Инженеры MIT разработали систему, способную «видеть» сквозь туман лучше, чем человек

Команда исследователей из MIT Media Lab представила систему визуализации, способную распознавать объекты сквозь туман, даже когда человек не может их увидеть, и определять дистанцию. Ученые использовали ToF-камеру и методы математической статистики.

Навигационные системы беспилотных автомобилей сейчас неспособны справиться с вождением в условиях тумана — это плотная, неоднородная и динамичная среда. Разработка инженеров MIT поможет преодолеть это препятствие.

Туманная перспектива

Исследователи использовали ToF-камеру (time-of-flight), которая генерирует вспышки и фиксирует время, за которое отраженный от каждой точки свет вернулся. Но туман рассеивает лучи или преломляет их в случайных направлениях. В такую погоду большую часть света будут отражать не препятствия на дороге, а капли воды в тумане.

Однако исследователи выяснили, что время пути отраженного туманом света придерживается статистической модели гамма-распределения.

Статистические методы

Гамма-распределение — это нечто более сложное, чем распределение Гаусса, которое дает кривую в виде колокола. Оно может быть асимметричным или принимать различные формы. Однако, как и нормальное, гамма-распределение описывается двумя переменными. Система MIT оценивает значение этих переменных и использует полученное распределение, чтобы отфильтровать отраженный туманом свет.

Важно, что система рассчитывает разное гамма-распределение для каждого из 1024 пикселей формируемого изображения, поэтому общая плотность тумана не важна. Поскольку среда неоднородна, каждый пиксель построен через области тумана разной плотности.

Камера считает количество фотонов, которые возвращаются каждые 56 пикосекунд. Система использует это число, чтобы сформировать гистограмму. Затем она находит гамма-распределение, которое лучше всего подходит к форме гистограммы и вычитает из результата измерений количество фотонов. Остаются пики расстояний, которые коррелируют с физическими препятствиями.

Лабораторные испытания

Систему тестировали в специальной камере метровой длины, которая размечена маркерами дистанций для грубого определения степени видимости. Внутрь помещали разные фигурки: статуэтки из дерева, бруски, силуэты букв, — а затем создавали условия плотного тумана.

В случае, когда область видимости для человека составляет 36 сантиметров, система способна сформировать изображение объектов и измерить их глубину на расстоянии 57 сантиметров. Это нельзя назвать большой дистанцией, однако исследователи имели дело с намного более плотным туманом, чем любой из тех, с которым сталкивались водители на дороге. В реальном мире туман обычно позволяет разглядеть дорогу на 30–50 метров вперед.

Важно, что система выполняет работу лучше, чем человек. Навигационная технология, которая в условиях тумана почти так же хороша, как водитель за рулем, может стать большим прорывом.

Оценка эффективности

Чтобы оценить работу системы, исследователи измеряли оптическую толщину, описывающую количество света, преодолевающего туман. Данная величина не зависит от дистанции, поэтому эффективность системы в тумане, имеющем определенную оптическую толщину на расстоянии 1 метра, станет хорошим предиктором ее эффективности на расстоянии 30 метров в тумане с такой же оптической глубиной.

Система хороша своей простотой. Если вы посмотрите на вычисления и методику, вы удивитесь, что она не так уж сложна. Кроме того, она не требует никаких предварительных данных о тумане и его плотности, что позволяет использовать ее в широком диапазоне условий тумана.

Гай Сатат (Guy Satat), аспирант MIT Media Lab, глава проекта

Источник: MIT News