Trong một nghiên cứu gần đây, các nhà nghiên cứu từ Trung Quốc đã phát triển một hệ thống LiDAR quy mô chip bắt chước hoạt động của mắt người bằng cách tập trung linh hoạt cảm biến có độ phân giải cao-vào các vùng quan tâm (ROI) trong khi vẫn duy trì nhận thức rộng rãi trên toàn bộ trường quan sát.
Nghiên cứu được công bố trên tạp chíTruyền thông thiên nhiên.
Hệ thống LiDAR hỗ trợ thị giác máy trong ô tô tự lái, máy bay không người lái và rô-bốt bằng cách bắn chùm tia laze để lập bản đồ cảnh 3D với độ chính xác đến từng milimet. Mắt tập trung các cảm biến dày đặc nhất vào hố mắt (điểm nhìn rõ nét ở trung tâm) và chuyển hướng nhìn sang những gì quan trọng. Ngược lại, hầu hết LiDAR sử dụng các chùm tia hoặc quét song song cứng nhắc để trải đều độ phân giải đồng nhất (thường là thô) ở mọi nơi. Tăng cường chi tiết có nghĩa là thêm nhiều kênh một cách đồng nhất, giúp giảm chi phí, sức mạnh và độ phức tạp.
Thiết kế của nhóm đạt được độ phân giải góc "vượt quá{0}}võng mạc" là 0,012 độ trong ROI-sắc nét gấp đôi so với giới hạn xấp xỉ 0,017 độ của mắt. Điều này có nghĩa là hệ thống có thể phân biệt các điểm được phân tách bằng các góc nhỏ nhất, giống như chọn ra các chi tiết nhỏ trên biển báo đường ở xa. Nó phân bổ lại các kênh cảm biến song song theo yêu cầu, tránh việc mở rộng quy mô một cách thô bạo và tốn kém.
Phys.org đã nói chuyện với các đồng tác giả của nghiên cứu, Ruixuan Chen và Xingjun Wang, từ Trường Điện tử của Đại học Bắc Kinh.
Các nhà nghiên cứu giải thích: “Động lực đến từ sự không phù hợp thực tế giữa nhận thức sinh học và máy móc”. "Mắt người đạt được độ sắc nét cao và hiệu quả sử dụng năng lượng bằng cách phân bổ lại sự chú ý-duy trì nhận thức rộng rãi trong khi tập trung nguồn lực vào những vấn đề quan trọng. Ngược lại, độ phân giải LiDAR thường được theo đuổi bởi 'nhiều kênh hơn ở khắp mọi nơi', điều này nhanh chóng trở nên đắt đỏ và-ngốn điện."
Vấn đề mở rộng quy mô
Hệ thống thị giác máy đã mở rộng ra ngoài các máy ảnh truyền thống để bao gồm cảm biến LiDAR, cho phép đo khoảng cách chính xác và nhận biết môi trường 3D. Tuy nhiên, không giống như máy ảnh thụ động, LiDAR yêu cầu phần cứng phát và thu cho mọi pixel, giới hạn độ phân giải có thể đạt được.
Các phương pháp tiếp cận hiện tại để cải thiện độ phân giải LiDAR phải đối mặt với một trở ngại nghiêm trọng. Sao chép kênh mang lại mức tăng độ phân giải tuyến tính nhưng gây ra sự bùng nổ siêu tuyến tính về độ phức tạp, công suất và chi phí.
Các nhà nghiên cứu giải thích: "Đầu tiên, độ phân giải được kết hợp chặt chẽ với số kênh phần cứng và cơ chế quét. Thứ hai, LiDAR là một cảm biến hoạt động: mỗi pixel đều tiêu tốn cả tài nguyên truyền và nhận một cách hiệu quả". "Điều đó về cơ bản khiến việc lấy nét thích ứng khó hơn so với chụp ảnh thụ động vì bạn phải quản lý công suất quang, độ nhạy của máy thu và băng thông số hóa trong khi vẫn đáp ứng các hạn chế về-an toàn của mắt."
Đối với LiDAR sóng liên tục được điều chế tần số nhất quán, thách thức này đặc biệt nghiêm trọng. Mỗi kênh kết hợp yêu cầu điều khiển tần số ổn định, phần cứng thu phức tạp và hiệu chuẩn chặt chẽ. Điều này làm cho việc sao chép kênh lớn trở nên khó khăn hơn nhiều để biện minh về mặt kinh tế.
Giải pháp mô phỏng sinh học
Giải pháp của các nhà nghiên cứu kết hợp hai công nghệ chính. Chúng bao gồm một tia laser khoang bên ngoài (ECL) linh hoạt với-có phạm vi điều chỉnh trên 100 nm và các lược tần số quang điện-có thể định cấu hình lại được xây dựng trên nền tảng-phim lithium niobate (TFLN) mỏng.
ECL cung cấp-tín hiệu chirp FMCW chất lượng cao cho phạm vi nhất quán và hoạt động như một cơ chế điều khiển chùm tia-điều khiển{2}}bước sóng. Bằng cách điều chỉnh bước sóng trung tâm, hệ thống có thể nhanh chóng chuyển hướng hướng nhìn của nó trong trường nhìn rộng.
Sau đó, lược điện{0}}quang sẽ tạo ra nhiều sóng mang FMCW song song từ cùng một nguồn laser chirped. Điều quan trọng là việc điều chỉnh các điều kiện truyền động tần số vô tuyến sẽ làm thay đổi khoảng cách giữa các lược.
Các nhà nghiên cứu cho biết thêm: "Đây là yếu tố cho phép 'thu phóng'-chúng tôi có thể tăng mật độ điểm trong một vùng đã chọn (lấy mẫu mịn hơn) hoặc nới lỏng nó (lấy mẫu thô hơn) mà không cần thay đổi quang học hoặc thêm kênh".
Hệ thống này sử dụng cái mà các nhà nghiên cứu gọi là "sự song song vi mô". Điều này có nghĩa là sử dụng số lượng kênh vật lý vừa phải để đạt được số lượng đường quét tương đương nhiều hơn thông qua việc tái định vị động.
Xác thực thử nghiệm
Nhóm đã chứng minh khả năng của hệ thống qua ba tình huống thử nghiệm, đạt được độ phân giải góc 0,012 độ ở các vùng lấy nét-vượt qua giới hạn danh nghĩa của võng mạc con người.
Trong hình ảnh cảnh tĩnh, hệ thống đã ghi lại môi trường đường mô phỏng ở độ phân giải 54 x 71 pixel cho trường quét toàn bộ-của- chế độ xem và 17 x 71 pixel cho quét lấy nét cục bộ. Những lần quét tập trung này tăng gấp bốn lần mật độ chi tiết theo chiều dọc, làm lộ ra những chướng ngại vật mà trước đây không thể nhìn thấy được, với 90% điểm chính xác dưới 1,3 cm.
Các nhà nghiên cứu cũng đã chứng minh sự kết hợp máy ảnh LiDAR-, tạo ra các đám mây điểm được tô màu kết hợp hình học 3D chính xác với dữ liệu giao diện RGB. Khi so sánh quét tiêu chuẩn và quét tập trung, việc căn chỉnh biểu đồ màu được cải thiện khoảng 10%, cho thấy sự tương ứng tốt hơn giữa các điểm 3D và pixel hình ảnh.
Các nhà nghiên cứu giải thích: “Bằng cách kết hợp LiDAR với máy ảnh, chúng tôi tạo ra các đám mây điểm được tô màu và làm phong phú thêm khả năng thể hiện cảnh, giúp cải thiện khả năng diễn giải và hỗ trợ các nhiệm vụ nhận thức xuôi dòng phụ thuộc vào kết cấu và tín hiệu ngữ nghĩa”.
Có lẽ ấn tượng nhất là nhóm đã ghi lại-thời gian thực 4D-cộng với hình ảnh-một cú ném bóng rổ trong đó mỗi điểm hiển thị đồng thời vị trí, tốc độ quay, độ phản xạ bề mặt và màu sắc. Ở tần số 8 Hz trên trường nhìn rộng, điều này tiết lộ các mẫu chuyển động mà LiDAR 3D tiêu chuẩn không thể nhìn thấy.
Công việc thử nghiệm đã tiết lộ những sự cân bằng-quan trọng ở cấp độ hệ thống giúp định hình lộ trình phát triển trong tương lai.
Các nhà nghiên cứu lưu ý: "Điều rõ ràng nhất là sự căng thẳng giữa độ phân giải góc và khoảng trống đo lường trên mỗi kênh". "Trong kết quả đọc kết hợp song song của chúng tôi, mỗi kênh phải có dải điện không-chồng chéo riêng. Khi giảm tốc độ lặp lại, chúng tôi thực sự có thể đẩy việc lấy mẫu góc tốt hơn, nhưng thử nghiệm cho thấy điều này cũng nén băng thông đọc trên mỗi{4}}kênh."
Nhóm đã xác định một số hướng ưu tiên để thúc đẩy công nghệ hướng tới triển khai thực tế. Chúng bao gồm tích hợp nguyên khối sâu hơn trên nền tảng TFLN, phát triển các nguồn quét băng thông cực rộng để cải thiện độ phân giải phạm vi và triển khai các chính sách chú ý vòng lặp khép kín cho nhận thức theo sự kiện-.
Các thí nghiệm hiện tại sử dụng liên kết sợi gây ra sự mất ổn định phân cực làm hạn chế khả năng phân loại vật liệu.
Các nhà nghiên cứu cho biết: “Tuy nhiên, chúng tôi hình dung rằng sự tích hợp nguyên khối về cơ bản sẽ giải quyết được nút thắt cổ chai này”. "Bằng cách chuyển từ đường dẫn sợi quang không ổn định sang đường dẫn sóng -bị giới hạn trên chip, chúng tôi có thể đạt được khả năng phục hồi phân cực ổn định."
Hệ thống LiDAR sinh học cung cấp các ứng dụng tiềm năng bao gồm các phương tiện tự hành, máy bay không người lái trên không và trên biển, robot và hệ thống thị giác thần kinh. Theo các nhà nghiên cứu, ngoài LiDAR, các chiếc lược có thể cấu hình lại cho phép phân tích quang phổ nhanh cho truyền thông quang học, chụp cắt lớp mạch lạc, cảm biến nén và đo lường chính xác.
