Der LiDAR-Sensor, der in einigen Smartphones \u00fcblicherweise zur Tiefenmessung eingesetzt wird, hat eine v\u00f6llig neue F\u00e4higkeit erlangt: die Erkennung von Objekten, die sich nicht direkt vor ihm befinden. Forscher um Siddhartha Somasundaram vom MIT Media Lab haben gezeigt, dass ein Smartphone-basierter LiDAR-Sensor verborgene 3D-Objekte rekonstruieren, Bewegungen um Ecken verfolgen und sogar die Kameraposition im Raum mithilfe von Objekten au\u00dferhalb des direkten Sichtfelds bestimmen kann. Das System erzeugt zwar kein scharfes Foto eines verborgenen Bereichs, kann aber selbst bei extrem schwachem Licht grobe Umrisse rekonstruieren und Bewegungen erkennen.<\/p>\n\n\n\n
Diese Technologie k\u00f6nnte es k\u00fcnftig autonomen Fahrzeugen erm\u00f6glichen, Fu\u00dfg\u00e4nger zu erkennen, bevor der Fahrer oder die Kamera sie sieht, Robotern die Navigation in belebten Umgebungen erleichtern und Augmented-Reality-Headsets die Verfolgung der H\u00e4nde eines Nutzers erm\u00f6glichen, selbst wenn diese sich au\u00dferhalb des Sichtfelds befinden. Somasundaram betonte, dass eine F\u00e4higkeit, die einst spezielle Bildgebungsger\u00e4te erforderte, nun erfolgreich in die H\u00e4nde von Entwicklern im Bereich Robotik und Augmented Reality gelegt wurde.<\/p>\n\n\n\n
Die Sensoren funktionieren, indem sie Laserimpulse aussenden und die Laufzeit des Lichts messen. Moderne LiDAR-Sensoren f\u00fcr Endverbraucher k\u00f6nnen Laufzeiten im Pikosekundenbereich messen, was ausreicht, um Unterschiede im Zentimeterbereich zu erfassen. Bei Messungen au\u00dferhalb der direkten Sichtlinie trifft ein Teil des Lichts auf eine Wand oder den Boden, wird zu einem verdeckten Objekt gestreut, von der Wand reflektiert und kehrt zum Sensor zur\u00fcck. Obwohl dieses Signal extrem schwach ist, enth\u00e4lt es dennoch n\u00fctzliche Informationen.<\/p>\n\n\n\n
Das Team nutzte ein tragbares LiDAR-System mit etwa 100 Pixeln, von denen jedes einen Laseremitter und einen Einzelphotonendetektor kombiniert. Da ein einzelnes Bild zu verrauscht war, kombinierten die Forscher mehrere Bilder mithilfe einer Technik namens \u201ebewegungsinduzierte Aperturabtastung\u201c. Diese Technik nutzt die nat\u00fcrliche Bewegung des Ger\u00e4ts in der Hand, um die schwachen Signale zu einem sch\u00e4rferen Bild zu vereinen.<\/p>\n\n\n\n
Das System demonstrierte erfolgreich drei Hauptfunktionen: die Rekonstruktion der 3D-Formen statischer, verdeckter Objekte (z. B. eines U-f\u00f6rmigen Objekts), die Verfolgung bewegter Objekte (z. B. eines um eine Ecke springenden Balls) und die Verwendung verdeckter Objekte als Orientierungspunkte zur Bestimmung der Kameraposition. Die besten Ergebnisse wurden mit reflektierenden Objekten erzielt, da typische diffuse Oberfl\u00e4chen deutlich weniger Licht reflektieren. <\/p>\n\n\n\n
Das gesamte Experiment wurde mit handels\u00fcblicher Hardware durchgef\u00fchrt, deren Kosten auf unter 83 US-Dollar gesch\u00e4tzt werden. Die Forscher haben den Code und die Daten \u00f6ffentlich zug\u00e4nglich gemacht. Die Forschungsergebnisse wurden in der Fachzeitschrift Nature ver\u00f6ffentlicht, und Jessica Rosenworcel, Leiterin des MIT Media Lab, zeigte sich ebenfalls begeistert von dem Erfolg.<\/p>\n