原作 TAYLOR KUBOTA

Root 编译自 Stanford News

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

拐角路口没有装凸面反光镜的话。

△  没找凸面反光镜了……就是没有

老司机开车都得减速慢下来。

谁知道拐弯看不见的地方，会不会有人或小动物突然窜出来。

就更别说无人车了。

辣有没有可能，现有的激光雷达能够 提前看到视域外的物体 ，及时启动制动功能？

斯坦福SCIL实验室在努力

完全有。

在昨天，3月5号，斯坦福SCIL实验室（Stanford Computational Imaging Lab）在Nature上发表了一篇论文， Confocal Non-line-of-sight Imaging based on the Light-cone Transform 。

△  “透视”系统研发团队：David Lindell（左）、Matt O’Toole（中）、助理教授Gordon Wetstein（右）

这篇文章，阐述了如何利用反射回来的光束3D建模还原出拐角盲区后的物体。

他们研发这个“透视”技术的初衷，是想用在无人车上，提前预判出拐角的人，增加无人驾驶的安全性。

△  斯坦福的小哥哥们研发设计了一个基于激光的系统，可以对视域外的物体成像。

“听起来很神奇，但这是可以实现的。”斯坦福电子工程助理教授Gordon Wetstein说。

“看见”看不见的

坦率地讲，这个借用激光的反射把拐角盲区的物体成像的方法，并不是只有斯坦福研究团队在做。

不过，他们的算法最好用。

算法原理介绍视频传送⤵

“盲区物体成像的挑战，是找出一种有效的方法来从噪声测量中恢复看不见物体的三维结构，”SCIL实验室研究生David Lindell说。 “我认为，这种方法能有多大的影响力，取决于成像的计算效率。”

△  该论文的作者博士后Matt O’Toole（右）和研究生David Lindell

这套系统，研究团队把一个激光器放在了一个光子探测器旁边。

这个探测器高度敏感，可以捕捉到单个光粒子。

研究团队往墙上打人肉眼看不到的激光脉冲，然后这些脉冲遇到拐角背后的物体，会反弹回到墙上来，继而被光子探测器接收。

现阶段，扫描的过程可能需要两分钟到一小时，具体取决于光照条件和盲区物体的反射率。

一旦扫描完成后，算法会计算回收光子的轨迹，逐渐把模糊的点变成清晰的3D模型。

整个过程用不到1秒。算法流弊到可以直接在普通的笔记本上跑起来。

考虑到现有算法优秀的表现，研发特对认为他们可以加快处理速度，扫描完成的一瞬间也能成像复原盲区物体。

实际路测遇到的困难

在这篇文章工作之后，SCIL的研发团队还会继续完善这套“透视”系统。

要知道，现实世界里，无人车行驶的环境比实验室预设的场景复杂得多。

如何快速地响应这些复杂的变化？如何压缩扫描的时间？

这些都是研发团队要解决的课题。

无人车体与盲区物体的距离、环境的光照条件等各种因素，都会影响到光子探测器的光子捕捉。要准确地还原出、“看见”盲区物体的样子，在实际行驶过程中，并不是件容易的事。

另外，这种“透视”技术还得充分利用上散射的光子。而散射的光，还是当下车导航LIDAR系统选择性忽略的信息。

“我们认为，“透视”算法已经可以用到LIDAR系统上了，”该论文的共同主要作者，SCIL博士后Matthew O’Toole说。 “关键的问题是，目前LIDAR系统的硬件能不能支持这种类型的成像。”

在“透视”系统上路之前，研发团队还有 两个方向 可以再进一步优化。

一个是在日光照射下的表现。还有怎么应对快速移动的物体。

比方说突然有个篮球跑到路中央，或者飞速穿过马路的熊孩子。

研究人员路测了他们的技术。

他们发现，这套“透视”系统只能使用间接光。尽管这套系统可以很灵敏地发现带反光材质的物体，比方说穿了安全服的人，或者交通标志，但是对于没有穿会反光的衣物的一般路人来说，系统就发现不了(liao)了(le)。

“我们的工作，也算是迈出了有意义的一步。相信这个透视功能，未来会让我们所有人都受益的，”助理教授Wetzstein说，“我们接下来会加强这套系统在实操上的适用性。”

Wetzstein除了是电子工程助理教授之外，还兼任计算机学院助理教授，并是斯坦福Bio-X和神经生物学协会的成员。

该项目的资金支持，来自于加拿大政府，斯坦福大学研究生教育副院长办公室，国家科学基金等五个机构。

最后，附论文地址，

https://www.nature.com/articles/doi:10.1038/nature25489

& SCIL实验室网站，

Homepage

& 编译来源，

https://news.stanford.edu/2018/03/05/technique-can-see-objects-hidden-around-corners/