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Team Crea Nuovo Sistema Lidar Che Potrebbe Migliorare La Sicurezza della Guida Autonoma

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Un team di investigatori guidati da Susumu Noda dell’Università di Kyoto in Giappone ha descritto il loro nuovo sistema lidar 3D non meccanico in Optica. Il nuovo sistema può stare nel palmo di una mano e può essere utilizzato per misurare la distanza di oggetti poco riflettenti e tracciare automaticamente il loro movimento.

“Con il nostro sistema lidar, i robot e i veicoli saranno in grado di navigare in modo affidabile e sicuro in ambienti dinamici senza perdere di vista gli oggetti poco riflettenti come le auto metalliche nere”, dice Noda. “Incorporare questa tecnologia nelle auto, ad esempio, renderebbe la guida autonoma più sicura.”

Grazie allo sviluppo di una fonte di luce unica a chip chiamata laser a cristallo fotonico dualmente modulato (DM-PCSEL), il nuovo sistema è stato reso possibile. Questo avanzamento potrebbe eventualmente portare alla creazione di un sistema lidar 3D completamente solido e su chip.

“Il DM-PCSEL integra la scansione del fascio non meccanica e controllata elettronicamente con l’illuminazione flash utilizzata nel lidar flash per acquisire un’immagine 3D completa con un solo flash di luce”, dice Noda. “Questa fonte unica ci consente di raggiungere sia l’illuminazione flash che la scansione senza parti mobili o elementi ottici esterni ingombranti, come lenti e elementi ottici diffrattivi.”

La Combinazione di Scansione e Illuminazione Flash

I sistemi lidar utilizzano fasci laser per illuminare gli oggetti e calcolare la loro distanza misurando il tempo che impiegano per viaggiare, riflettere e tornare (ToF). Tuttavia, la maggior parte dei sistemi lidar attualmente in uso e in sviluppo si basa su parti mobili come motori per scansionare il fascio laser, rendendoli ingombranti, costosi e poco affidabili.

Il lidar flash è un approccio non meccanico che utilizza un singolo fascio di luce ampio e diffuso per illuminare e valutare le distanze di tutti gli oggetti nel campo di vista. Tuttavia, i sistemi lidar flash non sono in grado di misurare le distanze di oggetti poco riflettenti come le auto metalliche nere a causa della loro bassa riflettività. Inoltre, sono necessarie lenti e elementi ottici esterni per creare il fascio flash, rendendo questi sistemi grandi.

I ricercatori hanno sviluppato la fonte di luce DM-PCSEL per superare queste limitazioni. La fonte di luce include una sorgente flash che può illuminare un ampio campo di vista di 30°×30° e una sorgente di scansione del fascio che fornisce un’illuminazione spot con 100 fasci laser stretti.

I ricercatori hanno integrato il DM-PCSEL in un sistema lidar 3D, che ha consentito loro di misurare le distanze di più oggetti contemporaneamente utilizzando un’illuminazione flash ampia e illuminando selettivamente gli oggetti poco riflettenti con un fascio di luce più concentrato. Per eseguire misurazioni della distanza e tracciare automaticamente il movimento degli oggetti poco riflettenti, i ricercatori hanno installato una telecamera ToF e hanno sviluppato un software che utilizza l’illuminazione della scansione del fascio.

Misurazione della Distanza di Oggetti Poco Riflettenti

“Il nostro sistema lidar 3D basato su DM-PCSEL ci consente di misurare la distanza di oggetti altamente riflettenti e poco riflettenti contemporaneamente”, dice Noda. “I laser, la telecamera ToF e tutti i componenti associati necessari per operare il sistema sono stati assemblati in modo compatto, risultando in un’impronta del sistema totale che è più piccola di una carta di credito.”

I ricercatori hanno dimostrato il nuovo sistema utilizzandolo per misurare le distanze di oggetti poco riflettenti che erano stati posizionati su un tavolo in un laboratorio. Sono anche stati in grado di dimostrare che il sistema poteva riconoscere automaticamente gli oggetti poco riflettenti e tracciare il loro movimento attraverso l’illuminazione selettiva.

Il team cercherà ora di dimostrare il sistema in applicazioni pratiche come il movimento autonomo di robot e veicoli.

Alex dirige le operazioni di notizie alimentate dall'IA di Unite.AI, combinando giornalismo, ricerca e automazione per supportare una copertura tempestiva e scalabile dell'intelligenza artificiale. Il suo lavoro contribuisce a garantire che gli sviluppi emergenti dell'IA vengano evidenziati in modo efficiente, mantenendo gli standard editoriali della pubblicazione.