Самостоятельные автомобили могут использовать лазеры, чтобы увидеть вокруг углов

Исследователи по всему миру прилагают усилия для разработки технологий машинного обучения, которые позволят вашему автомобилю распознавать объекты в реальном мире и управлять самим собой. Однако он может видеть только то, что прямо перед ним. Команда в Стэнфордском университете разработала систему, которая в один прекрасный день позволит вашему самоходному автомобилю увидеть вокруг углов, чтобы он мог принимать более ранние, разумные решения.

Технология, разработанная учеными Стэнфорда, основана на сверхбыстрых лазерных импульсах, что удобно. Все современные самонаводящиеся системы обзора автомобилей используют совместимые сканеры lidar, которые отображают мир вокруг автомобиля. В лабораторных испытаниях команда в Стэнфорде смогла использовать эти «пикосекундные» лазеры для сканирования объекта за экраном, не глядя прямо на него. Это не волшебство, а продукт отражений, световых сенсоров и мощный новый алгоритм распознавания объектов.

Представьте, что вы хотели увидеть за углом - вы, вероятно, используете зеркало. Свет отражается от зеркала, позволяя вам видеть, что находится на другой стороне стены. Стэнфордская система похожа, но вместо зеркала есть только стена. Собственно, несколько стен с разной степенью отражательной способности. Команда выпустила пикосекундный лазер на стене в течение семи или 70 минут. Фотоны от лазера отскочили от стены, а некоторые из них ударили по объекту за угол. В приведенном ниже примере это маленький манекен. Несколько из этих фотонов отскочили назад к стене, и еще меньшее число вернулось к датчику у источника. Из этого незначительного сигнала команда смогла восстановить то, что было скрыто за углом.

Поскольку мы говорим о таком небольшом количестве фотонов, команде необходимо было создать максимально возможный сигнал. Исследователи использовали один фотонный лавинный диод, или SPAD, для усиления сигнала от каждого фотона, который ударил детектор. Эти сигналы вместе с геометрией стены используются для создания 3D-вида объекта. Прошлые попытки одной и той же техники требовали огромного количества вычислительной мощности и времени, но размещение датчика и лазера в одном и том же месте значительно упростило алгоритм. Обработка данных занимает всего несколько секунд на ноутбуке.

Команда продолжает работать над этой системой, надеясь улучшить точность в реальных условиях с окружающим освещением. Скорость также является проблемой. Хотя алгоритм работает быстрее, для генерации изображения вам все равно потребуется не менее нескольких минут данных о возврате лазера. Это невозможно для автомобиля, который ускоряется по дороге. Увеличение интенсивности лазера могло бы помочь там, но вы не можете поднять его настолько высоко, что слепые люди. Даже без этих оптимизаций команда полагает, что она может использовать эту технологию для обнаружения отражающих объектов, таких как дорожные знаки. Таким образом, мы можем быть ближе к тому, чтобы видеть вокруг углов, чем вы думаете.

Читать далее

Посмотрите вверх: сегодня вечером вы можете увидеть все планеты в нашей солнечной системе

Вы, наверное, видели схемы Солнечной системы, на которых планеты расположены красивыми, упорядоченными линиями, но на самом деле они часто находятся по ту сторону Солнца от Земли. Мы переживаем период, когда все планеты видны. Просто нужно знать, где и когда смотреть.

Вы можете увидеть пиксель 6 из каждого угла в новой утечке

Визуал Камеры Большого Хонкина здесь, чтобы остаться, казалось бы.

Ученые используют лазеры, чтобы увидеть в заблокированной комнате

Так называемая технология без линейного зрения (или NLOS) является все более распространенной зоной исследования в эпоху самостоятельно-транспортных средств, которые принесут пользу от возможности увидеть, что вокруг изгиба. Теперь команда из STANFORD Computational Paining Lab привлекла идею еще дальше, шпионив объекты внутри запертой комнаты. Все, что им нужно, это лазер и замочная скважина.

Spaceeye Microsoft использует AI, чтобы «увидеть» через облачную крышку

Большинство земли могут быть покрыты надоемными облаками, но Spaceeeye дает исследователям довольно хорошее представление о том, что за ними позади.