據麥姆斯谘詢報道，斯坦福大學計算成像實驗室的研究人員近日開發出了一款能夠掃描拐角後方隱藏物體的3D成像係統。該研究團隊稱，這款係統或能成為自動駕駛汽車應用的一項新突破。
該係統的運行原理？
首先，這款成像係統向牆麵發射激光脈衝，牆壁將激光脈衝反射至拐角後方的隱藏物體上（圖中的隱藏物體為一隻小兔子）。然後，從小兔子身上再反射的部分光子會再次投射到牆壁上，這些反射光子再經過牆壁反射回到成像係統中，被係統中高靈敏的光子探測器所捕獲，由此完成了對拐角後方隱藏物體的探測。
當掃描完成後，再利用算法解析所捕獲光子的傳播路徑，就像犯罪題材電影中展示的那樣，進行圖像增強，模糊一團的3D成像逐漸變得銳利清晰。他們所開發的算法處理速度非常快，幾乎一秒不到便能完成，而且計算效率很高，使用常規的筆記本電腦就能完成計算任務。基於該算法目前的效率，研究人員認為他們能夠很容易進一步提高計算速度，實現掃描即所得。
同類研究
赫瑞?瓦特大學開發的係統可以探測並追蹤隱藏物體的運動
這種技術似乎之前在哪裏見到過？沒錯，2015年12月，赫瑞?瓦特大學（Heriot－Watt University）的一支研究團隊也曾開發出一款相似的設備。不同的是，盡管兩個係統都是設計用於探測視線無法看到的牆體背後的隱藏物體，但是他們的測量方式不同：斯坦福大學的解決方案采用了一種算法來對隱藏物體進行3D成像，而赫瑞?瓦特大學的方案則是探測並追蹤隱藏物體的運動。
至於為何不能同時實現上述兩種探測，斯坦福大學的研究人員解釋稱，目前的設備性能還無法同時支持上述兩種探測任務，因為對牆後隱藏物體的距離探測和跟蹤需要非常快速的測量，而捕捉其3D成像則又需要很長的掃描時間。
前途光明，道路漫長
事實上，斯坦福大學的研究人員坦言，目前的3D掃描需要2～60分鍾才能完成對隱藏物體的捕捉成像，這對於自動駕駛及其它常規掃描應用來說實在太慢了，因為這不如直接走過去用眼睛看看了。
未來該係統如果要更好的應對多變的真實環境，大幅加快掃描完成時間，斯坦福大學的研究團隊還需要繼續對這款係統進行深入研究。例如，物體的距離和環境光量，會使係統難以分辨是否是來自隱藏物體的反射光。該技術還需要深入分析目前汽車引導係統——LiDAR傳感係統有意忽略的散射光粒子。
“我們相信現在的這款計算算法已經能夠應用於LiDAR係統了，”斯坦福大學計算成像實驗室博士後、本論文共同作者Matthew O’Toole說，“問題的關鍵是現在的LiDAR係統硬件是否能支持該類3D成像。”
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