في دراسة حديثة، طوّر باحثون من الصين نظام LiDAR-على نطاق الرقاقة يحاكي حركة العين البشرية من خلال تركيز الاستشعار عالي الدقة- ديناميكيًا على المناطق محل الاهتمام (ROIs) مع الحفاظ على وعي واسع النطاق عبر مجال الرؤية الكامل.
يتم نشر الدراسة في المجلةاتصالات الطبيعة.
تعمل أنظمة LiDAR على تعزيز رؤية الآلة في-السيارات ذاتية القيادة والطائرات بدون طيار والروبوتات عن طريق إطلاق أشعة الليزر لرسم خريطة لمشاهد ثلاثية الأبعاد بدقة ملليمترية. تحزم العين مجساتها الأكثر كثافة في النقرة (بقعة رؤية مركزية حادة) وتحول النظرة إلى ما هو مهم. على النقيض من ذلك، تستخدم معظم أجهزة LiDAR حزمًا متوازية صلبة أو عمليات مسح تنشر دقة موحدة (غالبًا ما تكون خشنة) في كل مكان. ويعني تعزيز التفاصيل إضافة المزيد من القنوات بشكل موحد، مما يؤدي إلى زيادة التكاليف والقوة والتعقيد.
يحقق تصميم الفريق دقة زاوية "تتجاوز-الشبكية" تبلغ 0.012 درجة في عائد الاستثمار-ضعف حدة الحد التقريبي للعين وهو 0.017 درجة. وهذا يعني أن النظام يمكنه تمييز النقاط التي تفصل بينها أصغر الزوايا، مثل التقاط التفاصيل الدقيقة على لافتة طريق بعيدة. فهو يعيد تخصيص قنوات الاستشعار المتوازية عند الطلب، مع تجنب قياس القوة الغاشمة المكلفة-.
تحدث موقع Phys.org إلى المؤلفين المشاركين في الدراسة-، Ruixuan Chen وXingjun Wang، من كلية الإلكترونيات بجامعة بكين.
وأوضح الباحثون أن "الدافع يأتي من عدم التوافق العملي بين الإدراك البيولوجي والآلي". "تحقق العين البشرية دقة عالية وكفاءة في استخدام الطاقة من خلال إعادة توزيع الاهتمام-للحفاظ على وعي واسع النطاق مع تركيز الموارد على ما يهم. وعلى النقيض من ذلك، غالبًا ما يتم اتباع دقة LiDAR من خلال "المزيد من القنوات في كل مكان"، الأمر الذي سرعان ما يصبح مكلفًا ومتعطشًا-للطاقة."
مشكلة التحجيم
لقد توسعت أنظمة الرؤية الآلية إلى ما هو أبعد من الكاميرات التقليدية لتشمل أجهزة استشعار LiDAR، والتي تتيح قياس المسافة بدقة والإدراك البيئي ثلاثي الأبعاد. ومع ذلك، على عكس الكاميرات السلبية، يتطلب LiDAR أجهزة إرسال واستقبال لكل بكسل، مما يضع حدًا أقصى للدقة التي يمكن تحقيقها.
تواجه الأساليب الحالية لتحسين دقة LiDAR اختناقًا خطيرًا. يوفر تكرار القناة مكاسب في الدقة الخطية ولكنه يؤدي إلى انفجارات فائقة الخطية من حيث التعقيد والقوة والتكلفة.
وأوضح الباحثون: "أولاً، ترتبط الدقة ارتباطًا وثيقًا بعدد قنوات الأجهزة وميكانيكا المسح. ثانيًا، LiDAR هو مستشعر نشط: كل بكسل يكلف بشكل فعال موارد الإرسال والاستقبال". "وهذا يجعل التركيز التكيفي أصعب بشكل أساسي من التصوير السلبي، لأنه يجب عليك إدارة الطاقة الضوئية، وحساسية جهاز الاستقبال، وعرض النطاق الترددي للتحويل الرقمي مع تلبية قيود سلامة العين-.
بالنسبة إلى التردد المتماسك-موجة LiDAR المستمرة المعدلة، يكون هذا التحدي حادًا بشكل خاص. تتطلب كل قناة متماسكة تحكمًا ثابتًا في التردد وأجهزة استقبال متطورة ومعايرة محكمة. وهذا يجعل من الصعب تبرير الازدواجية الضخمة للقناة اقتصاديًا.
حل المحاكاة الحيوية
يجمع حل الباحثين بين تقنيتين رئيسيتين. يتضمن ذلك ليزرًا مجوفًا خارجيًا - (ECL) مع نطاق ضبط يزيد عن 100 نانومتر، وأمشاط تردد ضوئية -كهربية قابلة لإعادة التشكيل مبنية على منصات - رقيقة من نيوبات الليثيوم (TFLN).
يوفر ECL-إشارات تغريد FMCW عالية الجودة لنطاق متماسك ويعمل كآلية توجيه للطول الموجي-شعاع متحكم فيه-. ومن خلال ضبط الطول الموجي المركزي، يمكن للنظام إعادة توجيه اتجاه العرض بسرعة ضمن مجال رؤية واسع.
يقوم المشط الكهروضوئي- بعد ذلك بإنشاء عدة موجات حاملة لـ FMCW متوازية من نفس مصدر الليزر المزعج. ومن الأهمية بمكان أن يؤدي ضبط ظروف محرك التردد اللاسلكي إلى تغيير تباعد المشط.
وأضاف الباحثون: "وهذا ما يتيح لنا 'التكبير'- زيادة كثافة النقطة في منطقة محددة (أخذ عينات أدق) أو إرخائها (أخذ عينات أكثر خشونة) دون تغيير البصريات أو إضافة قنوات".
يستخدم النظام ما يسميه الباحثون "التوازي-الجزئي". وهذا يعني استخدام عدد معتدل من القنوات المادية لتحقيق ما يعادل المزيد من خطوط المسح من خلال إعادة التموضع الديناميكي.
التحقق التجريبي
أظهر الفريق قدرات النظام عبر ثلاثة سيناريوهات تجريبية، وحقق دقة زاويّة تبلغ 0.012 درجة في المناطق المركزة-متجاوزة الحد الاسمي لشبكية العين البشرية.
في تصوير المشهد الثابت، التقط النظام محاكاة لبيئة الطريق بدقة 54 × 71 بكسل للمجال الكامل -من- عمليات مسح العرض و17 × 71 بكسل لعمليات المسح المركزة محليًا. أدت عمليات المسح المركزة هذه إلى مضاعفة كثافة التفاصيل العمودية أربع مرات، وكشفت عن عوائق لم تكن مرئية من قبل، حيث وصلت دقة 90% من النقاط إلى أقل من 1.3 سم.
كما أظهر الباحثون أيضًا دمج كاميرا LiDAR-، مما أدى إلى إنشاء سحب نقطية ملونة تجمع بين الهندسة ثلاثية الأبعاد الدقيقة وبيانات مظهر RGB. عند مقارنة عمليات المسح القياسية مقابل عمليات المسح المركزة، تحسنت محاذاة الرسم البياني للألوان بنسبة 10% تقريبًا، مما يشير إلى توافق أفضل بين النقاط ثلاثية الأبعاد وبكسلات الصورة.
وأوضح الباحثون: "من خلال دمج LiDAR مع الكاميرا، نقوم بإنشاء سحب نقطية ملونة وإثراء تمثيل المشهد، مما يحسن إمكانية التفسير ويدعم مهام الإدراك النهائية التي تعتمد على الملمس والإشارات الدلالية".
ولعل الأمر الأكثر إثارة للإعجاب هو أن الفريق قام بالتقاط-صور رباعية الأبعاد في الوقت الفعلي-بالإضافة إلى تصوير-كرة السلة حيث أظهرت كل نقطة الموقع وسرعة الدوران وانعكاس السطح واللون في وقت واحد. وبتردد 8 هرتز عبر مجال رؤية واسع، كشف هذا عن أنماط حركة غير مرئية لجهاز LiDAR ثلاثي الأبعاد القياسي.
كشف العمل التجريبي عن مقايضات مهمة على مستوى النظام-تحدد مسارات التطوير المستقبلية.
وأشار الباحثون إلى أن "الأمر الأكثر وضوحًا هو التوتر بين الدقة الزاوية ومساحة القياس لكل-قناة". "في قراءتنا المتوازية والمتماسكة، يجب أن تشغل كل قناة نطاقها الكهربائي غير المتداخل-. عندما نقوم بتقليل معدل التكرار، يمكننا بالفعل دفع أخذ العينات الزاوي بشكل أفضل، لكن التجربة توضح أن هذا أيضًا يضغط عرض النطاق الترددي لقراءة كل -قناة."
حدد الفريق عدة اتجاهات ذات أولوية لتطوير التكنولوجيا نحو النشر العملي. يتضمن ذلك تكاملًا متجانسًا أعمق على أنظمة TFLN الأساسية، وتطوير مصادر ذات نطاق عريض للغاية- لتحسين دقة النطاق، وتنفيذ -سياسات انتباه الحلقة المغلقة للإدراك-الموجه نحو الأحداث.
تؤدي التجارب الحالية التي تستخدم وصلات الألياف إلى عدم استقرار الاستقطاب الذي يحد من قدرات تصنيف المواد.
وقال الباحثون: "ومع ذلك، فإننا نتصور أن التكامل المتجانس سيحل بشكل أساسي هذا عنق الزجاجة". "من خلال التحول من مسارات الألياف غير المستقرة إلى أدلة موجية محصورة على-الرقاقة، يمكننا تحقيق استعادة مستقرة للاستقطاب."
يقدم نظام LiDAR الإلكتروني تطبيقات محتملة تشمل المركبات المستقلة، والطائرات بدون طيار الجوية والبحرية، والروبوتات، وأنظمة الرؤية العصبية. بالإضافة إلى تقنية LiDAR، تتيح الأمشاط القابلة لإعادة التشكيل إجراء تحليل طيفي سريع للاتصالات البصرية، والتصوير المقطعي المترابط، والاستشعار بالضغط، والقياس الدقيق، وفقًا للباحثين.
