LiDAR 矩陣感測器實現 3D 視覺感知,助力小型機器人自主導航
創客 Mellow_Labs 測試一款 LiDAR 矩陣感測器,內建 64 個感測單元,可在 2 公分至 3.5 公尺範圍內建構 2D 距離地圖,並將其安裝在 ESP32 驅動的 3D 列印履帶機器人「Zippy」上,成功實現自主避障功能。

文章重點
- LiDAR 矩陣感測器內建 64 個感測單元,可在 2 cm 至 3.5 m 範圍建構 2D 距離地圖
- ESP32 驅動的 3D 列印履帶機器人 Zippy 加裝感測器後實現自主避障
- 感測器約 50% 的列數偵測到地面,實際用於前方障礙偵測的數據有限
- 開發者使用 LLM 輔助撰寫程式碼,經多次迭代完成整合
LiDAR 矩陣感測器實現 3D 視覺感知,助力小型機器人自主導航
創客 [Mellow_Labs] 最近入手了幾款 LiDAR 矩陣感測器,並對其功能感到相當興奮。與一般的飛時測距(Time-of-Flight, ToF)感測器僅能精確量測單一距離不同,這款矩陣感測器相當於由 64 個感測單元組成的陣列,能夠在 2 公分至 3.5 公尺的範圍內建構出一幅 2D 距離地圖。[Mellow] 計畫將這款感測器安裝在他的機器人上,讓機器人能夠「看見」前方的環境。
履帶機器人 Zippy 的升級之路
這台被稱為「Zippy」的機器人是一款以 3D 列印打造、外型類似小型坦克的履帶式機器人,核心控制器採用 ESP32 開發板。在預設狀態下,Zippy 需要人工遙控操作,但透過加裝 LiDAR 矩陣感測器,便能實現自主運行模式。
不過在實際測試中,安裝在 Zippy 上的感測器有大約一半的列數(rows)偵測到的是地面,這意味著約 50% 的數據並未直接用於前方障礙物偵測。但換個角度來看,讓機器人能夠感知前方地面的狀態,對於地形判斷來說其實也是一項優勢。
善用 LLM 輔助程式開發
[Mellow] 在開發過程中使用了大型語言模型(LLM)來撰寫大部分程式碼,因此經歷了多次迭代才讓系統順利運作。這也意味著需要進一步精簡感測器的數據量。儘管如此,最終的成果仍然相當令人印象深刻。
延伸資源
對於想要深入了解 ToF 感測器原理的讀者,或是有意直接動手實作的開發者,網路上已有相關的開源程式碼可供參考運用。
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本文由 LAETimes 編輯部審核發佈 ·


