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2025-12-21 19:59:00
夜間はカメラの性能が低下しますが、HADAR (Heat Assisted Detection and Ranging の略) と呼ばれるセンシング方法により、マシンは暗闇でも詳細を確認できるようになります。
テストでは、夜間でも日中のステレオカメラと同様の精度でテクスチャ、距離、マテリアル情報を復元しました。
この種のナイトビジョンは、自動運転車、ドローン、ヘルパーロボットが世界を移動する方法を変える可能性があります。
の研究者 パデュー大学 およびミシガン州立大学 (MSU) いつか何百万ものマシンが同じ道路と空を共有する可能性がある状況に合わせて HADAR を設計しました。
なぜ機械は暗闇の中で苦戦するのか
この研究は、インディアナ州パデュー大学の電気・コンピューター工学のエルモア教授であるズービン・ジェイコブ氏が主導しました。彼の研究は、光と熱放射を使用して自律システム用の新しいセンサーとイメージング方法を発明することに焦点を当てています。
現代のロボットは、意思決定の材料となる環境の機械認識、つまりコンピューターベースのセンシングに依存しています。
世界を理解するために、多くのプロトタイプはカメラとソナー、レーダー、レーザー距離計を組み合わせてエネルギーを送信し、何が戻ってくるかを監視します。
その中でも、3D マッピングのためのレーザーベースの距離感知方法である LiDAR は、ナビゲーションにとって特に重要です。
しかし、多くの車両やロボットがアクティブ センサーを搭載している場合、それらの信号が干渉する可能性があり、厳格な目の安全規則に従わなければならないため、拡張は困難です。
パッシブサーマルカメラは非常に異なるアプローチを採用し、絶対零度を超えるすべての物体から放出される熱放射、つまり目に見えない熱エネルギーを記録します。
研究 赤外線画像の結果から、これらのカメラは暗闇や霧の中でも動作しますが、写真にはコントラストやディテールが欠けていることがわかります。
HADAR の違い
大きな制限の 1 つは、ゴースト効果、つまり熱画像の画像テクスチャの損失です。科学者らは、物体とその周囲は常に熱放射を発し、散乱していることに注目しました。
その後の研究で、熱によるぼやけはレンズだけではなく、物理学によるテクスチャの損失からも発生することが判明しました。
彼らは モデル化された 熱ベースの画像が幾何学的特徴をどのように洗い流すのか、より鮮明な熱シーンを復元する新しいアルゴリズムを提案しました。
HADAR は、多くの波長の熱赤外光を収集し、単純なカメラ フィルターの代わりに物理認識アルゴリズムにそれらを入力することでゴーストを攻撃します。
その情報から、システムは各物体の温度と放射率、表面がどの程度効率的に熱放射を放出するか、および微細スケールのテクスチャを推定します。
研究者らは、この温度、放射率、テクスチャの 3 つを TeX と呼んでおり、明るさだけよりも豊かな表示をコンピュータに提供します。科学者らは、このシステムは複雑な熱信号からテクスチャを明確に引き出すことができると報告しました。
夜の質感、奥行き、距離感
最初の屋外テストで、チームは草、水、木の幹、コンクリート構造物のある荒れたオフロードの夜間のシーンにHADARを照準を合わせました。
標準的なサーマルカメラが生成する明るい塊の代わりに、新しいシステムは樹皮のしわ、水の波紋、暗渠の端、微妙な地面のパターンを明らかにしました。
「真っ暗闇でも白昼と同じ量の情報が伝わります」とジェイコブ氏は言う。彼は、将来の機械の知覚は、昼も夜も同等に情報を提供するものとして扱い、人間の視覚に組み込まれた偏見を取り除くだろうと主張しています。
すべてのピクセルに対して TeX を計算した後、HADAR は各領域がどれだけ離れているかを推測し、ナビゲーション用の 3 次元マップを構築します。
このマップは環境に光や音を当てずに熱だけで作成されるため、マシンは干渉することなく同じエリアを監視できます。
あるデモンストレーションでは、研究者らは暗い色の車、人間の運転手、アルバート・アインシュタインの段ボールの切り抜きを夜間のトラック上に配置した。
従来のカメラとLiDARでは、段ボールから人物を区別するのが困難でしたが、HADARは皮膚、布地、素材の種類を区別しました。
HADAR がロボット工学をどのように進歩させるか
自動運転車の場合、小さなミスがすぐに重大な衝突事故につながる可能性があるため、悪天候時や夜間における堅牢なセンシングが不可欠です。
既存のレーダー、LiDAR、カメラ システムは多くの場合正常に機能しますが、まぶしさ、大雨、またはコントラストの低い照明の下では機能しなくなる可能性があります。
HADAR は受動的であるため、混雑した道路や空に信号を追加しないため、自動機械のフリートが増加するにつれて干渉のリスクが軽減されます。
また、温度や放射率などの特性も認識するため、可視光で同じように見える歩行者と彫像を区別することができます。
余分な光を使わずに熱、質感、距離を読み取るこの機能は、農家が夜間に作物の健康状態を監視したり、植生内の動物を検出したりするのに役立つ可能性があります。
病院や消防士は、いつか HADAR ツールを使用して、感染、隠れた人々、または煙の多い環境でくすぶっているホットスポットを示す温度パターンを特定するかもしれません。
現時点では、アルゴリズムが多くの赤外線カラーと多くの信号処理を必要とするため、HADAR カメラは大きくて遅いです。
バオ氏は、現在のセンサーは画像ごとに約 1 秒かかりますが、自動運転車には 1 秒あたり約 30 ～ 60 フレームが必要であると指摘しています。
エンジニアは、システムが車やロボットに適合するように、フレーム レート、つまりカメラが 1 秒ごとにキャプチャする画像を上げ、光学系を縮小する必要があります。
また、入ってくる熱データをリアルタイムで処理するために、より高速なデータ パイプラインとより効率的なコンピューティング ハードウェアの開発にも取り組んでいます。
HADAR は初期のプロトタイプですが、熱信号が機械に昼と同じくらいはっきりと夜を読み取る構造を伝えることを示しています。
研究者が工学的な課題を解決できれば、将来のロボットや乗り物は暗闇を危険ではなく、有益な情報源として扱うことができるでしょう。
この研究は、 自然。
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Eric Ralls と Earth.com が提供する無料アプリ、EarthSnap で私たちをチェックしてください。
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#HADAR #暗視技術によりマシンは完全な暗闇でも見ることができます