Robótica e IA física

Câmeras Recém-Desenvolvidas Usam Luz para Ver em Torno de Cantos

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David Lindell, um estudante de pós-graduação em engenharia elétrica da Universidade de Stanford, junto com sua equipe, desenvolveu uma câmera que pode assistir a objetos em movimento em torno de cantos. Quando testaram a nova tecnologia, Lindell usou um traje de alta visibilidade enquanto se movia em uma sala vazia. Eles tinham uma câmera que estava apontada para uma parede branca longe de Lindell, e a equipe foi capaz de assistir a todos os seus movimentos com o uso de um laser de alta potência. O laser reconstruiu as imagens por meio do uso de partículas únicas de luz que foram refletidas nas paredes ao redor de Lindell. A câmera recém-desenvolvida usou sensores avançados e um algoritmo de processamento.

Gordon Wetzstein, professor assistente de engenharia elétrica da Universidade de Stanford, falou sobre a tecnologia recém-desenvolvida.

“As pessoas falam em construir uma câmera que possa ver tão bem quanto os humanos para aplicações como gatos e robôs autônomos, mas queremos construir sistemas que vão além disso”, disse ele. “Queremos ver coisas em 3D, em torno de cantos e além do espectro de luz visível.”

O sistema de câmera que foi testado será apresentado na conferência SIGGRAPH 2019 em 1 de agosto.

A equipe já desenvolveu câmeras semelhantes em torno de cantos no passado, mas essa é capaz de capturar mais luz de mais superfícies. Ela também pode ver mais ampla e longe, bem como monitorar movimentos fora de vista. Eles esperam que esses “sistemas de visão superhumanos” sejam capazes de ser usados em carros e robôs autônomos para que eles operem mais seguramente do que quando controlados por humanos.

Um dos principais objetivos da equipe é manter o sistema prático. Eles usam hardware, velocidades de varredura e processamento de imagens, e estilos de imagem que já são usados em sistemas de visão de carros autônomos. Uma diferença é que o novo sistema é capaz de capturar luz que ricocheteia em uma variedade de superfícies diferentes com texturas diferentes. Antes, os sistemas usados para ver coisas fora da linha de visão da câmera só podiam fazer isso com objetos que refletiam luz forte e uniforme.

Um dos desenvolvimentos que os ajudou a criar essa tecnologia foi um laser que é 10.000 vezes mais poderoso do que o que eles usaram no ano passado. Ele varre uma parede no lado oposto do ponto de interesse. A luz ricocheteia na parede, atinge os objetos na cena e retorna à parede e aos sensores da câmera. O sensor é então capaz de capturar pequenos pontos de luz do laser e envia-los a um algoritmo que também foi desenvolvido pela equipe. O algoritmo decifra os pontos para reconstruir as imagens.

“Quando você está assistindo ao laser varrendo, você não vê nada”, disse Lindell. “Com esse hardware, podemos basicamente desacelerar o tempo e revelar essas trilhas de luz. É quase como mágica.”

O novo sistema é capaz de varrer a quatro quadros por segundo e reconstruir cenas em até 60 quadros por segundo com uma unidade de processamento gráfico que melhora as capacidades.

A equipe se inspirou em outros campos, como sistemas de imagem sísmica. Esses sistemas usam ondas sonoras que ricocheteiam em camadas subterrâneas da Terra e são capazes de ver o que está abaixo da superfície. O algoritmo é reconfigurado para decifrar a luz que ricocheteia em objetos ocultos.

Matthew O’Toole, professor assistente da Universidade Carnegie Mellon e ex-bolsista de pós-doutorado no laboratório de Wetzstein, falou sobre a nova tecnologia.

“Há muitas ideias sendo usadas em outros espaços — sismologia, imagem com satélites, radar de abertura sintética — que são aplicáveis para olhar em torno de cantos”, disse ele. “Estamos tentando pegar um pouco desses campos e esperamos ser capazes de dar algo em troca a eles em algum momento.”

A próxima etapa da equipe é testar o sistema em carros de pesquisa autônomos. Eles também querem ver se ele será aplicável em outras áreas, como imagem médica, e para ajudar a combater problemas de condições visuais que os motoristas enfrentam, como nevoeiro, chuva, tempestades de areia e neve.

Alex lidera as operações de notícias impulsionadas por IA da Unite.AI, combinando jornalismo, pesquisa e automação para apoiar uma cobertura oportuna e escalável da inteligência artificial. Seu trabalho ajuda a garantir que os desenvolvimentos emergentes em IA sejam divulgados de forma eficiente, mantendo os padrões editoriais da publicação.