Wie können Lieferdrohnen mit integrierten LiDAR-Sensoren der Logistikbranche dabei helfen, Herausforderungen wie Last-Mile-Delivery und ständig steigende Lieferanforderungen zu bewältigen?
Schüttgut-Bestände werden bisher häufig ungenau vermessen oder sogar geschätzt. Das führt zu Ineffizienz in der Supply Chain - dabei kann hier mit LiDAR-Technologie sehr leicht Abhilfe geschaffen werden. Sachtleben Technology setzt auf Blickfeld LiDAR-Sensoren, um Schüttgut-Haufen in Lagerhallen präzise zu vermessen und auf dieser Daten-Grundlage die Bestände zu berechnen.
Autonome Fahrzeuge werden auch als „Rechenzentrum auf Rädern“ bezeichnet – und das nicht ohne Grund: Berechnungen zufolge wird das durchschnittliche autonome Fahrzeug etwa 19 Terabyte Daten pro Stunde erzeugen. Wie lassen sich diese enormen Datenmengen schützen, ohne dabei den Fortschritt der autonomen Technologie zu behindern? Wie ist der Status Quo?
3D-LiDAR-basierte Sicherheitssysteme sind zuverlässiger, haben weniger Falschalarme und bieten daher ein höheres Maß an Sicherheit. In diesem Blog stellen wir verschiedene Anwendungsfälle vor und erklären, wie sie funktionieren.
Derzeit gibt es zwei verschiedene Ansätze, um das autonome Fahren zu erreichen: Die stufenweise Entwicklung von Level 1 bis zur vollen Autonomie, wie es viele OEMs derzeit anstreben, oder den direkten Sprung auf Autonomielevel 4, was einige Technologiekonzerne verfolgen. Was sind die Vorteile der beiden Ansätze und wie ist der aktuelle Stand? Ist es möglich, eine Brücke zwischen den beiden Ansätzen zu schlagen?
Die LiDAR-Technologie hat das Potential, viele Prozesse in der Industrie deutlich effizienter zu gestalten. Ein Beispiel dafür ist die Volumenmessung von Gütern in jeglicher Form. Warum LiDAR sich dafür besonders gut eignet und wie diese Anwendungen aussehen, beschreibt dieser Blogpost.
Die Welt bewegt sich in zügigem Tempo auf die Einführung autonomer Fahrzeuge zu - aber inwiefern wird sich diese Entwicklung auf die Umwelt auswirken? In diesem Blogpost werfen wir einen Blick auf die wichtigsten wirtschaftlichen, sozialen und verhaltensbezogenen Faktoren der autonomen Revolution und ihr Einfluss auf die Vision einer grünen Zukunft.
LiDAR-Sensoren haben sich als Schlüsseltechnologie für viele sensorbasierte Anwendungen erwiesen, aber es sind auch viele Missverständnisse und Mythen rund um sie entstanden. Hier ist der zweite Teil der Artikel Serie, der einige der gängigsten Mythen über LiDAR aufgreift und widerlegt.
Die Erfassung von Gelände aus der Luft hat viele Vorteile und bietet daher in zahlreichen Branchen spannende Anwendungsfälle. Robuste und kleine LiDAR-Sensoren ermöglichen die zentimetergenaue Erfassung von Terrain und geben somit Aufschluss über die Begebenheiten, ohne dass zuständige Personen vor Ort sein müssen.
Die LiDAR-Technologie bietet in vielen verschiedenen Anwendungsbereichen einen großen Mehrwert und hat das Potential, ganze Anwendungsfelder zu revolutionieren – doch es ranken sich auch zahlreiche Mythen und falsche Annahmen um die Technologie. Wir haben einmal zusammengetragen, welche Mythen uns am häufigsten zu Ohren kommen und hoffen, mit ihnen in dieser zweiteiligen Artikelserie aufräumen zu können.
LiDAR-Sensoren verfügen über Eigenschaften, die in Security-Anwendungen große Vorteile liefern. Wie können sie effizient in Sicherheitssystemen eingesetzt werden? Welche typischen Anwendungsszenarien gibt es und wie heben sich LiDAR-Sensoren von der herkömmlichen Sensorik ab?
LiDAR ermöglicht Applikationen in den verschiedensten Bereichen – das schreiben wir häufig. Doch wie sehen diese Anwendungen tatsächlich aus? Wir stellen anhand eines konkreten Software-Features fünf verschiedene Einsatzmöglichkeiten vor.
LiDAR ist das neueste Schlüsselwort in der Welt der autonomen Fahrzeuge. Aber wie genau funktioniert die Technologie? Wie viele Typen gibt es? Und warum sollte man LiDAR statt anderer Sensoren einsetzen?
Seit Elon Musk gesagt hat, dass LiDAR für das autonome Fahren nicht benötigt wird, herrscht eine rege Diskussion in der Branche. Geht es wirklich ohne LiDAR? Reichen Kameras aus, um sicher autonom zu fahren?
Selbstständig einparken können Autos heute schon – doch was kommt als Nächstes? Automatisierte Autobahnfahrt oder doch gleich die Möglichkeit am Steuer ein Nickerchen zu machen? Wie sieht die deutsche Gesetzgebung dahingehend aus und was wollen die Nutzer?
Damit Fahrzeuge autonom fahren können, müssen sie ihre Umgebung mit Hilfe von Sensoren erfassen: Kamera-, Radar-, Ultraschall- und LiDAR-Sensoren im Überblick.
Die Entwicklungsstufen bis zum autonomen Fahrzeug werden in fünf Level eingeteilt. Wie sieht diese Unterteilung aus und wie sind die einzelnen Level definiert?
Das Fuhrparkmanagement von Autovermietungen wird durch eine smarte Infrastruktur effizienter: LiDAR-Sensoren ermöglichen eine remote Steuerung der Fahrzeuge und Smart Parking.
Stau ist ein großes Problem – die Integration von LiDAR-Sensoren in die Infrastruktur kann den Verkehrsfluss mit Hilfe von präzisen 3D-Daten optimieren.
LiDAR kann die Landwirtschaft durch gezielte Kontrolle dabei unterstützen Erträge zu steigern und Ackerland effizienter zu nutzen. Damit bereitet die Technologie den Agrarsektor auf die Zukunft vor.
Die LiDAR-Technologie tauchte bereits in den 60er Jahren auf und hat sich von der Anwendung in der Luft- und Raumfahrt zu Bereichen der Umwelterkennung wie dem autonomen Fahren von heute entwickelt.
LiDARs haben mit Problemen wie Performanz, Robustheit und Skalierbarkeit zu kämpfen. Die Blickfeld-Technologie macht die Sensoren fit für den Massenmarkt.
