无论是追球玩的小朋友、突然出现的牛群还是抛锚的汽车,这些意外障碍对于汽车驾驶者来说都是致命的。但是来自斯坦福大学的研究人员经过努力,已经研发出了相关的激光技术,可以预见到这样的危险。

近日,斯坦福大学 SCIL(Stanford Computational Imaging Lab)实验室的研究人员在 Nature 杂志上发表了论文,对外阐述了这一新型激光技术到底是如何工作的。

基于这一技术的激光系统能够有效的产生藏在转角后物体的图像,让自动驾驶汽车可以提前“看见”还未出现在视域中的障碍物。

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“有一种先入为主的观念是,你没法对那些没有被摄像机直接看见的物体进行成像处理,而我们找到了跨越这些限制的办法。”论文联合作者、斯坦福大学博士后 Matthew O'Toole 如是表示。

他们找到的解决之道是基于激光雷达技术的方案。大家知道激光雷达很多时候用于测绘,其技术原理主要是通过向物体表面发射激光脉冲,并且测量光反射回来所需要的时间,这些数据之后会被研究人员用作搭建物体表面的 3D 模型。

不过斯坦福大学的新技术在这个基础上更进一步,使用激光来探测转角之后的物体,“几乎就是一种魔法,”O'Toole 感叹。

为了更直观地解释这一技术的原理,斯坦福大学还为这个团队和他们的技术拍摄了一段阐述短片。

在短片中,O'Toole 和他的同事们描述了他们是如何搭建起一个演示模型的。这个模型中,激光发射器和光子探测器被放置在被探测物体(实际是一只兔子)旁边墙壁(P 字母所在的位置)的前面,同时在被探测物体与激光发射器、光子探测器之间,是一块实体挡板,制造了一种转角的情境。

在这个场景中,激光脉冲(深红的直线)开始以某个角度向墙壁发射,脉冲打在墙壁上后,产生反射,这里的反射是向多个角度发散的。

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整个过程中,研究团队对于收集直接从墙壁反弹到探测器上的光子并不感兴趣,他们想收集的是经过墙壁反弹后,继续射向那只兔子然后再反弹、分散后的光子。“我们寻找的是经过第二次、第三次,甚至是第四次反弹之后的光子,这样的光子能够对隐藏物体进行编码和模型构建。”O'Toole 解释称。

上述的流程存在的一个问题是,射出的激光脉冲打在了墙上的某个点,而团队要收集的返回信号则是来自于另一个点。这里,O'Toole 和他的同事使用了一种独特的技术,可以让激光发射器和光子探测器指向相同的一点。

然后,团队利用信号时差的原理将那些直接反弹回来的光子移除掉,算法将那些保留下来的光子重建。塑形,逐渐形成清晰的针对转角隐藏物体的 3D 模型。

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“这是一个非常简单的调整成像的方法,但它对你如何从这些信息中重建图像具有重要意义。”O'Toole 表示。他还指出,这样的设置占用更少的内存,处理起来也没那么费力,还能生成更高分辨率的图像。

在完成了对上述演示中那只兔子的成像之后,O'Toole 所在的团队又将他们的技术运用到了现实生活中,包括对转角的“Exit”字样进行 3D 重建。

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而说到这样一项新技术的拓展应用时,O'Toole 说因为道路标识和自行车等物体的高反射性特质,所以他们的激光技术很适合于运用到自动驾驶汽车领域。

不过,很多的障碍依然存在。

比如,对于墙体的初次扫描要花上一分钟到几个小时不等,这是影响系统处理速度稳定性的重要因素;而且,针对一些反射性不那么强的物体如人体、动物等等,系统如何应对;此外,面对室外强光环境时,这项技术如何应对?

无疑,斯坦福大学的团队还需要思考更多。

(来源:雷锋网)

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