Dans une étude récente, des chercheurs chinois ont développé un système LiDAR à l'échelle d'une puce qui imite la fovéation de l'œil humain en concentrant dynamiquement la détection à haute résolution sur les régions d'intérêt (ROI) tout en maintenant une large conscience sur l'ensemble du champ de vision.
L'étude est publiée dans la revueCommunications naturelles.
Les systèmes LiDAR alimentent la vision industrielle des-voitures autonomes, des drones et des robots en tirant des faisceaux laser pour cartographier des scènes 3D avec une précision millimétrique. L’œil concentre ses capteurs les plus denses dans la fovéa (point de vision central pointu) et déplace son regard vers ce qui est important. En revanche, la plupart des LiDAR utilisent des faisceaux ou des balayages parallèles rigides qui diffusent partout une résolution uniforme (souvent grossière). Améliorer les détails signifie ajouter davantage de canaux de manière uniforme, ce qui fait exploser les coûts, la puissance et la complexité.
La conception de l'équipe atteint une résolution angulaire « au-delà de la-rétine » de 0,012 degrés en termes de ROI-deux fois plus nette que la limite approximative de 0,017 degrés de l'œil. Cela signifie que le système peut distinguer les points séparés par les angles les plus petits, comme pour repérer les détails les plus fins sur un panneau routier éloigné. Il réaffecte les canaux de détection parallèles à la demande, évitant ainsi une mise à l'échelle coûteuse par force brute.
Phys.org s'est entretenu avec les co-auteurs de l'étude, Ruixuan Chen et Xingjun Wang, de l'École d'électronique de l'Université de Pékin.
"La motivation vient d'un décalage pratique entre la perception biologique et celle de la machine", ont expliqué les chercheurs. "L'œil humain atteint une acuité et une efficacité énergétique élevées en réaffectant l'attention-maintenant une large conscience tout en concentrant les ressources sur ce qui compte. En revanche, la résolution LiDAR est souvent recherchée par "plus de canaux partout", ce qui devient rapidement coûteux et gourmand en énergie-."
Le problème de mise à l'échelle
Les systèmes de vision industrielle se sont étendus au-delà des caméras traditionnelles pour inclure des capteurs LiDAR, qui permettent une mesure précise de la distance et une perception environnementale en 3D. Cependant, contrairement aux caméras passives, le LiDAR nécessite un matériel d’émission et de réception pour chaque pixel, ce qui limite la résolution réalisable.
Les approches actuelles pour améliorer la résolution LiDAR se heurtent à un goulot d’étranglement critique. La duplication des canaux offre des gains de résolution linéaires mais déclenche des explosions superlinéaires en termes de complexité, de puissance et de coût.
"Premièrement, la résolution est étroitement liée au nombre de canaux matériels et aux mécanismes de numérisation. Deuxièmement, le LiDAR est un capteur actif : chaque pixel coûte effectivement à la fois des ressources de transmission et de réception", ont expliqué les chercheurs. "Cela rend la mise au point adaptative fondamentalement plus difficile que dans l'imagerie passive, car vous devez gérer la puissance optique, la sensibilité du récepteur et la bande passante de numérisation tout en respectant les contraintes de sécurité oculaire."
Pour le LiDAR à onde continue à modulation de fréquence cohérente-, ce défi est particulièrement aigu. Chaque canal cohérent nécessite un contrôle de fréquence stable, un matériel de réception sophistiqué et un étalonnage précis. Cela rend la duplication massive de canaux bien plus difficile à justifier économiquement.
Une solution biomimétique
La solution des chercheurs combine deux technologies clés. Ceux-ci incluent un laser à cavité externe-agile (ECL) avec une plage de réglage de plus de 100 nm et des peignes de fréquence électro-optiques reconfigurables construits sur des plates-formes de niobate de lithium à couche mince-(TFLN).
L'ECL fournit des signaux chirp FMCW de haute-qualité pour une télémétrie cohérente et agit comme un mécanisme de direction de faisceau-à longueur d'onde contrôlée-. En réglant la longueur d'onde centrale, le système peut rapidement rediriger sa direction de visualisation dans un large champ de vision.
Le peigne électro-optique génère ensuite plusieurs porteuses FMCW parallèles à partir de la même source laser à fréquence variable. Fondamentalement, l’ajustement des conditions d’entraînement par radiofréquence modifie l’espacement des peignes.
"C'est ce qui permet le "zoom".-nous pouvons augmenter la densité de points dans une région sélectionnée (échantillonnage plus fin) ou l'assouplir (échantillonnage plus grossier) sans changer l'optique ni ajouter de canaux", ont ajouté les chercheurs.
Le système utilise ce que les chercheurs appellent le « micro-parallélisme ». Cela signifie utiliser un nombre modéré de canaux physiques pour obtenir l'équivalent de beaucoup plus de lignes de balayage grâce à un repositionnement dynamique.
Validation expérimentale
L'équipe a démontré les capacités du système dans trois scénarios expérimentaux, atteignant une résolution angulaire de 0,012 degrés dans des régions focalisées-dépassant la limite nominale de la rétine humaine.
Dans l'imagerie de scène statique, le système a capturé un environnement routier simulé à des résolutions de 54 x 71 pixels pour des analyses à champ de vision complet-de-et de 17 x 71 pixels pour des analyses focalisées localement. Ces analyses ciblées ont quadruplé la densité des détails verticaux, révélant des obstacles auparavant invisibles, avec 90 % des points précis à moins de 1,3 cm.
Les chercheurs ont également démontré la fusion de caméras LiDAR-, créant des nuages de points colorisés qui combinent une géométrie 3D précise avec des données d'apparence RVB. Lorsque l'on compare les numérisations standard et focalisées, l'alignement de l'histogramme des couleurs s'est amélioré d'environ 10 %, indiquant une meilleure correspondance entre les points 3D et les pixels de l'image.
"En fusionnant le LiDAR avec une caméra, nous générons des nuages de points colorisés et enrichissons la représentation de la scène, ce qui améliore l'interprétabilité et prend en charge les tâches de perception en aval qui dépendent de la texture et des indices sémantiques", ont expliqué les chercheurs.
Le plus impressionnant peut-être est que l'équipe a capturé une image-4D 4D en temps réel-plus-un lancer de basket-ball où chaque point indiquait simultanément la position, la vitesse de rotation, la réflectivité de la surface et la couleur. À 8 Hz sur un large champ de vision, cela a révélé des modèles de mouvement invisibles au LiDAR 3D standard.
Le travail expérimental a révélé d'importants compromis au niveau du système qui éclairent les futures voies de développement.
"Le plus évident est la tension entre la résolution angulaire et la marge de mesure par canal", ont noté les chercheurs. "Dans notre lecture cohérente parallèle, chaque canal doit occuper sa propre bande électrique-qui ne se chevauche pas. Lorsque nous réduisons le taux de répétition, nous pouvons en effet pousser l'échantillonnage angulaire plus fin, mais l'expérience montre que cela compresse également la bande passante de lecture par-canal."
L’équipe a identifié plusieurs orientations prioritaires pour faire progresser la technologie vers un déploiement pratique. Il s'agit notamment d'une intégration monolithique plus approfondie sur les plates-formes TFLN, du développement de sources à balayage à bande ultra-pour une résolution de portée améliorée et de la mise en œuvre de-politiques d'attention en boucle fermée pour une perception basée sur les événements-.
Les expériences actuelles utilisant des liaisons fibre optique introduisent une instabilité de polarisation qui limite les capacités de classification des matériaux.
"Cependant, nous pensons que l'intégration monolithique résoudra fondamentalement ce goulot d'étranglement", ont déclaré les chercheurs. "En passant de chemins de fibres instables à des guides d'ondes confinés sur -puces, nous pouvons obtenir une récupération de polarisation stable."
Le système bionique LiDAR offre des applications potentielles couvrant les véhicules autonomes, les drones aériens et marins, la robotique et les systèmes de vision neuromorphique. Au-delà du LiDAR, les peignes reconfigurables permettent une analyse spectrale rapide pour les communications optiques, la tomographie par cohérence, la détection compressive et la métrologie de précision, selon les chercheurs.
