Stanford researchers develop technique to see objects hidden around corners

 

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Abstract

このシナリオは,スタンフォード大学の研究者が,視界から隠れた物体の画像を生成するシステムとして想像している多くのプロジェクトのうちの1つです.これらのプロジェクトは,自動運転車への応用に焦点を当てています.車の周辺の物体を認識するためのレーザベースシステムは既に存在していますが,他の用途としては,高所作業車からの葉を見通すことや,救急隊が壁や瓦礫によって視界から遮られた人々を見つけることを可能にすることが考えられます.

non-line-of-sight imagingの実質的な課題は,ノイズの多い計測データから隠れた物体の3次元構造を再構成する効率的な方法を見つけ出すことです.この方法が計算上どれほど効率的かということが重要です.

開発チームは,現実世界の多様性により良く対応できるように,そしてより速くスキャンを完璧にできるように,このシステムの開発を続けています.例えば,物体への距離と環境光の量によって,見えない物体を解明するのに必要な光の粒子を見る技術が難しくなる.また,この技術は,現在車内に搭載されているガイダンスシステムによって意図的に無視されている散乱した光の粒子の分析にも依存している.

このシステムは,跳ねているボールや走っている子供のような動いている物体に対してもより良く動作しなけれななりません.研究者たちは屋外で技術を首尾よくテストしたが,間接的な光でしか動作しなかった.彼らの技術は,安全着や道路標識のような再帰性反射材を含む物体に対しては特にうまく動作した.もしこの技術が今日車に搭載されるとしたら,道路標識や安善着のような物体は容易に認識できるが,反射しない服を着ている人を認識するのは難しい.

 

Words

  • outfitted with 備わっている
  • foliage 一本の木の全ての葉
  • aerial vehicle 高所作業車
  • feasible 実行可能,できる
  • substantial 実質的な
  • untangle ほどく
  • mythical 想像上の
  • instantaneous 瞬時の
  • retroreflective 再帰反射性の