自律技術のための3Dモーショントラッキングシステム
リアルタイムの3Dモーショントラッキングシステムは、透明な光検出器と高度なニューラルネットワーク手法を組み合わせて、自律技術でLiDARとカメラをいつか置き換えることができるシステムを作成します。イメージングシステムは、透明でナノスケールの高感度グラフェン光検出器の利点を活用しています。
グラフェン光検出器は、露光された光の約10％のみを吸収するように調整されており、ほぼ透明になっています。グラフェンは光に非常に敏感であるため、これは、計算イメージングによって再構成できる画像を生成するのに十分です。光検出器は互いに積み重ねられているため、コンパクトなシステムになり、各レイヤーは異なる焦点面に焦点を合わせ、3Dイメージングを可能にします。
チームはまた、リアルタイムのモーショントラッキングにも取り組みました。これは、さまざまな自律型ロボットアプリケーションにとって重要です。これを行うには、追跡対象のオブジェクトの位置と方向を決定する方法が必要でした。典型的なアプローチには、LiDARシステムとライトフィールドカメラが含まれますが、どちらも重大な制限があります。他の人はメタマテリアルまたは複数のカメラを使用します。ハードウェアだけでは、望ましい結果を得るのに十分ではありませんでした。
チームは光学セットアップを構築し、ニューラルネットワークが位置情報を解読できるようにしました。ニューラルネットワークは、シーン全体で特定のオブジェクトを検索し、対象のオブジェクトのみに焦点を合わせるようにトレーニングされています。たとえば、交通量の多い歩行者や高速道路の車線に移動する物体などです。このテクノロジーは、自動製造や、医学界向けの3Dでの人体構造の投影などの安定したシステムに特に適しています。
チームが開発したアルゴリズムのタイプは、X線やMRIなどの長年の画像技術に使用されている従来の信号処理アルゴリズムとは異なります。チームは、2つの4×4（16ピクセル）グラフェン光検出器アレイのスタックを使用して、光線と実際のてんとう虫を追跡することに成功したことを示しました。彼らはまた、彼らの技術がスケーラブルであることを証明しました。一部の実用的なアプリケーションでは4,000ピクセル、さらに多くのアプリケーションでは400×600ピクセルのアレイが必要です。
この技術は他の材料でも使用できますが、グラフェンのその他の利点は、人工照明を必要とせず、環境に優しいことです。
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