Une voiture sans conducteur se fraie un chemin dans une rue sinueuse du quartier, sur le point de faire un virage serré sur une route où la balle d'un enfant vient de rouler. Bien que personne dans la voiture ne puisse voir cette balle, la voiture s'arrête pour l'éviter. C'est parce que la voiture est équipée d'une technologie laser extrêmement sensible qui se reflète sur les objets à proximité pour voir dans les virages.

Ce scénario est l'un des nombreux que les chercheurs de l'Université de Stanford imaginent pour un système capable de produire des images d'objets cachés. Ils se concentrent sur les applications pour les véhicules autonomes, dont certains disposent déjà de systèmes laser similaires pour détecter des objets autour de la voiture, mais d'autres utilisations pourraient inclure la vue à travers le feuillage à partir de véhicules aériens ou donner aux équipes de secours la possibilité de trouver des personnes bloquées par les murs et les décombres.

"Cela ressemble à de la magie, mais l'idée de l'imagerie sans visibilité directe est en fait réalisable, " a déclaré Gordon Wetzstein, professeur adjoint de génie électrique et auteur principal de l'article décrivant ce travail, publié le 5 mars dans La nature .

Voir l'invisible

Le groupe de Stanford n'est pas le seul à développer des méthodes pour faire rebondir les lasers dans les coins pour capturer des images d'objets. Là où cette recherche fait avancer le domaine, c'est dans l'algorithme extrêmement efficace et efficient que les chercheurs ont développé pour traiter l'image finale.

"Un défi de taille dans l'imagerie sans visibilité directe est de trouver un moyen efficace de récupérer la structure 3D de l'objet caché à partir des mesures bruyantes, " a déclaré David Lindell, étudiant diplômé du Stanford Computational Imaging Lab et co-auteur de l'article. "Je pense que le grand impact de cette méthode est son efficacité de calcul."

Pour leur système, les chercheurs ont placé un laser à côté d'un détecteur de photons très sensible, qui peut enregistrer même une seule particule de lumière. Ils tirent des impulsions de lumière laser sur un mur et, invisible à l'œil humain, ces impulsions rebondissent sur des objets dans le coin et rebondissent sur le mur et sur le détecteur. Actuellement, cette analyse peut prendre de deux minutes à une heure, selon des conditions telles que l'éclairage et la réflectivité de l'objet caché.

Une fois l'analyse terminée, l'algorithme démêle les chemins des photons capturés et, comme la technologie mythique d'amélioration de l'image des émissions policières télévisées, la goutte floue prend une forme beaucoup plus nette. Il fait tout cela en moins d'une seconde et est si efficace qu'il peut fonctionner sur un ordinateur portable ordinaire. Sur la base du bon fonctionnement actuel de l'algorithme, les chercheurs pensent qu'ils pourraient l'accélérer pour qu'il soit presque instantané une fois l'analyse terminée.

Dans la nature'

L'équipe continue de travailler sur ce système, il peut ainsi mieux gérer la variabilité du monde réel et terminer l'analyse plus rapidement. Par exemple, la distance à l'objet et la quantité de lumière ambiante peuvent rendre difficile pour leur technologie de voir les particules lumineuses dont elle a besoin pour résoudre les objets hors de vue. Cette technique repose également sur l'analyse des particules de lumière diffusées qui sont intentionnellement ignorées par les systèmes de guidage actuellement installés dans les voitures, appelés systèmes LIDAR.

"Nous pensons que l'algorithme de calcul est déjà prêt pour les systèmes LIDAR, " a déclaré Matthew O'Toole, chercheur postdoctoral au Stanford Computational Imaging Lab et co-auteur principal de l'article. "La question clé est de savoir si le matériel actuel des systèmes LIDAR prend en charge ce type d'imagerie."

Avant que ce système ne soit prêt pour la route, il devra aussi mieux fonctionner à la lumière du jour et avec des objets en mouvement, comme une balle rebondissante ou un enfant qui court. Les chercheurs ont testé leur technique avec succès à l'extérieur mais ils n'ont travaillé qu'avec de la lumière indirecte. Leur technologie s'est particulièrement bien comportée dans la sélection d'objets rétroréfléchissants, tels que des vêtements de sécurité ou des panneaux de signalisation. Les chercheurs disent que si la technologie était placée sur une voiture aujourd'hui, cette voiture pouvait facilement détecter des choses comme les panneaux de signalisation, gilets de sécurité ou balises routières, bien qu'il puisse avoir des difficultés avec une personne portant des vêtements non réfléchissants.

"C'est un grand pas en avant pour notre domaine qui, espérons-le, nous profitera à tous, " a déclaré Wetzstein. " À l'avenir, nous voulons le rendre encore plus pratique dans la « sauvage ». »

Wetzstein est également professeur assistant, par courtoisie, d'informatique et membre de Stanford Bio-X et du Stanford Neurosciences Institute.