Un automóvil sin conductor circula por un vecindario cuando gira para tomar una carretera por donde repentinamente rueda la pelota de un niño. Ninguna persona en el vehículo ha visto la pelota, pero el vehículo se detiene para evitarla gracias a que está equipado con tecnología láser extremadamente sensible capaz de ver lo que hay detrás de las esquinas.

Este escenario es uno de los muchos que los investigadores de la Universidad de Stanford (EE.UU.) han imaginado para un sistema que puede producir imágenes de objetos ocultos a la vista. Están enfocados en aplicaciones para vehículos autónomos, algunos de los cuales ya tienen sistemas similares basados en láser para detectar objetos alrededor del automóvil, pero otros usos podrían incluir ver a través de las copas de los árboles desde vehículos aéreos o dar a los equipos de rescate la capacidad de encontrar gente atrapada bajo los escombros.

“Parece mágico, pero la idea de imágenes que están fuera de la línea de visión es realmente factible”, asegura Gordon Wetzstein, profesor de ingeniería eléctrica y autor principal del artículo que publica la revista “Nature”. El grupo de Stanford no solo desarrolla métodos para rebotar láseres alrededor de las esquinas para capturar imágenes de objetos, también un algoritmo eficiente para procesar la imagen final.

“Un desafío importante en las imágenes sin línea de visión es encontrar una forma eficiente de recuperar la estructura 3-D del objeto oculto”, explica David Lindell, investigador del Stanford Computational Imaging Lab y coautor del papel. “Creo que el gran impacto de este método es cuán computacionalmente eficiente es”.

Para su sistema, los investigadores colocaron un láser junto a un detector de fotones altamente sensible, que puede registrar incluso una sola partícula de luz. Disparan pulsos de luz láser hacia una pared que, invisibles para el ojo humano, rebotan en los objetos que están a la vuelta de la esquina y vuelven a la pared y al detector. Actualmente, este escaneo puede llevar de dos minutos a una hora, dependiendo de condiciones como la iluminación y la reflectividad del objeto oculto.

Una vez que finaliza el escaneo, el algoritmo desenreda las trayectorias de los fotones capturados y la mancha borrosa toma una forma mucho más nítida. Hace todo esto en menos de un segundo y es tan eficiente que puede ejecutarse en una computadora portátil común. Los investigadores creen que podrían acelerarlo para que sea casi instantáneo una vez que se complete el escaneo.

Señales de tráfico y chalecos reflectantes

El equipo continúa trabajando en este sistema, para que pueda manejar mejor la variabilidad del mundo real y completar el escaneo más rápidamente. Por ejemplo, la distancia al objeto y la cantidad de luz ambiental pueden dificultar que su tecnología vea las partículas de luz que necesita para resolver objetos que no se ven. Esta técnica también depende del análisis de partículas de luz dispersas que son ignoradas intencionalmente por los sistemas de guía actualmente en los automóviles, conocidos como sistemas LIDAR.

“Creemos que el algoritmo de cálculo ya está listo para los sistemas LIDAR, dice Matthew O’Toole, un investigador postdoctoral en el Stanford Computational Imaging Lab y coautor principal del artículo. “La pregunta clave es si el hardware actual de los sistemas LIDAR admite este tipo de imágenes”.

Antes de que este sistema esté preparado para la carretera, también tendrá que funcionar mejor a la luz del día y con objetos en movimiento, como una pelota que rebota o un niño corriendo. Los investigadores probaron su técnica con éxito al aire libre, pero trabajaron solo con luz indirecta. Su tecnología se desempeñó particularmente bien seleccionando objetos retrorreflectantes, como prendas de seguridad o señales de tráfico. Los investigadores dicen que si la tecnología se colocara en un automóvil hoy, ese automóvil podría detectar fácilmente cosas como señales de tráfico, chalecos de seguridad o marcadores de vías, aunque podría ser difícil para una persona que usa ropa normal. “Este es un gran paso adelante para nuestro campo que, afortunadamente, nos beneficiará a todos”, asegura Wetzstein.

Fuente: abc.es/ciencia