Es gibt einen neuen Ansatz, der typischen Kameras 3D-Fähigkeiten verleiht

Ein Forscherteam der Stanford University hat in Zusammenarbeit zwischen dem Laboratory for Integrated Nano-Quantum Systems (LINQS) und dem ArbabianLab einen Weg gefunden, der es Kameras ermöglicht, in Zukunft in 3D zu sehen (insbesondere das Licht zu sehen). in drei Dimensionen). Das Projekt begann damit, dass das Team darauf hinwies, dass Lichterkennungs- und Entfernungsmesssysteme (LiDAR oder Lidar) heutzutage aufgrund ihrer Größe unbequem sind.

„Bestehende Lidar-Systeme sind groß und sperrig, aber wenn Sie eines Tages Lidar-Fähigkeiten in Millionen von autonomen Drohnen oder in leichten Roboterfahrzeugen wünschen, werden Sie wollen, dass sie sehr klein, sehr energieeffizient und leistungsstark sind.“ sagte Okan Atalar, der erste Autor auf der neues Papier in der Zeitschrift Nature Communications und Doktorand in Elektrotechnik in Stanford.

Das Team erstellte dann ein kompaktes Gerät, das es ermöglicht, energieeffizienter zu sein (da Lidar aufgrund der Größe und Anzahl der verwendeten Komponenten zu viel Strom verbrauchen kann) und sich gut für die Integration eignet Kameras von Alltagshandys und digitalen Spiegelreflexkameras. Die Studie stützt sich im Wesentlichen auf das Phänomen der akustischen Resonanz. Es führt die Verwendung eines dünnen Wafers aus Lithiumniobat ein, das aufgrund seiner elektrischen, akustischen und optischen Eigenschaften als perfektes Material gilt.

Das Lithiumniobat ist als einfacher akustischer Modulator mit zwei transparenten Elektroden beschichtet. Wenn Elektrizität durch die Elektroden des akustischen Modulators verwendet wird, treten technisch gesehen Vibrationen effizient bei sehr vorhersagbaren und kontrollierbaren Frequenzen auf. Das Lithiumniobat moduliert dann das Licht, während ein paar hinzugefügte Polarisatoren das Licht mehrere Millionen Mal pro Sekunde ein- und ausschalten.

Dieser Prozess ist wesentlich und einer der bekannten Ansätze, um Standardsensoren um 3D-Bildgebung zu erweitern. Wie beim Lidar hilft der Prozess effektiv dabei, die Variationen des Lichts zu messen und die Entfernung zu berechnen. Und wie gesagt, existierende Modulatoren, die in anderen Systemen zu finden sind, können einen hohen Energieverbrauch haben, was unpraktisch ist. Aber mit dem von den Forschern gezeigten Ansatz besteht die Möglichkeit, 3D-Bildgebung in kleine Kameras einzuführen, wie sie sich in Telefonen und Drohnen befinden. Laut den Forschern kann es in Zukunft die Grundlage des „Standard-CMOS-Lidars“ bilden. (CMOS-Bildsensoren werden fast überall in Smartphones verwendet).

„Darüber hinaus definiert die Geometrie der Wafer und der Elektroden die Frequenz der Lichtmodulation, sodass wir die Frequenz feinabstimmen können“, fügte Atalar hinzu. „Wenn Sie die Geometrie ändern, ändern Sie die Modulationsfrequenz … Es gibt zwar andere Möglichkeiten, das Licht ein- und auszuschalten“, sagt Atalar, „dieser akustische Ansatz ist jedoch vorzuziehen, da er äußerst energieeffizient ist.“

Die Forscher probierten die Technologie aus, indem sie einen Prototyp eines Lidar-Systems auf einem Labortisch mit einer handelsüblichen Digitalkamera als Rezeptor bauten. Laut den Berichten des Teams war das neue System in der Lage, Tiefenkarten mit Megapixel-Auflösung zu erstellen. Darüber hinaus sagten sie, dass der vom Team entwickelte optische Modulator unglaublich wenig Strom verbrauchte und dass er sogar 10-mal niedriger war als in der Veröffentlichung angegeben. 

Wenn die Technologie die Unterstützung erhält, die sie benötigt, könnte dies neue Möglichkeiten für die eröffnen Smartphone Markt und vieles mehr. Es kann auch die Art und Weise revolutionieren, wie wir alle Geräte mit Kameras verwenden, einschließlich professioneller Standardkameras, Drohnen, Tablets, Laptops, und mehr. Es kann zusätzliche Funktionen und Fähigkeiten für sie bedeuten, die uns auf verschiedene Weise helfen können, wie z. B. mehr Details in aufgenommenen Bildern zu erhalten. Durch Lidar mit Megapixelauflösung sagen die Forscher auch, dass es für das System einfacher sein wird, Ziele effizient in einer besseren Entfernung zu identifizieren. Bei der Verwendung für autonome Autos kann das verbesserte Lidar-System beispielsweise Fußgänger von Radfahrern auf beträchtliche Entfernungen unterscheiden, was zu einem besseren System zur Vermeidung von Unfällen führt.