Одна из технологий визуализации, которую многие робототехнические компании интегрируют в свои сенсорные пакеты, - это обнаружение света и определение дальности, или сокращенно ЛиДАР. В настоящее время, привлекающий большое внимание и инвестиции со стороны разработчиков самоуправляемых автомобилей, этот подход по сути работает как радар, но вместо того, чтобы посылать широкие радиоволны и искать отражения, он использует короткие импульсы света от лазеров.

Однако традиционный времяпролетный лидар имеет множество недостатков, которые затрудняют его использование во многих приложениях 3D-зрения. Поскольку для этого требуется обнаружение очень слабых отраженных световых сигналов, другие лидарные системы или даже окружающий солнечный свет могут легко перегружать детектор. Он также имеет ограниченное разрешение по глубине, и для плотного сканирования большой площади, такой как шоссе или заводской цех, может потребоваться опасно много времени. Чтобы решить эти проблемы, исследователи обращаются к форме лидара, называемой лидаром с частотно-модулированной непрерывной волной (FMCW).

"Лидар FMCW использует тот же принцип работы, что и OCT, который разрабатывается в области биомедицинской инженерии с начала 1990-х годов", - сказал Руобинг Цянь, аспирант, работающий в лаборатории Джозефа Изатта, заслуженного профессора биомедицинской инженерии Майкла Дж. Фитцпатрика в Дьюке. "Но 30 лет назад никто не знал, что автономные автомобили или роботы станут реальностью, поэтому технология была сосредоточена на визуализации тканей. Теперь, чтобы сделать его полезным для этих других развивающихся областей, нам нужно использовать его возможности чрезвычайно высокого разрешения для увеличения расстояния и скорости ".

В статье, опубликованной 29 марта в журнале Nature Communications, команда Duke демонстрирует, как несколько приемов, извлеченных из их исследования OCT, могут улучшить пропускную способность предыдущих лидаров FMCW в 25 раз, сохраняя при этом точность на субмиллиметровой глубине.

ОКТ - это оптический аналог ультразвука, который работает, посылая звуковые волны в объекты и измеряя, сколько времени им требуется, чтобы вернуться. Чтобы определить время возвращения световых волн, ОКТ-устройства измеряют, насколько сильно сдвинулась их фаза по сравнению с идентичными световыми волнами, которые прошли то же расстояние, но не взаимодействовали с другим объектом.

FMCW LiDAR использует аналогичный подход с несколькими изменениями. Технология посылает лазерный луч, который постоянно переключается между различными частотами. Когда детектор собирает свет для измерения времени его отражения, он может отличать определенную частотную схему от любого другого источника света, что позволяет ему работать в любых условиях освещения с очень высокой скоростью. Затем он измеряет любой сдвиг фазы по отношению к беспрепятственным лучам, что является гораздо более точным способом определения расстояния, чем современные лидарные системы.

"Было очень интересно увидеть, как технология визуализации в масштабе биологических клеток, над которой мы работали десятилетиями, может быть непосредственно применена для крупномасштабного 3D-видения в реальном времени", - сказал Изатт. "Это именно те возможности, которые необходимы роботам, чтобы безопасно видеть людей и взаимодействовать с ними или даже заменять аватары живым 3D-видео в дополненной реальности".

Большинство предыдущих работ с использованием лидара основывались на вращающихся зеркалах для сканирования лазером ландшафта. Хотя этот подход работает хорошо, он принципиально ограничен скоростью механического зеркала, независимо от того, насколько мощный лазер оно использует.

Исследователи Duke вместо этого используют дифракционную решетку, которая работает как призма, разбивая лазер на радугу частот, которые распространяются по мере удаления от источника. Поскольку оригинальный лазер по-прежнему быстро перемещается по диапазону частот, это приводит к перемещению луча лидара намного быстрее, чем может вращаться механическое зеркало. Это позволяет системе быстро охватывать большую площадь без значительной потери глубины или точности определения местоположения.

В то время как ОКТ-устройства используются для профилирования микроскопических структур глубиной до нескольких миллиметров внутри объекта, роботизированным системам 3D-зрения требуется только определять местоположение поверхностей объектов человеческого масштаба. Чтобы достичь этого, исследователи сузили диапазон частот, используемых OCT, и искали только пиковый сигнал, генерируемый с поверхностей объектов. Это немного снижает разрешение системы, но обеспечивает гораздо больший диапазон и скорость получения изображений, чем традиционный лидар.

Результатом является лидарная система FMCW, которая обеспечивает субмиллиметровую точность локализации при пропускной способности данных, в 25 раз превышающей предыдущие демонстрации. Результаты показывают, что этот подход достаточно быстр и точен, чтобы фиксировать детали движущихся частей человеческого тела - таких как кивок головы или сжатие руки - в режиме реального времени.

"Во многом так же, как электронные камеры стали повсеместными, наше видение заключается в разработке нового поколения 3D-камер на основе лидара, которые являются достаточно быстрыми и мощными, чтобы обеспечить интеграцию 3D-зрения во все виды продуктов", - сказал Изатт. "Мир вокруг нас трехмерный, поэтому, если мы хотим, чтобы роботы и другие автоматизированные системы взаимодействовали с нами естественно и безопасно, они должны иметь возможность видеть нас так же хорошо, как мы можем видеть их".

Это исследование было поддержано Национальными институтами здравоохранения (EY028079), Национальным научным фондом (CBET-1902904) и Министерством обороны CDMRP (W81XWH-16-1-0498 ).