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    Ver objetos en movimiento alrededor de las esquinas

    Las medidas capturadas se reproducen como un video, mostrando la luz que salpica a través de la pared mientras se dispersa desde los objetos ocultos. Crédito:David Lindell

    David Lindell, un estudiante de posgrado en ingeniería eléctrica en la Universidad de Stanford, se puso un chándal de alta visibilidad y se puso a trabajar, extensión, paseando y saltando por una habitación vacía. A través de una cámara que apuntaba lejos de Lindell, lo que parecía ser una pared en blanco, sus colegas podían observar cada uno de sus movimientos.

    Eso es porque, escondido a simple vista, estaba siendo escaneado por un láser de alta potencia y las partículas individuales de luz que reflejaba en las paredes a su alrededor fueron capturadas y reconstruidas por los sensores avanzados de la cámara y el algoritmo de procesamiento.

    "La gente habla de construir una cámara que pueda ver tan bien como los humanos para aplicaciones como autos y robots autónomos, pero queremos crear sistemas que vayan mucho más allá de eso, "dijo Gordon Wetzstein, profesor asistente de ingeniería eléctrica en Stanford. "Queremos ver las cosas en 3-D, alrededor de las esquinas y más allá del espectro de luz visible ".

    El sistema de cámara que Lindell probó, que los investigadores están presentando en la conferencia SIGGRAPH 2019 el 1 de agosto, se basa en cámaras anteriores desarrolladas por este equipo. Es capaz de capturar más luz de una mayor variedad de superficies, ve más amplio y más lejos y es lo suficientemente rápido como para monitorear los movimientos fuera de la vista, como la calistenia de Lindell, por primera vez. Algún día, Los investigadores esperan que los sistemas de visión sobrehumanos puedan ayudar a los autos y robots autónomos a operar de manera aún más segura de lo que lo harían con la guía humana.

    La reconstrucción casi en tiempo real de la cámara a la vuelta de la esquina de David Lindell moviéndose con un chándal de alta visibilidad. Crédito:David Lindell

    Practicidad y sismología

    Mantener su sistema práctico es una alta prioridad para estos investigadores. El hardware que eligieron las velocidades de escaneo y procesamiento de imágenes, y el estilo de las imágenes ya son habituales en los sistemas de visión de vehículos autónomos. Los sistemas anteriores para ver escenas fuera de la línea de visión de una cámara se basaban en objetos que reflejaban la luz de manera uniforme o intensa. Pero los objetos del mundo real incluidos los coches brillantes, quedan fuera de estas categorías, por lo que este sistema puede manejar la luz que rebota en una variedad de superficies, incluyendo bolas de discoteca, libros y estatuas de intrincadas texturas.

    En el centro de su avance fue un láser 10, 000 veces más potente que lo que usaban hace un año. El láser escanea una pared opuesta a la escena de interés y esa luz rebota en la pared, golpea los objetos en la escena, rebota contra la pared y los sensores de la cámara. Cuando la luz láser llega a la cámara, solo quedan motas, pero el sensor captura a todos, enviándolo a un algoritmo altamente eficiente, también desarrollado por este equipo, que desenreda estos ecos de luz para descifrar el cuadro oculto.

    "Cuando miras el láser escaneando, no ves nada, "describió Lindell". Con este hardware, Básicamente, podemos ralentizar el tiempo y revelar estos rastros de luz. Casi parece magia ".

    El sistema puede escanear a cuatro fotogramas por segundo. Puede reconstruir una escena a velocidades de 60 cuadros por segundo en una computadora con una unidad de procesamiento de gráficos, lo que mejora las capacidades de procesamiento de gráficos.

    Video realizado por el laboratorio de Wetzstein, explicando y demostrando su sistema de cámara de imágenes sin línea de visión, que puede reconstruir escenas del tamaño de una habitación y objetos en movimiento que están ocultos en una esquina. Crédito:Universidad de Stanford

    Para avanzar en su algoritmo, el equipo buscó inspiración en otros campos. Los investigadores se sintieron particularmente atraídos por los sistemas de imágenes sísmicas, que hacen rebotar ondas sonoras en las capas subterráneas de la Tierra para saber qué hay debajo de la superficie, y reconfiguraron su algoritmo para interpretar la luz que rebota como ondas que emanan de los objetos ocultos. El resultado fue el mismo uso de memoria de alta velocidad y baja con mejoras en sus habilidades para ver escenas grandes que contienen varios materiales.

    "Hay muchas ideas que se utilizan en otros espacios:sismología, imágenes con satélites, radar de apertura sintética, que son aplicables para mirar alrededor de las esquinas, "dijo Matthew O" Toole, profesor asistente en la Universidad Carnegie Mellon que anteriormente fue becario postdoctoral en el laboratorio de Wetzstein. "Estamos tratando de sacar un poco de estos campos y esperamos poder devolverles algo en algún momento".

    Pasos humildes

    Ser capaz de ver el movimiento en tiempo real de la luz que de otro modo sería invisible rebotando en una esquina fue un momento emocionante para este equipo, pero un sistema práctico para autos autónomos o robots requerirá más mejoras.

    "Son pasos muy humildes. El movimiento todavía parece de baja resolución y no es súper rápido, pero en comparación con el estado de la técnica del año pasado, es una mejora significativa, ", dijo Wetzstein." Nos quedamos impresionados la primera vez que vimos estos resultados porque hemos capturado datos que nadie ha visto antes ".

    El equipo espera avanzar hacia la prueba de su sistema en autos de investigación autónomos, mientras busca otras posibles aplicaciones, como imágenes médicas que pueden ver a través de los tejidos. Entre otras mejoras de velocidad y resolución, También trabajarán para hacer que su sistema sea aún más versátil para abordar las desafiantes condiciones visuales que enfrentan los conductores. como la niebla, lluvia, tormentas de arena y nieve.

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