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Les voitures autonomes pourraient peep dans les coins via rebondir laser

Les voitures autonomes de recueillir des tonnes de données sur le monde autour d’eux, mais même les meilleurs systèmes de vision par ordinateur ne peut pas voir à travers la brique et de mortier. Mais en surveillant de près le reflet de la lumière de laser rebondissant sur une surface proche, ils pourraient être en mesure de voir dans les coins — c’est l’idée derrière de recherche publiée récemment par l’université de Stanford ingénieurs.

L’idée de base est celui que nous avons vu avant: Il est possible de discerner la forme d’un objet de l’autre côté de l’obstacle en faisant un laser ou de la lumière structurée sur une surface à proximité et d’analyser la façon dont la lumière se disperse. Tendances qui se dégagent lors de certaines impulsions de retour plus vite que les autres, ou autrement modifié par avoir interagi avec l’invisible de l’objet.

Il n’est pas facile à faire. Reflète la lumière laser peut facilement être perdu dans le bruit de la lumière du jour, par exemple. Et si vous souhaitez reconstruire un modèle de l’objet précis de la assez pour dire si c’est une personne ou un panneau d’arrêt, vous avez besoin d’un grand nombre de données et de puissance de traitement pour croquer des données.

C’est cette deuxième problème que les chercheurs de Stanford, de l’école de Calcul de l’Imagerie du Groupe, de l’adresse dans un nouvel article publié dans Nature.

“Malgré les progrès récents, [non-line-of-sight] l’imagerie est restée impraticable en raison de l’interdiction de la mémoire et des exigences en matière de traitement des algorithmes de reconstruction existantes, et le signal extrêmement faible de multiplier la lumière dispersée,” le résumé se lit en partie.

“Un défi important dans la non-line-of-sight de l’imagerie est de trouver un moyen efficace de récupérer la structure 3-D de l’objet caché du bruit et des mesures”, a déclaré étudiante David Lindell, co-auteur de l’article, dans un Stanford communiqué de presse.

Le processus de collecte des données prend toujours beaucoup de temps, puisque le laser scans sur une surface de penser à quelques minutes à une heure), mais c’est encore sur le bas côté pour ce type de technique. Les photons faire leur chose, à rebondir de l’autre côté, et certains font de nouveau à proximité de leur point d’origine, où ils sont captés par une haute sensibilité du détecteur.

Le détecteur envoie ses données sur un ordinateur, qui les traite à l’aide de la précieuse algorithme créé par les chercheurs. Leur travail permet à cette partie de procéder très rapidement, la reconstruction de la scène à relativement haute fidélité avec juste une seconde ou deux de traitement.

Le modèle blanc est la forme réelle de l’élément invisible, et le vert mesh est ce que le système a détecté (d’un seul côté, bien sûr)

Le système résultant est également moins sensible aux interférences, lui permettant d’être utilisé dans la lumière indirecte du soleil.

Exemple d’un panneau reconstruite à partir de l’être gravé au laser à l’extérieur

Bien sûr, ce n’est pas beaucoup d’utilisation de la détection d’une personne de l’autre côté d’un mur, si il faut une heure pour le faire. Mais le laser configurations utilisées par les chercheurs sont très différents de la numérisation à haute vitesse lasers trouvé dans les systèmes lidar. Et l’algorithme ils ont construit devraient être compatibles avec celles qui pourraient considérablement réduire le temps d’acquisition de données.

“Nous croyons que l’algorithme de calcul est déjà prête pour les systèmes LIDAR,” a déclaré Matthew O’Toole, co-auteur principal de l’article (avec laboratoire chef Gordon Wetzstein). “La question clé est de savoir si le matériel actuel de systèmes LIDAR prend en charge ce type d’imagerie.”

Si leur théorie est correcte, alors cet algorithme pourrait bientôt permettre existantes des systèmes lidar pour analyser leurs données d’une manière nouvelle, potentiellement repérage d’une voiture en mouvement ou de la personne qui s’approche d’une intersection avant, c’est encore visible. Ça va être encore un peu de temps, mais à ce point c’est juste une question de puce de l’ingénierie.

Image en vedette: l’Université de Stanford

About the author

Cyriac

Je suis Zeh Cyriac , fondateur et chef de la direction de la société informatique DROP Corporation Inc. et blogueur indépendant aux États-Unis, avec une passion pour l'Entrepreneuriat en ligne, le marketing de contenu et toutes les choses qui tournent au tour du digital et ’informatique .

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