PiLiDAR - LiDAR-Scanner für den Raspberry Pi

• PiLiDAR ist ein DIY-360°-3D-Panoramascanner, der mithilfe von LiDAR- und Panorama-Funktionen 3D-Szenen erstellt
• Für LiDAR werden LDRobot LD06, LD19 oder STL27L verwendet, einschließlich CRC-Paketintegritätsprüfung und Hardware-PWM
• Das Panorama nutzt Hugin zum Stitching von Fisheye-Fotos und liest EXIF-Daten, um eine konstante Kamera-Belichtung und Farbbalance beizubehalten
• Die 3D-Szene wird in einer 2D-Ebene auf Basis von Winkel und Offset aufgebaut; Visualisierung und Export werden mit Open3D unterstützt
• Die Hardware besteht unter anderem aus einem Raspberry Pi 4, einer Raspberry Pi HQ Camera und einem NEMA17-Schrittmotor

---

Kernfunktionen von PiLiDAR

• LiDAR: Verwendet angepasste serielle Treiber für LDRobot LD06, LD19 oder STL27L
• CRC-Paketintegritätsprüfung und Hardware-PWM werden per Kurvenanpassung kalibriert
• Bietet 2D-Echtzeitvisualisierung sowie Export nach numpy oder CSV
• Panorama: Erstellt 6K-360°-Kugel-Maps aus Fisheye-Fotos mit dem Panorama-Fotostitcher Hugin
• Liest EXIF-Daten automatisch aus, um eine konstante Kamera-Belichtung beizubehalten, und optimiert den Farb-Gain für einen konstanten Weißabgleich
• 3D-Szene: Setzt auf Basis von Winkel und Offset 3D-Szenen aus einer 2D-Ebene zusammen
• Sampelt Vertex-Farben aus dem Panorama und unterstützt Visualisierung sowie Export als PCD, PLY oder e57 mit Open3D
• Richtet mehrere Szenen mit globaler Registrierung und ICP-Feinabstimmung aus
• Poisson Surface Meshing ist auf dem Pi4 sehr langsam, daher wird die Ausführung auf einem PC empfohlen

Hardware-Spezifikationen

• LDRobot LD06, LD19 oder STL27L LiDAR
• Raspberry Pi HQ Camera und ArduCam M12-Objektiv
• Raspberry Pi 4
• NEMA17 42-23 Stepper und A4988-Treiber
• Stromversorgung: 2× 18650-Akkus oder eine USB-Powerbank mit 10.000 mAh

Stepper-Treiber, Motor und Getriebe

• A4988 bipolarer Stepper-Treiber
• NEMA17 42x42x23 bipolarer Stepper
• 3D-gedrucktes Planetenuntersetzungsgetriebe

LDRobot-LiDAR-Spezifikationen

• LD06: Abtastfrequenz 4500 Hz, Baudrate 230400
• STL27L: Abtastfrequenz 21600 Hz, Baudrate 921600

Einrichtung und Verkabelung

• Konfiguriert verschiedene Funktionen über GPIO-Pins und verbindet über i2c-GPIO mit dem GY-521-Beschleunigungssensor
• Enthält diverse Einstellungen wie Power-Button, Scan-Button und UART-Berechtigungen

Panorama-Stitching und Remote-Visualisierung

• Installiert Hugin und das enblend-Plugin, um Panorama-Stitching durchzuführen
• Verwendet Plotly zur Remote-Visualisierung von 3D-Punktwolken in Jupyter

Scan-Dumps auf USB-Speicher

• Klont das GitHub-Repository und installiert es, um Scan-Daten auf USB-Speicher zu dumpen

Fehlerbehebung

• Bietet verschiedene Lösungsansätze, darunter die Installation von Windows-Serielltreibern, die Behebung von RPi.GPIO-Laufzeitfehlern und Performance-Problemen in VS Code

Referenzmaterialien

• Verweist auf verschiedene inspirierende Projekte sowie auf Hardware-PWM, ICP-Implementierungen und 3D-Demodaten als Referenzen

[GN⁺]

Hacker-News-Kommentare

• Wirklich ein großartiger Kommentar

  • Bei Hardware-Produkten ist es gut, beim Erstellen der Stückliste Links und geschätzte Kosten anzugeben
  • Die Kosten können sich ändern, aber eine grobe Vorstellung zu haben, ist sehr nützlich
  • Das kann einen großen Unterschied dabei machen, ob jemand entscheidet, es selbst zu versuchen
  • Es ist wichtig, zu dokumentieren, was man recherchiert hat
  • Links bereitzustellen ist sehr nützlich und hilft, da Namen verwirrend sein können
  • Während man am Projekt arbeitet, kostet es kaum Zeit, Links und Preise festzuhalten
  • Dinge zu dokumentieren hilft enorm, Zeit zu sparen
  • Das ist eine der größten Lektionen, die ich gelernt habe, als ich als Ingenieur angefangen habe
  • Das ist derselbe Kontext wie Code-Dokumentation
  • Zum Beispiel liegt der Preis für Lidar zwischen $80 und $160
  • Kamera und Objektiv kosten $60, ein Raspberry Pi 4 $50, ein NEMA17-Schrittmotor $10
  • Ohne Netzteil und Transformator sind das etwa $200-$280
  • Die maximale Reichweite beträgt 12 Meter, und ab da steigen die Kosten an
  • Für die meisten kleinen Roboter ist das völlig ausreichend
  • Es könnte auch als Umfeldsensor für autonome Fahrzeuge geeignet sein
  • Langstrecken-LIDAR bleibt weiterhin schwierig

• Ich suche nach einer günstigen Methode, um 300 mm Entfernung mit einer Genauigkeit von 10 Mikrometern zu messen

• Man könnte Teile aus einem Saugroboter verwenden

• Das Sketchfab-Beispiel ist fantastisch, und dass man sich im 3D-Raum bewegen kann, wirkt wie eine Sci-Fi-Simulation

• Die Maussteuerung ist verwirrend

• Ich bin neugierig auf die Skalierbarkeit und Leistung von PiLiDAR

  • Mich würde interessieren, ob ihr die Leistung von PiLiDAR bei der Ausführung auf großen Outdoor-Datensätzen benchmarked habt
  • Falls ihr Benchmarks auf Datensätzen wie SemanticKITTI oder nuScenes durchgeführt habt, würde ich mich über Einblicke in Laufzeit, Speicherverbrauch und Generalisierungsfähigkeit über Indoor-Szenen hinaus freuen

• Das entspricht genau dem, wonach ich vor ein paar Wochen gesucht habe

  • Wenn ich aus dem Osterurlaub zurück bin, sollte ich das als Ausgangspunkt nehmen

• Die Lidar-Technologie hat sich stark weiterentwickelt

  • Erstaunlicher Fortschritt

• Mir ist nicht klar, worum es bei dieser Technik geht

  • Es wäre gut, schon im ersten Satz klarzumachen, was es ist

• Die Kosten für verfügbare LIDAR-Technik sind so weit gesunken, dass sie auch für persönliche Projekte erschwinglich geworden ist

  • Die Sensoren, die in frühen autonomen Fahrzeugen verwendet wurden, hatten bessere Leistung, waren aber für Experimente zu Hause viel zu teuer
  • Ich frage mich, welche Auswirkungen US-Zölle auf elektronikbezogene Hobbys haben werden
  • Die Taschenlampen-Community auf Reddit macht sich darüber ein wenig Sorgen

[chcv0313]

Was ist die Taschenlampen-Community?

[savvykang]

https://www.reddit.com/r/flashlight/
Das ist ein kleines Reddit-Subforum, das in Korea in etwa der Taschenlampen-Minor-Galerie von DC Inside entsprechen würde.

[chcv0313]

Danke.