據(jù)麥姆斯咨詢報(bào)道，斯坦福大學(xué)計(jì)算成像實(shí)驗(yàn)室的研究人員近日開發(fā)出了一款能夠掃描拐角后方隱藏物體的3D成像系統(tǒng)。該研究團(tuán)隊(duì)稱，這款系統(tǒng)或能成為自動(dòng)駕駛汽車應(yīng)用的一項(xiàng)新突破。
該系統(tǒng)的運(yùn)行原理？
首先，這款成像系統(tǒng)向墻面發(fā)射激光脈沖，墻壁將激光脈沖反射至拐角后方的隱藏物體上（圖中的隱藏物體為一只小兔子）。然后，從小兔子身上再反射的部分光子會(huì)再次投射到墻壁上，這些反射光子再經(jīng)過(guò)墻壁反射回到成像系統(tǒng)中，被系統(tǒng)中高靈敏的光子探測(cè)器所捕獲，由此完成了對(duì)拐角后方隱藏物體的探測(cè)。
當(dāng)掃描完成后，再利用算法解析所捕獲光子的傳播路徑，就像犯罪題材電影中展示的那樣，進(jìn)行圖像增強(qiáng)，模糊一團(tuán)的3D成像逐漸變得銳利清晰。他們所開發(fā)的算法處理速度非?？?，幾乎一秒不到便能完成，而且計(jì)算效率很高，使用常規(guī)的筆記本電腦就能完成計(jì)算任務(wù)。基于該算法目前的效率，研究人員認(rèn)為他們能夠很容易進(jìn)一步提高計(jì)算速度，實(shí)現(xiàn)掃描即所得。
同類研究
赫瑞?瓦特大學(xué)開發(fā)的系統(tǒng)可以探測(cè)并追蹤隱藏物體的運(yùn)動(dòng)
這種技術(shù)似乎之前在哪里見到過(guò)？沒錯(cuò)，2015年12月，赫瑞?瓦特大學(xué)（Heriot－Watt University）的一支研究團(tuán)隊(duì)也曾開發(fā)出一款相似的設(shè)備。不同的是，盡管兩個(gè)系統(tǒng)都是設(shè)計(jì)用于探測(cè)視線無(wú)法看到的墻體背后的隱藏物體，但是他們的測(cè)量方式不同：斯坦福大學(xué)的解決方案采用了一種算法來(lái)對(duì)隱藏物體進(jìn)行3D成像，而赫瑞?瓦特大學(xué)的方案則是探測(cè)并追蹤隱藏物體的運(yùn)動(dòng)。
至于為何不能同時(shí)實(shí)現(xiàn)上述兩種探測(cè)，斯坦福大學(xué)的研究人員解釋稱，目前的設(shè)備性能還無(wú)法同時(shí)支持上述兩種探測(cè)任務(wù)，因?yàn)閷?duì)墻后隱藏物體的距離探測(cè)和跟蹤需要非?？焖俚臏y(cè)量，而捕捉其3D成像則又需要很長(zhǎng)的掃描時(shí)間。
前途光明，道路漫長(zhǎng)
事實(shí)上，斯坦福大學(xué)的研究人員坦言，目前的3D掃描需要2～60分鐘才能完成對(duì)隱藏物體的捕捉成像，這對(duì)于自動(dòng)駕駛及其它常規(guī)掃描應(yīng)用來(lái)說(shuō)實(shí)在太慢了，因?yàn)檫@不如直接走過(guò)去用眼睛看看了。
未來(lái)該系統(tǒng)如果要更好的應(yīng)對(duì)多變的真實(shí)環(huán)境，大幅加快掃描完成時(shí)間，斯坦福大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)還需要繼續(xù)對(duì)這款系統(tǒng)進(jìn)行深入研究。例如，物體的距離和環(huán)境光量，會(huì)使系統(tǒng)難以分辨是否是來(lái)自隱藏物體的反射光。該技術(shù)還需要深入分析目前汽車引導(dǎo)系統(tǒng)——LiDAR傳感系統(tǒng)有意忽略的散射光粒子。
“我們相信現(xiàn)在的這款計(jì)算算法已經(jīng)能夠應(yīng)用于LiDAR系統(tǒng)了，”斯坦福大學(xué)計(jì)算成像實(shí)驗(yàn)室博士后、本論文共同作者M(jìn)atthew O’Toole說(shuō)，“問題的關(guān)鍵是現(xiàn)在的LiDAR系統(tǒng)硬件是否能支持該類3D成像。”
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