Gli ingegneri della Stanford University e dell'Università della California di San Diego hanno sviluppato una fotocamera che genera immagini quadridimensionali e può acquisire informazioni a 138 gradi. La nuova fotocamera:il primo obiettivo singolo, ampio campo visivo, telecamera a campo luminoso:potrebbe generare immagini e fotogrammi video ricchi di informazioni che consentiranno ai robot di navigare meglio nel mondo e comprendere alcuni aspetti del loro ambiente, come la distanza dell'oggetto e la struttura della superficie.

I ricercatori vedono anche questa tecnologia utilizzata nei veicoli autonomi e nelle tecnologie di realtà aumentata e virtuale. I ricercatori hanno presentato la loro nuova tecnologia alla conferenza di visione artificiale CVPR 2017 a luglio.

"Vogliamo considerare quale sarebbe la telecamera giusta per un robot che guida o consegna pacchi per via aerea. Siamo bravi a realizzare telecamere per gli umani, ma i robot hanno bisogno di vedere come fanno gli umani? Probabilmente no, " ha detto Donald Dansereau, un borsista post-dottorato in ingegneria elettrica a Stanford e il primo autore dell'articolo.

Il progetto è una collaborazione tra i laboratori dei professori di ingegneria elettrica Gordon Wetzstein a Stanford e Joseph Ford alla UC San Diego.

I ricercatori dell'UC San Diego hanno progettato una lente sferica che fornisce alla fotocamera un campo visivo estremamente ampio, che comprende quasi un terzo del cerchio intorno alla fotocamera. Il gruppo Ford aveva precedentemente sviluppato le lenti sferiche nell'ambito del programma DARPA "SCENICC" (Soldier CENtric Imaging with Computational Cameras) per costruire una videocamera compatta che cattura immagini a 360 gradi in alta risoluzione, con 125 megapixel in ogni fotogramma video. In quel progetto, la videocamera utilizzava fasci di fibre ottiche per accoppiare le immagini sferiche a piani focali piatti convenzionali, fornendo alte prestazioni ma a costi elevati.

La nuova telecamera utilizza una versione delle lenti sferiche che elimina i fasci di fibre attraverso una combinazione di lenslet ed elaborazione del segnale digitale. Combinando la progettazione dell'ottica e l'esperienza hardware di integrazione del sistema del laboratorio di Ford e l'elaborazione del segnale e l'esperienza algoritmica del laboratorio di Wetzstein ha portato a una soluzione digitale che non solo porta alla creazione di queste immagini extra-wide, ma le migliora.

La nuova fotocamera si basa anche su una tecnologia sviluppata a Stanford chiamata light field photography, che è ciò che aggiunge una quarta dimensione a questa fotocamera:cattura la direzione a due assi della luce che colpisce l'obiettivo e combina tali informazioni con l'immagine 2D. Un'altra caratteristica degna di nota della fotografia in campo luminoso è che consente agli utenti di rimettere a fuoco le immagini dopo che sono state scattate perché le immagini includono informazioni sulla posizione e la direzione della luce. I robot potrebbero utilizzare questa tecnologia per vedere attraverso la pioggia e altre cose che potrebbero oscurare la loro visione.

"Una delle cose di cui ti rendi conto quando lavori con una fotocamera omnidirezionale è che è impossibile mettere a fuoco in ogni direzione contemporaneamente:qualcosa è sempre vicino alla fotocamera, mentre altre cose sono lontane, " Ford ha detto. "L'imaging in campo chiaro consente di rifocalizzare il video catturato durante la riproduzione, così come la mappatura della profondità della scena a singola apertura. Queste capacità aprono tutti i tipi di applicazioni in VR e robotica".

"Potrebbe consentire a vari tipi di tecnologia di intelligenza artificiale di capire quanto sono lontani gli oggetti, se si muovono e di che pasta sono fatti, " ha detto Wetzstein. "Questo sistema potrebbe essere utile in qualsiasi situazione in cui si dispone di uno spazio limitato e si desidera che il computer comprenda l'intero mondo che lo circonda".

E mentre questa fotocamera può funzionare come una fotocamera convenzionale a grandi distanze, è inoltre progettato per migliorare le immagini ravvicinate. Esempi in cui sarebbe particolarmente utile includono robot che devono navigare attraverso piccole aree, droni da atterraggio e auto a guida autonoma. Come parte di un sistema di realtà aumentata o virtuale, le sue informazioni approfondite potrebbero portare a rendering più fluidi di scene reali e supportare una migliore integrazione tra quelle scene e i componenti virtuali.

La telecamera è attualmente in fase di proof-of-concept e il team sta pianificando di creare un prototipo compatto da testare su un robot.