Semana 6. Sensores Lidar en condiciones de humo.

Durante esta sexta semana he investigado cómo los sensores LiDAR reales se ven afectados por el humo, enfocándonos en la dispersión y absorción de la señal, lo que provoca una reducción en el alcance efectivo y un aumento en el ruido. Esta información se va a utilizar para simular estos efectos en CARLA, modelando la atenuación de la señal, la reducción del alcance y la introducción de ruido en las nubes de puntos del LiDAR.

Paralelamente, he implementado las modificaciones necesarias para que la percepción del entorno por la cámara también se vea afectada por la presencia de humo.

Estudio sobre el impacto del humo en sensores LiDAR

De diferentes estudios he extraído la siguiente información que usaré para validar la simulación de humo en el entorno Carla.

Automotive LiDAR performance verification in fog and rain (Kutila et al.)

• Estudiaron sensores LiDAR automotrices (~905 nm) en cámaras de niebla controladas.
• Encontraron ~50 % de reducción en rendimiento de detección en condiciones de visibilidad muy reducida.
• Conclusión: Las partículas (niebla/humo) dispersan la luz, reduciendo alcance y la relación señal‑ruido (SNR).

Modelling of LiDAR sensor disturbances by solid airborne particles (Mokrane et al.)

• Estudio sobre partículas sólidas (polvo/humo) que afectan LiDAR automotriz, con nubes de partículas de diferente densidad.
• Muestran que la densidad y compacidad del aerosol afectan directamente la calidad de la detección de objetos.

Localisation and mapping in smoke filled environments (Zakardissnehf)

• Foco en entornos robóticos con humo denso: el LiDAR multi-eco logró “ver a través” de humo ligero/medio, pero con degradación.
• Indica que en humo muy denso se pierden muchos retornos útiles.

Adaptive LiDAR-Radar Fusion for Outdoor Odometry Across Dense Smoke Conditions (Noh & Kim)

• Investigación reciente que muestra cómo, en humo denso, el LiDAR degenera y se propone la fusión con radar para robustecer la percepción.

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Parámetros cuantitativos útiles

• En el estudio de niebla, sensores 905 nm perdieron ~50 % de eficacia en detección objetivo.
• En humo/polvo, aumento del ruido, dispersión de puntos, y reducción del rango útil de detección.
• Estos efectos dependen de: densidad de partículas, tamaño, composición (humo vs polvo vs niebla), y la longitud de onda del LiDAR.

Simulación Realista de Humo en Carla

Para que la simulación sea más realista, se van a realizar las siguientes simulaciones:

• Introducir un factor de atenuación: en zonas con humo, disminuir la intensidad de retorno del LiDAR o ignorar retornos débiles.
• Reducir el alcance máximo efectivo del LiDAR en condiciones de humo: por ejemplo, si normalmente detecta hasta 70 m, en presencia de humo puede quedar en ~35‑40 m (~50 %).
• Añadir ruido o dispersión aleatoria a los puntos detectados dentro de la zona afectada.

Este enfoque nos permitirá simular de manera más realista la presencia de humo en el entorno Carla.