自動運転車が道路を走行する場合、周囲の障害物がどこにあるのかを知る必要があります。横断歩道はありますか？サイクリスト？止まっている車両？それらの質問に答えるには リアルタイムで環境の 3 次元マップを構築できるセンサーを使用します。
その中でも目立っているのが、電波の代わりにレーザー光を利用するレーダーの一種であるLiDARと呼ばれる技術だ。このタイプのデバイスはレーザー パルスを放射し、物体に反射して戻ってくるまでの時間を測定します。 光の速度は既知であるため、今回は距離を非常に正確に計算することができます。 このプロセスを毎秒数百万回繰り返すことにより、システムは環境を表す 3 次元の点群を生成します。それは、コウモリが音のエコーを使用して世界のイメージを構築するのに少し似ています。違いは、ここでの「エコー」は光のフラッシュであることです。
この技術のおかげで、自動運転車は複雑な状況でも道路、建物、歩行者、交通標識を識別できます。障害物を検知するときや目標を決定するときにミサイルを検知するときは軍用戦車でも同じことが起こります。 しかしそれは存在します 重要な制限: 取得される情報は、通常、主にシーンのジオメトリに限定されます。 そして彼らは自分たちが見ているものについて正確にはほとんど知りません。
今回、トロント大学と電気通信会社Cienaの科学者たちは、さらに進化することができる新しいシステムを開発しました。に加えて 距離を測定すると、物体の速度を測定し、同時にその表面の特性に関する情報を取得できます。、すべて単一の測定を使用します。この進歩については「光学」で説明されています。
デビッド・リンデル率いる著者らはロボット工学、自動運転、産業検査などの民生用途に焦点を当てているが、そのような技術の軍事的可能性について考えずにはいられない。現代の戦場では、数キロメートル離れた場所に物体が存在することを検出するだけでは十分ではありません。また それが装甲車両なのか、ドローンなのか、大砲なのか、それとも単なる無害な障害物なのかを判断することが重要です。 また、煙、霧、塵、雨などによる視界が悪い状況で行ってください。
システムの頭脳となるのはコヒーレント光モデムと呼ばれるデバイスです。従来の光モデムは光ファイバーケーブルの中を巡る光の送受信に限定されていましたが、コヒーレント光モデムは光の到来を検知するだけでなく、その光の特性も解析します。 この機器は現代の電気通信に不可欠であり、大規模なデータセンターでの使用は不可欠です。
リンデル氏のチームのアイデアは単純でした。これらのデバイスが光を非常に正確に分析してインターネットを送信できるのであれば、環境を「読み取る」ためにも使用できるかもしれません。その結果、従来のシステムよりもはるかに多くの情報を取得できる LiDAR が誕生しました。 使用されるレーザーは、光が戻るまでの時間を測定するだけではありません。また オブジェクトの表面と相互作用した後にその光の特定の特性がどのように変化するかを分析します。これらの小さな変更には、材料とその特性に関する情報が含まれています。
このシステムの最も興味深い点の 1 つは、偏光と呼ばれる光の特性を利用していることです。偏光は、光波が伝わるときの方向を表します。光が異なる表面に当たると、その方向は素材に応じて異なります。金属シート、プラスチックの表面、または粗い壁は、反射光の中にさまざまな「足跡」を残します。 これは、さまざまな表面に対してボールを投げることに似ています。 跳ね返ると、何と衝突したかに関する情報が明らかになります。 これらの変化を分析することで、システムはオブジェクトの構成やテクスチャに関する手がかりを得ることができます。
興味深いのは、この特性は、空気中に浮遊する粒子が生成する「ノイズ」によっても機能することです。つまり、霧、大雨、埃、まぶしさなどの困難な状況でもシステムがより優れたパフォーマンスを発揮できる可能性があります。 これは、自動運転車、産業用ロボット、遠隔監視システムにとって特に価値のある機能です。 大気条件によって電流センサーの性能が大幅に低下する可能性がある場合。
