Неспособность обращаться с туманными условиями движения была одним из главных препятствий разработке автономных автомобильных навигационных систем, которые используют видимый свет, которые предпочтительны для основанных на радаре систем для их высокого разрешения и способности прочитать дорожные знаки и маркеры переулка следа. Так, система MIT могла быть решающим шагом к самоходным автомобилям.
Исследователи проверили систему, используя маленький бак воды с вибрирующим двигателем от увлажнителя, погруженного в него. В тумане, столь плотном, что человеческое видение могло проникнуть только через 36 сантиметров, система смогла решить изображения объектов и измерить их глубину в диапазоне 57 сантиметров.Пятьдесят семь сантиметров не большое расстояние, но туман, произведенный для исследования, намного более плотный, чем кто-либо, с которым должен был бы спорить человеческий водитель; в реальном мире типичный туман мог бы предоставить видимость приблизительно 30 – 50 метров.
Существенный момент – то, что система выступила лучше, чем человеческое видение, тогда как большинство систем отображения выступает намного хуже. Навигационная система, которая была, как раз когда хороший как человеческий водитель при вождении в тумане, будет огромным прорывом.
«Я решил взять проблему разработки системы, которая видит через фактический туман», говорит Гай Сэйтат, аспирант в MIT Media Lab, который привел исследование. «Мы имеем дело с реалистическим туманом, который является плотным, динамичным, и разнородным. Это постоянно перемещается и изменяется с участками более плотного или меньшего-количества-густого-тумана. Другие методы не разработаны, чтобы справиться с такими реалистическими сценариями».
Satat и его коллеги описывают их систему в докладе, который они сделают на Международной конференции по вопросам Вычислительной Фотографии в мае. Satat – первый автор на бумаге, и к нему присоединяются его советник по вопросам тезиса, адъюнкт-профессор искусств СМИ и наук Ramesh Raskar, и Мэтью Танкиком, который был аспирантом в электротехнике и информатике, когда работа была сделана.Игра разногласий
Как многие проекты, предпринятые в Camera Culture Group Рэскэра, новая система использует камеру времени полета, которая запускает ультракороткие взрывы лазерного света в сцену и измеряет время, которое это берет их размышления, чтобы возвратить.В ясный день время возвращения света искренне указывает на расстояния объектов, которые отразили его.
Но туман заставляет свет «рассеиваться», или подпрыгивать вокруг случайными способами. В туманную погоду большая часть света, который достигает датчика камеры, будет отражена бортовыми водными капельками, не типами объектов, которых должны избежать автономные транспортные средства. И даже свет, который действительно размышляет от потенциальных препятствий, прибудет в разное время, будучи отклоненным водными капельками и на выходе и на пути назад.Система MIT обходит эту проблему при помощи статистики.
Образцы, произведенные отраженным о тумане светом, варьируются согласно плотности тумана: В среднем свет проникает менее глубоко в густой туман, чем он делает в легкий туман. Но исследователи MIT смогли показать, что, неважно как толстый туман, время прибытия отраженного света придерживается статистического образца, известного как гамма распределение.Гамма распределения несколько более сложны, чем Гауссовские распределения, общие распределения, которые приводят к знакомой кривой нормального распределения: Они могут быть асимметричными, и они могут взять более широкое множество форм.
Но как Гауссовские распределения, они полностью описаны двумя переменными. Система MIT оценивает ценности тех переменных на лету и использует получающееся распределение, чтобы отфильтровать отражение тумана из светового сигнала, который достигает времени полета датчик камеры.Кардинально, система вычисляет различное гамма распределение для каждого из 1 024 пикселей в датчике. Вот почему это в состоянии обращаться с изменениями в плотности тумана, которая помешала более ранним системам: Это может обращаться с обстоятельствами, при которых каждый пиксель видит другой тип тумана.
Формы подписиКамера считает количество световых частиц или фотоны, которые достигают его каждые 56 пикосекунд или trillionths секунды.
Система MIT использует те, сырье учитывается, чтобы произвести гистограмму – по существу гистограмма с высотами баров, указывающих на счета фотона для каждого интервала. Тогда это находит гамма распределение, что лучшие судороги форма гистограммы и просто вычитают связанное количество фотона из измеренных общих количеств.
Что остается, небольшие шипы на расстояниях, которые коррелируют с физическими препятствиями.«Что хорошо об этом, то, что это довольно просто», говорит Сэйтат. «Если Вы смотрите на вычисление и метод, это удивительно не сложно. Нам также не нужны никакие предварительные знания о тумане и его плотности, которая помогает ему работать в широком спектре условий тумана».Satat проверил систему, используя палату тумана один метр длиной.
В палате он установил расположенные с равными интервалами маркеры расстояния, которые обеспечили грубую меру видимости. Он также поместил серию маленьких объектов – деревянной статуэтки, деревянных блоков, силуэтов писем – что система смогла к изображению, даже когда они были неразличимы невооруженным глазом.Есть различные способы измерить видимость, однако: Объекты с различными цветами и структурами видимы через туман на различных расстояниях.
Так, чтобы оценить работу системы, он использовал более строгую метрику, названную оптической глубиной, которая описывает сумму света, который проникает через туман.Оптическая глубина независима от расстояния, таким образом, исполнение системы на тумане, у которого есть особая оптическая глубина в диапазоне 1 метра, должно быть хорошим предсказателем своей работы на тумане, у которого есть та же самая оптическая глубина в диапазоне 30 метров.
На самом деле система может даже жить лучше на более долгих расстояниях, поскольку различия между временем прибытия фотонов будут больше, который мог сделать для более точных гистограмм.