도로에서 시험 된 현재 무인 차량의 대부분은 기본적인 환경 인식과 비상 사태 회피 기능을 갖추고 있지만 잠재적으로 보이지 않는 위협에 대해서는 아직 잘 피하지 못하고 있습니다. 좋은 소식은 스탠포드 연구팀 새로운 레이저 기반 시스템이 개발되고 있는데, 운전자가없는 자동차가 모서리 주변의 사각 지대를 '볼'수 있도록 설계되었으며 육안으로 직접 볼 수 없으므로 어린이 또는 다른 차량이 갑자기 튀어 나오기 전에 대응합니다. 구석에있는 사각 지대를 목표로 삼는다.
연구원 David Lindell과 Matt O'Toole이 체계적인 테스트 실시
고감도 센서가 반사광 정보를 포착하고 알고리즘 분석을 수행하여 '시선 밖의 숨겨진 스냅 샷'을 도출 할 수 있다고보고되었지만 '첨단 기술'이라고는하지만 과학자들이이 ' 특정 기능 '.
2012 년 초에 MIT 팀이 비슷한 시스템 실험을 실시했으며, 2014 년에 유럽과 캐나다 연구원이 숨겨진 물체의 '광 에코'를 재현 할 수있었습니다.
그러나 스탠퍼드 과학자들은 그들의 진전이 주로 수학에 반영되어 있다고 지적했다. 빛은 물체에 의해 산란 될 수 있기 때문에 거의 모든 방향에서 센서로 되돌아 갈 수 있기 때문에 많은 수의 '노이즈'가 발생한다.
이를 위해 Stanford 팀은 포착 된 광자 경로를 계산할 수있는 고급 알고리즘을 개발 한 다음이를 사용하여 대상을 재현합니다. 공동 저자 인 David Lindell은 다음과 같이 말했습니다.
가시선이 아닌 이미징의 주요 과제 중 하나는 노이즈 측정시 숨겨진 객체의 3D 구조를 재구성하는 효과적인 방법을 찾는 것입니다.이 접근법의 가장 큰 영향은 계산 효율성입니다.
연구원들은 그들의 알고리즘이 1 초 이내에 광자 데이터의 분석을 완료 할 수 있다고 말하면서, 이는 보통의 랩톱 컴퓨터에서 직접 실행될 수 있도록 효율적이기 때문에 초기 스캐닝에 대한 실질적인 장애는 다음과 같다.
숨겨진 개체에 대한 충분한 데이터를 생성하려면 시스템에서 한 프로세스에서 많은 레이저 펄스를 방출해야하지만 필요하지 않게되는 데는 한 시간도 채 걸리지 않습니다.
또 다른 문제는 주변 조명입니다. 조심스럽게 제어되는 실험실 조건에서 시스템은 문제없이 작동하지만, 밝은 태양 아래에서 센서를 감당할 수는 없습니다.
좋은 소식은 실외 테스트에서이 기술은 밝은 의류 색상, 거리 표지판 및 마커와 같이 반사가 심한 물체를 선명하게 포착 할 수 있다는 것을 발견했습니다.
앞으로 연구원들은 스캐닝 속도를 향상시키고 햇빛에서 작업하며 움직이는 물체를 감지 할 수 있기를 희망합니다.
