Il progetto PiLiDAR è una piattaforma avanzata open source per realizzare uno scanner 3D panoramico a 360° sfruttando componenti accessibili come il Raspberry Pi 4, sensori LiDAR commerciali (come LD06, LD19 o STL27L), una fotocamera HQ e un motore passo-passo NEMA17. Il sistema permette non solo la scansione 2D e 3D dell’ambiente, ma anche la creazione di mappe panoramiche sferiche ad alta risoluzione e la generazione di mesh 3D tramite algoritmi di ricostruzione di superficie.
A livello hardware, PiLiDAR si basa su:
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Sensore LiDAR LDRobot (modelli compatibili LD06, LD19, STL27L)
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Fotocamera Raspberry Pi HQ con obiettivo ArduCam M12
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Stepper NEMA17 con riduttore planetario stampato in 3D
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Alimentazione tramite powerbank USB o batterie 18650 con convertitori
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Scheda A4988 per il controllo del motore
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Accelerometro MPU-6050 (opzionale) via I2C
Dal lato software, il progetto fornisce un set di script in Python e Jupyter Notebook, con il supporto di:
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Driver seriali personalizzati per i sensori LiDAR
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Visualizzazione in tempo reale in 2D e 3D tramite Open3D e Plotly
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Stitching panoramico di immagini tramite Hugin e ottimizzazione automatica di esposizione/bilanciamento del bianco
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Esportazione dei dati in formati standard come
.PLY,.PCDo.e57 -
Mesh 3D tramite Poisson Surface Reconstruction (da eseguire preferibilmente su PC per prestazioni)
La struttura del progetto è pensata per modularità e facilità di montaggio: dal cablaggio su breadboard alla stampa 3D dei supporti, fino alla configurazione del software tramite script e file .json. Ogni componente hardware è documentato, con pin GPIO assegnati e configurazioni consigliate per ottimizzare prestazioni e stabilità.
Tra le funzionalità più avanzate spiccano:
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Allineamento multiplo di scene tramite algoritmi di registrazione globale e ICP
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Supporto per dump automatico su USB dei file di scansione
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Gestione avanzata della ventola e dei LED di stato della Raspberry Pi
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Avvio automatico dello script via
systemd, con interfaccia pulsanti GPIO per scansione e spegnimento
PiLiDAR si rivolge sia a utenti esperti interessati alla ricostruzione tridimensionale, sia a maker e studenti in cerca di una piattaforma educativa per esplorare robotica, fotogrammetria, sensori e visione artificiale. Il progetto è in continuo sviluppo e il repository GitHub offre esempi di output (modelli Sketchfab) e riferimenti a tecnologie correlate come ROS2, SLAM, e meshing avanzato.
Grazie alla sua natura open source, PiLiDAR rappresenta un eccellente punto di partenza per sperimentazioni su robot mobili, sistemi di mapping indoor/outdoor e applicazioni di automazione e sorveglianza intelligente.
