Los investigadores han desarrollado una nueva solución para rastrear objetos ocultos detrás de los medios de dispersión mediante el análisis de las fluctuaciones en el "ruido" óptico creado por su movimiento. En la revista de The Optical Society para investigaciones de alto impacto, Optica , Investigadores de la Universidad de Florida Central (CREOL) demuestran su técnica rastreando la ubicación de un objeto a medida que se mueve dentro de una caja cerrada.

El enfoque podría ayudar a promover la teledetección en tiempo real para aplicaciones militares y de otro tipo. Por ejemplo, podría usarse para rastrear vehículos o aviones que viajan a través de la niebla. También podría ser útil para áreas de investigación biomédica que involucran partículas de movimiento rápido que no se pueden observar directamente. según los investigadores.

Existen muchas tecnologías capaces de detectar, describir y rastrear objetos que están lejos o que no se pueden observar visualmente. Sin embargo, la mayoría de las tecnologías existentes, como Detección y rango de luz (LIDAR), requieren una línea de visión entre el objeto y el sensor, lo que significa que no funcionan bien cuando el objeto está oscurecido por las nubes, niebla u otras condiciones que dispersan la luz.

"Estamos promoviendo un cambio de paradigma, ", dijo Aristide Dogariu de la Universidad de Florida Central y líder del equipo de investigación." En lugar de iluminar el objeto con un haz de luz coherente, lo estamos iluminando con luz aleatoria. Observar cómo las fluctuaciones de la luz se modifican por la interacción con el objeto nos permite recuperar información sobre el objeto ".

Insights sin una línea de visión

Las tecnologías de seguimiento existentes utilizan uno de dos enfoques. Los métodos basados ​​en láser, como LIDAR, apuntan con un rayo de luz al objeto y luego mueven el rayo para deducir información como el tamaño del objeto, forma y trayectoria. Métodos basados ​​en imágenes, por otra parte, tome una serie de imágenes del objeto y luego realice cálculos para rastrear su movimiento a lo largo del tiempo.

"Estas son muy buenas estrategias que se han implementado durante décadas, y en condiciones ideales su desempeño no puede ser superado, "dijo Dogariu." Pero tan pronto como algo en la línea de visión dispersa y aleatoriza la luz, te encuentras con problemas ".

El equipo de Dogariu ha pasado más de una década aprendiendo cómo inferir información a partir de las fluctuaciones de la luz; previamente aplicaron estos conceptos al desarrollo de nuevas herramientas para detectar las propiedades de los materiales y para microscopía de superresolución. En su última investigación, buscaron rastrear objetos en movimiento en condiciones en las que no es posible ver el objeto y no es posible controlar o señalar la direccionalidad de la luz que lo ilumina.

"Un objeto que está oculto detrás de un difusor de dispersión no está iluminado por un haz espacialmente coherente, "dijo Dogariu." El movimiento del objeto, el tamaño del objeto y las propiedades del objeto afectan las propiedades estadísticas del campo óptico similar al ruido, y este efecto es lo que medimos ".

Debido a que la luz se comporta de forma predecible, El equipo de Dogariu pudo desarrollar métodos estadísticos para separar el ruido natural de las fluctuaciones que se crean por el movimiento del objeto objetivo.

Probando el método

Para probar el enfoque, los investigadores encerraron un pequeño objeto dentro de una caja de plástico diseñada para dispersar la luz. Hacer brillar un haz de luz coherente sobre una de las paredes dispersas crea una fuente de luz secundaria dentro de la caja. El objeto de destino dispersa esta luz y luego las ondas de luz se aleatorizan aún más cuando la luz pasa de regreso a través de las paredes de dispersión. Luego, la luz se recoge fuera de la caja mediante un detector integrado, que utiliza un algoritmo para distinguir el ruido natural de las fluctuaciones causadas por el objeto.

"Si el objetivo que está rodeado por este recinto comienza a moverse, entonces las fluctuaciones que impone a la luz que sale de la caja se pueden detectar desde cualquier dirección de manera muy eficiente, "dijo Dogariu. Aunque puede detectar el objeto oculto desde cualquier lugar fuera del recinto, el sistema no puede identificar un objeto inmóvil.

Algunas otras tecnologías se han desarrollado recientemente que permiten el seguimiento de objetos oscurecidos escaneándolos repetidamente o imaginándolos a lo largo del tiempo. Sin embargo, esos enfoques requieren instrumentos ópticos complejos y procesamiento de datos a gran escala, lo que puede hacerlos poco prácticos para seguir objetos que se mueven rápidamente.

En sus experimentos, El equipo de Dogariu pudo rastrear con precisión el movimiento del objeto dentro del recinto de dispersión en tiempo real utilizando una configuración más simple y versátil. "La ventaja de recuperar información basada en fluctuaciones es que es más robusta frente a perturbaciones externas, ", dijo Dogariu." Es resistente a las perturbaciones entre la fuente de luz y el objeto y entre el objeto y el receptor ".

Nuevas oportunidades

Debido a que el sistema extrae información sobre el movimiento en cada dirección de forma independiente, el enfoque detecta de manera eficiente la posición para todos los grados de libertad (izquierda-derecha, arriba-abajo y diagonal). Además, porque el método sigue el movimiento del centro de masa del objetivo, la precisión de seguimiento no se ve afectada cuando el objeto se inclina o gira.

El principal inconveniente del método es el nivel limitado de detalle que puede proporcionar sobre el objeto de destino. Si bien puede detectar la velocidad y la dirección a la que se mueve el objeto y puede revelar el tamaño del objeto, no puede revelar su color, material, o necesariamente su forma.

"No se puede recuperar información detallada con este método, pero si simplifica la pregunta a lo que realmente necesita saber, puedes resolver ciertos problemas orientados a tareas, "dijo Dogariu.

Como siguiente paso, el equipo está trabajando para perfeccionar el enfoque para manejar entornos más complejos, escenas más grandes y escenas con niveles más bajos de luz entrante. Su esperanza es que estas mejoras acerquen el sistema a las aplicaciones del mundo real en biomedicina, teledetección y otras áreas.

Aunque la investigación involucró ondas de luz, enfoques similares basados ​​en ruido podrían implementarse en otros dominios, como acústica o microondas, Dijo Dogariu.