Электротехники Стенфордского университета разработали аппаратно-программный комплекс, способный видеть объекты и оценивать расстояние до них сквозь облака, туман и другие препятствия, пропускающие хотя бы несколько фотонов сканирующего лазерного луча. Это почти магия - примерно тоже самое, как видеть сквозь стены, говорят создатели системы.
В основе разработки - такое же оборудование, что позволяет автономным автомобилям «видеть» окружающий мир, сканируя пространство. Исследователи усовершенствовали систему с помощью высокоэффективного алгоритма, который может восстанавливать скрытые объекты и целые сцены на основе движения отдельных частиц света или фотонов. В ходе испытаний, результаты которых опубликованы в Nature Communications, система успешно реконструировала объекты, находившиеся за пенопластовой панелью толщиной в один дюйм, сообщает Futurity.
Новая системы зрения, позволяющая видеть сквозь препятствия, может быть востребована для самых разных задач - от навигации на беспилотных автомобилях в тумане или сильном дожде, где бессильны лидары, до спутниковой съемки поверхности Земля и других планет сквозь облачную атмосферу.
Чтобы видеть сквозь окружающую среду, которая рассеивает свет во всех направлениях, система соединяет лазер со сверхчувствительным детектором фотонов - он регистрирует каждый бит лазерного света, который попадает на него. Когда лазер сканирует препятствие, например стену из пенопласта, случайный фотон может пройти сквозь пену, ударить предметы, скрытые за ним, и пройти обратно через пену, чтобы достичь детектора. Программное обеспечение на основе специального алгоритма использует эти несколько фотонов и информацию о том, где и когда они попадают в детектор, для восстановления скрытых объектов в 3D и того, где они находятся в трехмерном пространстве.
В зависимости от яркости скрытых объектов, сканирование в их тестах занимало от одной минуты до одного часа, при этом алгоритм, который реконструировал скрытую сцену в реальном времени, не требует большой вычислительной мощности и мог быть запущен на ноутбуке.
Следующий этап исследований - это эксперименты с водной средой (дождем), а также дальнейшиее повышение точности алгоритма и скорости его работы при анализе сложных сцен при минимальном количестве получаемой им информации.
В финансировании разработки участвуют сразу несколько оборонных структур и это приоткрывает приоритетные интересы исследователей и заказчиков. В их числе Агентство перспективных оборонных исследовательских проектов (DARPA) и Управление армейских исследований (ARO), входящее в состав Лаборатории армейских исследований Командования развития боевых возможностей армии США. Помимо них деньги на проект выделил сам Стенфордский университет и Национальный научный фонд США.