PiLiDAR - escáner LiDAR para Raspberry Pi

• PiLiDAR es un escáner panorámico 3D DIY de 360° que construye escenas 3D mediante funciones de LiDAR y panorama
• El LiDAR usa LDRobot LD06, LD19 o STL27L, e incluye verificación de integridad de paquetes CRC y PWM por hardware
• El panorama usa Hugin para unir fotos ojo de pez y leer datos EXIF para mantener una exposición de cámara constante y un balance de color uniforme
• La escena 3D se construye en un plano 2D con base en ángulos y offsets, y admite visualización y exportación con Open3D
• El hardware está compuesto por Raspberry Pi 4, cámara Raspberry Pi HQ, motor paso a paso NEMA17 y otros componentes

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Funciones principales de PiLiDAR

• LiDAR: usa un controlador serial personalizado para LDRobot LD06, LD19 o STL27L
• Corrige la verificación de integridad de paquetes CRC y el PWM por hardware mediante ajuste de curvas
• Ofrece visualización 2D en tiempo real y exportación a numpy o CSV
• Panorama: genera un mapa esférico 360° de 6K uniendo fotos ojo de pez con el panorama photo stitcher de Hugin
• Lee automáticamente los datos EXIF para mantener una exposición de cámara constante y optimiza la ganancia de color para conservar un balance de blancos uniforme
• Escena 3D: ensambla escenas 3D en un plano 2D con base en ángulos y offsets
• Toma muestras de colores de vértice desde el panorama y admite visualización y exportación a PCD, PLY o e57 con Open3D
• Alinea múltiples escenas mediante registro global y ajuste fino ICP
• Poisson Surface Meshing es muy lento en Pi4, por lo que se recomienda ejecutarlo en una PC

Especificaciones de hardware

• LiDAR LDRobot LD06, LD19 o STL27L
• Cámara Raspberry Pi HQ y lente ArduCam M12
• Raspberry Pi 4
• NEMA17 42-23 stepper y controlador A4988
• Fuente de alimentación: 2 baterías 18650 o power bank USB de 10,000 mAh

Controlador stepper, motor y caja de engranes

• Controlador stepper bipolar A4988
• Stepper bipolar NEMA17 42x42x23
• Caja reductora planetaria impresa en 3D

Especificaciones de LDRobot LiDAR

• LD06: frecuencia de muestreo de 4500 Hz, baud rate 230400
• STL27L: frecuencia de muestreo de 21600 Hz, baud rate 921600

Configuración y cableado

• Usa pines GPIO para configurar varias funciones y se conecta al acelerómetro GY-521 mediante i2c-GPIO
• Incluye varias configuraciones, como botón de encendido, botón de escaneo y ajuste de permisos UART

Unión panorámica y visualización remota

• Instala Hugin y el plugin enblend para realizar la unión panorámica
• Usa Plotly para visualizar de forma remota nubes de puntos 3D en Jupyter

Volcado de escaneos a almacenamiento USB

• Clona e instala el repositorio de GitHub para volcar datos de escaneo a almacenamiento USB

Solución de problemas

• Ofrece varios métodos de solución de problemas, incluida la instalación del controlador serial de Windows, la corrección del error de runtime de RPi.GPIO y la solución de problemas de rendimiento de VS Code

Material de referencia

• Toma como referencia varios proyectos inspiradores, PWM por hardware, implementación de ICP, datos de demostración 3D y más

[GN⁺]

Opiniones de Hacker News

• Un comentario realmente genial

  • Al crear un producto de hardware, es buena idea incluir enlaces y costos estimados al hacer la lista de componentes
  • Los costos pueden cambiar, pero tener una idea aproximada es muy útil
  • Eso puede marcar una gran diferencia al decidir si alguien quiere intentarlo por su cuenta
  • Es importante documentar lo que investigaste
  • Proporcionar enlaces es muy útil, y ayuda porque los nombres pueden prestarse a confusión
  • Casi no toma tiempo ir registrando enlaces y precios mientras avanzas en el proyecto
  • Llevar ese registro ayuda mucho a ahorrar tiempo
  • Es una de las lecciones más importantes que aprendí cuando empecé como ingeniero
  • Va en la misma línea que documentar el código
  • Por ejemplo, el precio del lidar está entre $80 y $160
  • La cámara y el lente cuestan $60, la Raspberry Pi 4 cuesta $50 y el motor paso a paso NEMA17 cuesta $10
  • Sin contar la fuente de alimentación ni el transformador, serían unos $200-$280
  • El alcance máximo es de 12 metros, y a partir de ahí es cuando el costo empieza a subir
  • Es más que suficiente para la mayoría de los robots pequeños
  • También podría servir como sensor de entorno para un vehículo autónomo
  • El LIDAR de largo alcance sigue siendo difícil

• Estoy buscando una forma barata de medir distancias de 300 mm con una precisión de 10 micrones

• Probablemente se puedan sacar piezas de una aspiradora robot

• El ejemplo de Sketchfab es fantástico, y poder moverse por el espacio 3D se siente como una simulación de ciencia ficción

• Los controles del mouse son confusos

• Tengo curiosidad por la escalabilidad y el rendimiento de PiLiDAR

  • Me pregunto si han evaluado el rendimiento al desplegar PiLiDAR en conjuntos de datos grandes al aire libre
  • Si lo han probado con datasets como SemanticKITTI o nuScenes, me gustaría que compartieran información sobre tiempo de ejecución, uso de memoria y capacidad de generalización más allá de escenas interiores

• Es exactamente lo que estaba buscando hace unas semanas

  • Cuando vuelva de las vacaciones de Pascua, debería usarlo como punto de partida

• La tecnología lidar ha avanzado muchísimo

  • Es un progreso impresionante

• No queda claro qué es esta tecnología

  • Estaría bien que lo aclararan desde la primera frase

• El costo de la tecnología LIDAR disponible ha bajado lo suficiente como para que también sea accesible para proyectos personales

  • Los sensores usados en los primeros vehículos autónomos tenían mejor rendimiento, pero eran demasiado caros para experimentar en casa
  • Me pregunto qué impacto tendrán los aranceles de EE. UU. en los pasatiempos relacionados con la electrónica
  • La comunidad de linternas en Reddit parece estar algo preocupada por eso

[chcv0313]

¿Qué es la comunidad de linternas?

[savvykang]

https://www.reddit.com/r/flashlight/
Es una pequeña comunidad dentro de Reddit, algo así como la galería menor de linternas de DC Inside en Corea.

[chcv0313]

Gracias.