В декабре исследователи MIT Media Lab вызвали переполох, выпустив замедленное видео вспышки света, проходящей по длине пластиковой бутылки. Но экспериментальная установка, которая позволила использовать это видео, была разработана для совершенно другого применения: камеры, которая может заглядывать за углы.

В статье, опубликованной на этой неделе в журнале Nature Communications, исследователи описывают использование своей системы для получения узнаваемых трехмерных изображений деревянной фигурки и вырезов из пенопласта вне поля зрения камеры. Исследование может в конечном итоге привести к созданию систем визуализации, которые позволят службам экстренного реагирования оценивать опасные условия, или навигационных систем транспортных средств, которые могут преодолевать повороты вслепую, среди других приложений.

Система использует устройство, называемое фемтосекундным лазером, которое излучает вспышки света, настолько короткие, что их продолжительность измеряется в квадриллионных долях секунды. Чтобы заглянуть в комнату, которая находится за пределами ее прямой видимости, система может стрелять фемтосекундными вспышками лазерного излучения в стену напротив дверного проема. Свет отражался бы от стены в комнату, затем отражался бы и появлялся снова, в конечном итоге попадая на детектор, который может проводить измерения каждые несколько пикосекунд, или триллионных долей секунды. Поскольку вспышки света очень короткие, система может оценить, как далеко они продвинулись, измеряя время, которое им требуется, чтобы достичь детектора.

Система выполняет эту процедуру несколько раз, отражая свет от нескольких разных точек на стене, так что он попадает в комнату под несколькими разными углами. Детектор также измеряет отраженный свет под разными углами. Сравнивая время, в которое отраженный свет попадает на разные части детектора, система может составить картину геометрии помещения.

Со скамейки запасных

Ранее фемтосекундные лазеры использовались для получения чрезвычайно высокоскоростных изображений биохимических процессов в лабораторных условиях, где траектории лазерных импульсов тщательно контролировались. "Четыре года назад, когда я говорил со специалистами в области сверхбыстрой оптики об использовании фемтосекундных лазеров для сцен размером с комнату, они сказали, что это совершенно нелепо", - говорит Рамеш Раскар, адъюнкт-профессор MIT Media Lab, который руководил новым исследованием.

Андреас Велтен, бывший постдок в группе Раскара, который сейчас работает в Университете Висконсина в Мэдисоне, провел эксперименты, о которых сообщается в Nature Communications, с использованием аппаратных средств в лаборатории химика MIT Мунги Бавенди, который сотрудничает с проектом. Велтен выстрелил фемтосекундными вспышками лазерного излучения в непрозрачный экран, который отразил свет на объекты, подвешенные перед другой непрозрачной панелью, стоящей в задней стене комнаты.

Данные, собранные сверхбыстрым датчиком, обрабатывались с помощью алгоритмов, которые Раскар и Велтен разработали в сотрудничестве с Откристом Гуптой, аспирантом группы Раскара; Томасом Уилвахером, постдоком по математике в Гарвардском университете; и Ашоком Веерарагаваном, доцентом кафедры электротехники и компьютерных наук в Университете Райса. Трехмерные изображения, созданные алгоритмами, были размытыми, но легко узнаваемыми.

Раскар предполагает, что будущая версия системы может использоваться службами экстренного реагирования - пожарными, которые ищут людей в горящих зданиях, или полицией, определяющей, безопасно ли входить в помещения, - или системами навигации транспортных средств, которые могут отражать свет от земли, чтобы заглядывать за глухие углы. Ее также можно было бы использовать с эндоскопическими медицинскими устройствами для получения изображений ранее неясных областей человеческого тела.

По словам Раскара, в своей работе на данный момент его группа обнаружила, что проблема заглядывания за угол имеет много общего с проблемой использования нескольких антенн для определения направления входящих радиосигналов. В дальнейшем Раскар надеется использовать это понимание для улучшения качества изображений, создаваемых системой, и для того, чтобы она могла обрабатывать визуальные сцены с гораздо большим количеством беспорядка.

Источник: Массачусетский технологический институт