El sensor LiDAR de tu smartphone ahora puede ver lo que hay detrás de las esquinas.

El sensor LiDAR, que algunos smartphones suelen usar para medir la profundidad, ha adquirido una nueva capacidad: detectar objetos que no están directamente frente a él. Investigadores liderados por Siddhartha Somasundaram del MIT Media Lab han demostrado que un sensor LiDAR integrado en un smartphone puede reconstruir objetos 3D ocultos, rastrear el movimiento alrededor de esquinas e incluso ayudar a determinar la posición de la cámara en el espacio utilizando objetos fuera de su campo de visión directo. El sistema no crea una fotografía nítida de un espacio oculto, pero sí reconstruye formas aproximadas a partir de muy poca luz y detecta el movimiento.

En el futuro, esta tecnología podría permitir que los vehículos autónomos detecten a los peatones antes de que el conductor o la cámara los vean, ayudar a los robots a navegar en espacios concurridos y permitir que los cascos de realidad aumentada rastreen las manos del usuario incluso cuando estén fuera de su campo de visión. Somasundaram señaló que una capacidad que antes requería equipos de imagen especializados ahora está al alcance de los desarrolladores de robótica y realidad aumentada.

Los sensores funcionan emitiendo pulsos láser y midiendo el tiempo que tarda la luz en regresar. Los sensores LiDAR modernos para el consumidor pueden medir el tiempo de vuelo en el rango de los picosegundos, lo cual es suficiente para detectar diferencias de centímetros. Al capturar imágenes fuera de la línea de visión, parte de la luz incide en una pared o el suelo, se dispersa hacia un objeto oculto, rebota en la pared y regresa al sensor. Aunque esta señal es extremadamente débil, aún contiene información útil.

El equipo utilizó un sistema LiDAR portátil con aproximadamente 100 píxeles, cada uno de los cuales combina un emisor láser y un detector de fotones individuales. Dado que una sola imagen presentaba demasiado ruido, los investigadores combinaron varias imágenes mediante una técnica denominada "muestreo de apertura inducido por movimiento", que aprovechó el movimiento natural del dispositivo en la mano para combinar las señales débiles y obtener una imagen más nítida.

El sistema demostró con éxito tres capacidades principales: reconstruir las formas 3D de objetos ocultos estáticos (como un objeto en forma de U), rastrear objetos en movimiento (incluida una pelota que rebota al doblar una esquina) y utilizar objetos ocultos como puntos de referencia para determinar la posición de la cámara. Los mejores resultados se obtuvieron con objetos reflectantes, ya que las superficies difusas típicas reflejan mucha menos luz.

El experimento se realizó con hardware comercial cuyo costo estimado es inferior a 83 dólares, y los investigadores han hecho público el código y los datos. Los resultados de la investigación se publicaron en la revista Nature, y Jessica Rosenworcel, directora ejecutiva del MIT Media Lab, también expresó su entusiasmo por el logro.