MADRID, 6 Mar. (EUROPA PRESS) -
La Universidad de Stanford está desarrollando un sistema que pueda producir imágenes de objetos ocultos a la vista, como detrás de una esquina, pensando en aplicaciones para vehículos autónomos.
Otros usos podrían incluir ver a través de la vegetacion desde vehículos aéreos o darles a los equipos de rescate la capacidad de encontrar gente atrapada en escombros.
"Parece mágico, pero la idea de imágenes sin línea de visión es realmente factible", dijo en un comunicado Gordon Wetzstein, profesor asistente de ingeniería eléctrica y autor principal del artículo que describe este trabajo, publicado el 5 de marzo en Nature.
El grupo de Stanford no está solo en el desarrollo de métodos para rebotar láseres alrededor de las esquinas para capturar imágenes de objetos. Donde esta investigación avanza es en un algoritmo extremadamente eficiente y efectivo que los investigadores desarrollaron para procesar la imagen final.
"Un desafío importante en las imágenes sin línea de visión es encontrar una forma eficiente de recuperar la estructura 3-D del objeto oculto entre las mediciones de ruido", dijo David Lindell, estudiante de posgrado en el Stanford Computational Imaging Lab y co -autor del trabajo. "Creo que el gran impacto de este método es lo eficiente que es computacionalmente".
Para su sistema, los investigadores colocaron un láser junto a un detector de fotones altamente sensible, que puede registrar incluso una sola partícula de luz. Disparan pulsos de luz láser hacia una pared y, invisibles para el ojo humano, esos pulsos rebotan en objetos a la vuelta de la esquina y vuelven a rebotar contra la pared y el detector. Actualmente, este escaneo puede tomar de dos minutos a una hora, dependiendo de condiciones como la iluminación y la reflectividad del objeto oculto.
Una vez que finaliza el escaneo, el algoritmo desenreda las trayectorias de los fotones capturados y la mancha borrosa toma una forma mucho más nítida. Hace todo esto en menos de un segundo y es tan eficiente que puede ejecutarse en una computadora portátil común. Según lo bien que funciona el algoritmo en la actualidad, los investigadores creen que podrían acelerarlo para que sea casi instantáneo una vez que se complete el escaneo.
El equipo continúa trabajando en este sistema, por lo que puede manejar mejor la variabilidad del mundo real y completar el escaneo más rápidamente. Por ejemplo, la distancia al objeto y la cantidad de luz ambiental pueden dificultar que su tecnología vea las partículas de luz que necesita para resolver objetos que no se ven. Esta técnica también depende del análisis de partículas de luz dispersas que son ignoradas intencionalmente por los sistemas de guía actualmente en los automóviles, conocidos como sistemas LIDAR.
"Creemos que el algoritmo de cálculo ya está listo para los sistemas LIDAR", dijo Matthew O'Toole, un investigador postdoctoral en el Stanford Computational Imaging Lab y co-autor principal del artículo. "La pregunta clave es si el hardware actual de los sistemas LIDAR admite este tipo de imágenes".
Antes de que este sistema esté preparado para la carretera, también tendrá que funcionar mejor a la luz del día y con objetos en movimiento, como una pelota que rebota o un niño corriendo. Los investigadores probaron su técnica con éxito al aire libre, pero trabajaron solo con luz indirecta. Su tecnología se desempeñó particularmente bien seleccionando objetos retrorreflectantes, como prendas de seguridad o señales de tráfico. Los investigadores dicen que si la tecnología se colocara en un automóvil hoy, ese automóvil podría detectar fácilmente cosas como señales de tráfico, chalecos de seguridad o marcadores de caminos, aunque podría ser difícil para una persona que usa ropa no reflectante.
