruments (University of Toronto Press,
Toronto 1953)
[9] T.H. Maiman: Nature 187, 493 (1960)
[10] F.J. McCl ung, R.W. Hellarth: J. Appl. Phys. 33, 828 (1962)
[11] G. Fiocco, L.O. Smullin: Nature 199, 1275 (1963)
[12] E.D. Hinkley, ed., Laser Monitoring of the Atmosphere (Springer, Berlin 1976)
[13] Böhler and Marbs, 2002. 3D scanning instruments. Int ernational Workshop on Scanning for
Cultural Heritage Recording, Corfu, Greece.
[14] Rueger, 1990. Electronic Distance Measurement, 3rd ed. Springer, Berlin
[15] Norbert Pfeifer, Christian Briese, Vienna University of Technology, “LASER SCANNING –
PRINCIPLES AND APPLIC ATIONS”,(2007)
[16] R.E. Hansen, “Introduction to sonar”, University of Oslo,(2013)
[17] Ortis, A., Rundo, F., Di Giore, G., & Battiato, S.(2013). “Adaptive compression of
stereoscopic images” în Conferința Internațională despre Analiza și Proce sarea Imagi nilor.
Springer, Berlin, Heidelberg.
[18] Bradski, Gary; Kaehler, Adrian. Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV
Library. O’Reilly
[19] Sumi, Yasushi, et al. “3D object recognition in cluttered environments by segment -based
stereo visi on.” Public at in “International Journal of Computer Vision”(2002)
[20] Barak Freedman, Method and system for object reconstruction, UW Patent US
2010/0118123 A1
[21] K. Khoshelham. Accuracy analysis of kinect depth data. GeoInformation Science,
38(5/W12):1 –6, 2010
[22] M.R. Andersen, T. Jensen, P. Lisouski, A.K. Mortensen, M.K. Hansen, T. Gregersen and P.
Ahrendt , “Kinect Depth Sensor Evaluation for Computer Vision Applications ”,(2012)
[23] Velodyne LiDAR Puck 16, “User’s manual and programming guide”

51
7 REFERINȚE WEB
[1] https://www.tutorialspoint.com/radar_systems
[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Kinect
[3] http://www.ros.org/wiki/kinect
[4] http://lidarradar.com/info/advantages -and-disadvanta ges-of-lidar
[5] http://www.rfwireless -world.com/Terminology/Advantages -and-Disadvantages -of-
SONAR.html
[6] http://lidarradar.c om/info/advantages -and-disadvantages -of-radar -systems
[7] http://www.adept.net.au/news/newsletter/20111 1-nov/article_tof_Mesa.shtml
[8] http://tkim2012.blogspot.com/2012/02/microsoft -kinect -advantages -and.html
[9] https://velodynelidar.com/vlp -16.html
[10] https://www.paraview.org/veloview/
[11] https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/csvread.ht ml
[12] https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/plot3.html
[13] https://www.mathworks.com/help/simuli nk/slref/simulinkfunction.html

52
A. CODUL SURSĂ

Subsistem 1
function x = fcn(VelodyneVLP16Data)

x=VelodyneVLP16Data(:,1)

function y = fcn(VelodyneVLP16Data)

y=VelodyneVLP16Data(:,2)

function z = fcn(VelodyneVLP16Data)

z=VelodyneVLP16Data(:,3)

indices = find(z< -0.8);
z(indices) = NaN;

indices = fin d(z>0.8);
z(indices) = NaN;

Subsistem 2
function x1 = fcn(VelodyneVLP16Data1)

x1=VelodyneVLP16Data1(:,1)

function y1 = fcn(VelodyneVLP16Data1)

y1=VelodyneVLP16Data1(:,2)

function z1 = fcn(VelodyneVLP16Data1)

z1=VelodyneVLP16Data1(:,3)
indices = find(z1< -0.8);
z1(indices) = NaN;

indices = find(z1>0.8);
z1(indices) = NaN;

Subsistem 3
function x2 = fcn(VelodyneVLP16Data2)

x2=VelodyneVLP16Data2(:,1)

function y2 = fcn(VelodyneVLP16Data2)

y2=VelodyneVLP16Data2(:,2)

function z2 = fcn(Velody neVLP16Data2)

53

z2=VelodyneVLP16Data2(:,3)
indices = find(z2< -0.8);
z2(indices) = NaN;

indices = find(z2>0.8);
z2(indices) = NaN;

Subsistem 4
function x3 = fcn(VelodyneVLP16Data3)

x3=VelodyneVLP16Data3(:,1)

function y3 = fcn(VelodyneVLP16Data3)

y3=VelodyneVLP16Data3(:,2)

function z3 = fcn(VelodyneVLP16Data3)

z3=VelodyneVLP16Data3(:,3)
indices = find(z3< -0.8);
z3(indices) = NaN;
indices = find(z3>0.8);
z3(indices) = NaN;

Subsistem 5
function x4 = fcn(VelodyneVLP16Data4)

x4=VelodyneVLP16Data 4(:,1)

function y4 = fcn(VelodyneVLP16Data4)

y4=VelodyneVLP16Data4(:,2)

function z4 = fcn (VelodyneVLP16Data4)

z4=VelodyneVLP16Data4(:,3)

indices = find(z4< -0.8);
z4(indices) = NaN;
indices = find(z4>0.8);
z4(indices) = NaN;

Subsistem 6
function x5 = fcn(VelodyneVLP16Data5)

x5=VelodyneVLP16Data5(:,1)

function y5 = fcn(VelodyneVLP16Dat a5)

y5=VelodyneVLP16Data5(:,2)

function z5 = fcn(VelodyneVLP16Data5)

z5=VelodyneVLP16Data5(:,3)

54
indices = find(z5< -0.8);
z5(indices) = NaN;
indices = find( z5>0.8);
z5(indices) = NaN;

Subsistem 7
function x6 = fcn (VelodyneVLP16Data6)

x6=VelodyneVLP16Data6(:,1)

function y6 = fcn(VelodyneVLP16Data6)

y6=VelodyneVLP16Data6(:,2)

function z6 = fcn(VelodyneVLP16Data6)

z6=VelodyneVLP16Data6(:,3)

indices = find(z6< -0.8);
z6(indices) = NaN;
indices = find (z6>0.8);
z6(indices) = NaN;

Subsistem 8
function x7 = fcn(VelodyneVLP16Data7)

x6=VelodyneVLP16Data6(:,1)

function y7 = fcn(VelodyneVLP16Data7)

y7=VelodyneVLP16Data6(:,2)

function z7 = fcn(Velody neVLP16Data7)

z7=VelodyneVLP16Data6(:,3)

indices = find(z7< -0.8);
z7(indices) = NaN;
indices = find(z7>0.8);
z7(indices) = NaN;

Subsistem 9
function x8 = fcn(VelodyneVLP16Data 8)

x8=VelodyneVLP16Data6(:,1)

function y8 = fcn(VelodyneVLP16Data 8)

y8=VelodyneVLP16Data 8(:,2)

function z8 = fcn(VelodyneVLP16Data 8)

z8=VelodyneVLP16Data 8(:,3)

indices = find(z 8<-0.8);

55
z8(indices) = NaN;
indices = find(z 8>0.8);
z8(indices) = NaN;

Subsistem 10
function x9 = fcn(VelodyneVLP16Data 9)

x6=VelodyneVLP16Da ta9(:,1)

function y9 = fcn(VelodyneVLP16Data 9)

y6=VelodyneVLP16Data6(:,2)

function z9 = fcn(VelodyneVLP16Data 9)

z9=VelodyneVLP16Data 9(:,3)

indices = find(z 9<-0.8);
z9(indices) = NaN;
indices = find(z 9>0.8);
z9(indices) = NaN;

Subsistem 11
function x10 = fcn(VelodyneVLP16Data 10)

x6=VelodyneVLP16Data6(:,1)

function y10 = fcn(VelodyneVLP16Data 10)

y6=VelodyneVLP16Data6(:,2)

function z10 = fcn(VelodyneVLP16Data 10)

z10=VelodyneVLP16Data 10(:,3)

indices = find(z 10<-0.8);
z10(indices) = NaN;
indices = find(z 10>0.8);
z10(indices) = NaN;

Subsistem 12
function x11 = fcn(VelodyneVLP16Data 11)

x11=VelodyneVLP16Data 11(:,1)

function y11 = fcn(VelodyneVLP16Data 11)

y11=VelodyneVLP16Data 11(:,2)

function z11 = fcn(VelodyneVLP16Data 11)

z11=VelodyneVLP16Data 11(:,3)

56
indices = find(z 11<-0.8);
z11(indices) = NaN;
indices = find(z 11>0.8);
z11(indices) = NaN;
Subsistem 13
function x12 = fcn(VelodyneVLP16Data 12)

x12=VelodyneVLP16Data6(:,1)

function y6 = fcn (VelodyneVLP16Data 12)

y12=VelodyneVLP 16Data12(:,2)

function z12 = fcn(VelodyneVLP16Data 12)

z12=VelodyneVLP16Data 12(:,3)

indices = find(z 12<-0.8);
z12(indices) = NaN;
indices = find(z 12>0.8);
z12(indices) = NaN;

Subsistem 14
function x13 = fcn(VelodyneVLP16Data 13)

x13=VelodyneVLP16Da ta13(:,1)

function y13 = fcn(VelodyneVLP16Data 13)

y6=VelodyneVLP16Data6(:,2)

function z13 = fcn(VelodyneVLP16Data 13)

z13=VelodyneVLP16Data 13(:,3)

indices = find(z 13<-0.8);
z13(indices) = NaN;
indices = find(z 13>0.8);
z13(indices) = NaN;

Subsiste m 15
function x14 = fcn(VelodyneVLP16Data 14)

x14=VelodyneVLP16Data6(:,1)

function y14 = fcn(VelodyneVLP16Data 14)

y14=VelodyneVLP16Data6(:,2)

function z14 = fcn(VelodyneVLP16Data 14)

z14=VelodyneVLP16Data 14(:,3)

indices = find(z 14<-0.8);
z14(indices) = NaN;

57
indices = find(z 14>0.8);
z14(indices) = NaN;

Subsistem 16
function x15 = fcn(VelodyneVLP16Data 15)

x15=VelodyneVLP16Data 15(:,1)

function y15 = fcn(VelodyneVLP16Data 15)

y15=VelodyneVLP16Data 15(:,2)

function z15 = fcn(VelodyneVLP16Data 15)

z15=VelodyneVLP16Data 15(:,3)

indices = find(z 15<-0.8);
z15(indices) = NaN;
indices = find(z 15>0.8);
z15(indices) = NaN;

Subsistem 17
function x16 = fcn(VelodyneVLP16Data1 6)

x16=VelodyneVLP16Data16(:,1)

function y16 = fcn(VelodyneVLP16Data15)

y16=VelodyneVLP16Data1 6(:,2)

function z16 = fcn(VelodyneVLP16Data1 6)

z16=VelodyneVLP16Data1 6(:,3)

indices = find(z1 6<-0.8);
z16(indices) = NaN;
indices = find(z1 6>0.8);
z16(indices) = NaN;

Subsistem 18
function x17 = fcn(VelodyneVLP16Data17)

x17=VelodyneVLP16Data17(:,1)

function y17 = fcn(VelodyneVLP16Data17)

y17=VelodyneVLP16Data17(:,2)

function z17 = fcn (VelodyneVLP16Data17)

z17=VelodyneVLP16Data17(:,3)

indices = find(z17< -0.8);
z17(indices) = NaN;
indices = find(z17>0.8);

58
z17(indices) = NaN;

Codul pentru blocul de afisare a imaginilor 3D

function fcn(x,y,z,x1, y1,z1,x2, y2,z2,x3, y3,z3,x4, y4,z4,x5 , y5,z5,x6,
y6,z6,x7, y7,z7,x8, y8,z8,x9, y9,z9,x10, y10,z10,x11, y11,z11,x12,
y12,z12,x13, y13,z13,x14, y14,z14,x15, y15,z15,x16, y16,z16,x1 7, y17,z17)

%LINIA 1

plot3(x,y,z, '.');

plot3(x1,y1+3.2,z1, '.');
hold on
plot3(x2,y2+3.2*2,z2, '.');
plot3(x3,y3+3.2*3,z3, '.');
plot3(x4,y4+3.2*4,z4, '.');
plot3(x5,y5+3.2*5,z5, '.');

%LINIA 2

%plot3(x6+3.2,y6,z6,'.');
plot3(x7+3.2,y7+3.2,z7, '.');
plot3(x8+3.2,y8+3.2*2,z8, '.');
plot3(x9+3.2,y9+3.2*3,z9, '.');
plot3(x10+3.2,y10+3.2*4,z10, '.');
plot3(x11+3.2,y11+3.2*5,z11, '.');
plot3(x12+3.2,y12+3.2*6,z12, '.');
plot3(x13+3.2,y 13+3.2*7,z13, '.');

%LINIA 3

plot3(x14+2.94+3.2,y14+3.2*4,z14, '.');
plot3(x15+2.94+3.2,y15+3.2*5,z15, '.');
plot3(x16+2.94+3.2,y16+3.2*6,z16, '.');
plot3(x17+2.94+3.2,y17+3.2*7,z17, '.');

59
C. CD / DVD
Autorul atașează î n această anexă obligatorie, versiunea electronică a aplicației, a acestei
lucrări, precum și prezentarea finală a tezei.

60
INDEX
B
Bibliografie ………………………….. ……………………… 50
C
CUPRINSUL ………………………….. ………………………. ix
P
Partea practic ă ………………………….. ………………… 41
R
Referințe web ………………………….. ………………….. 51
Repr ezentarea informațiilor din LiDAR în
Simulink……………………………………………….. 29

S
Sisteme de cartografiere 3D ………………………….. .. 2