Vor fünf Jahren verbrachten mein Mann und ich den Sommer in Schottland. Wenn wir nicht arbeiteten, fuhren wir auf Wanderungen und Besichtigungstouren durch die Highlands. Das, woran ich mich am meisten erinnere, ist der Nebel. Filmische, umhüllende weiße Wolken, die scheinbar aus dem Nichts kommen und die von Felsbrocken übersäten Hügel und schroffen Täler vollständig verschwinden lassen. Oh, und habe ich erwähnt, dass viele der Straßen Einbahnstraßen sind? Wenn wir vorbeigefahren wären, hätten wir stundenlang feststecken können. Stattdessen würden wir zentimeterweise vorbeiziehen und nach dem gelben Schein entgegenkommender Scheinwerfer durch den Nebel blinzeln.
Wenn wir nur ein neues Bildgebungssystem hätten, das von Forschern des MIT entwickelt wurde, um durch Nebel zu schauen und Fahrer vor Hindernissen zu warnen.
"Wir wollen durch den Nebel sehen, als ob der Nebel nicht da wäre", sagt Guy Satat, ein Doktorand am MIT Media Lab, der die Forschung leitete.
Das System verwendet ultraschnelle Messungen und einen Algorithmus, um Nebel rechnerisch zu entfernen und eine Tiefenkarte der Objekte in der Nähe zu erstellen. Es verwendet eine SPAD-Kamera (Single Photon Avalanche Diode), die Laserlichtimpulse aufnimmt und misst, wie lange es dauert, bis die Reflexionen zurückkehren. Unter klaren Bedingungen kann diese Zeitmessung verwendet werden, um die Objektentfernung zu messen. Nebel führt jedoch zur Lichtstreuung und macht diese Messungen unzuverlässig. Aus diesem Grund entwickelte das Team ein Modell, mit dem gemessen werden kann, wie genau sich Nebeltröpfchen auf die Rückkehrzeit des Lichts auswirken. Dann kann das System die Streuung beseitigen und ein klares Bild davon erstellen, was tatsächlich vor uns liegt.
Um das System zu testen, musste das Team künstlichen Nebel erzeugen. Das war leichter gesagt als getan. Sie haben die Art von Nebelmaschine ausprobiert, die man für Partys mieten kann, aber das Ergebnis war "viel zu intensiv" für ihre Zwecke, sagt Satat. Sie verwendeten schließlich einen Wassertank mit einem darin befindlichen Befeuchtungsmotor, um eine Nebelkammer zu schaffen. Sie legen kleine Gegenstände wie Blöcke und Briefkarten hinein, um zu sehen, wie weit und gut das System sehen kann. Die Ergebnisse zeigten, dass das System unter Bedingungen, die viel nebliger sind als die Bedingungen, denen Autos auf Straßen begegnen, weitaus besser als das menschliche Sehen ist.
Satat und seine Kollegen werden auf der Internationalen Konferenz für Computerfotografie an der Carnegie Mellon University im Mai einen Vortrag über ihr System halten.
Satat sagt, es ist möglich, dass das System unter anderen Bedingungen wie Regen und Schnee funktioniert, aber sie haben sie noch nicht getestet. Derzeit wird versucht, das System photoneneffizienter zu machen, damit es durch dichteren Nebel bis in größere Entfernungen sehen kann. Sie hoffen, dass das System eines Tages zahlreiche reale Anwendungen haben wird.
„Die unmittelbar offensichtliche Anwendung sind selbstfahrende Autos, einfach weil diese Branche bereits ähnliche Hardware einsetzt“, sagt Satat.
Die meisten fahrerlosen Autosysteme (insbesondere nicht Teslas) verwenden LIDAR-Systeme (Light Detection and Ranging), mit denen Infrarotlichtimpulse aufgenommen und die Dauer der Rückkehr gemessen werden. Dies ähnelt dem ersten Teil des MIT-Systems, nur ohne den zusätzlichen Schritt, Nebelphotonen von der Szene zu subtrahieren. LIDAR-Systeme sind derzeit recht teuer, es wird jedoch erwartet, dass der Preis mit der Entwicklung sinkt. Satat und sein Team hoffen, die Entwicklung von LIDAR eines Tages „huckepack“ zu machen und den Autos ihre Nebelfunktion zu verleihen.
Das System könnte natürlich auch in normalen Autos nützlich sein, da Menschen auch nicht durch Nebel sehen können. Satat stellt sich ein „erweitertes Fahrsystem“ vor, das den Nebel aus Ihrem Blickfeld entfernen könnte.
"Sie würden die Straße vor sich sehen, als gäbe es keinen Nebel", erklärt er, "oder das Auto würde Warnmeldungen erzeugen, dass sich ein Objekt vor Ihnen befindet."
Das System konnte Bilder von Objekten auflösen und deren Tiefe in einem Bereich von 57 Zentimetern messen. (Melanie Gonick / MIT) Das System könnte auch für Flugzeuge und Züge nützlich sein, die häufig von Nebel gebremst werden. Es könnte auch verwendet werden, um durch trübes Wasser zu sehen.
Oliver Carsten, Professor am Institute for Transport Studies an der University of Leeds, kann sich vorstellen, dass die MIT-Technologie die Möglichkeiten aktueller automatischer Notbremssysteme (AEB) erweitert, bei denen vorausfahrende Hindernisse mithilfe von Sensoren erkannt und das Auto zum Bremsen gebracht werden . Das System könnte AEB bei schlechtem Wetter effektiver machen.
"Das Team muss seine Zuverlässigkeit unter verschiedenen Umgebungsbedingungen unter Beweis stellen, nicht nur im Labor, sondern auch in der realen Welt", so Carsten.
Satat und sein Team sind Teil der Camera Culture Group des Media Lab unter der Leitung von Ramesh Raskar, einem Experten für Computerfotografie. Die Gruppe beschäftigt sich seit Jahren mit ähnlichen Bildgebungsproblemen. Kürzlich haben sie ein System entwickelt, das Laser und Kameras verwendet, um Objekte um Ecken zu sehen. Sie erstellten auch ein System, das Terahertz-Strahlung verwendet, um die ersten neun Seiten eines geschlossenen Buches zu lesen. Die Technologie hat Potenzial für Museen und Antiquariate, die Bücher oder andere Dokumente möglicherweise zu empfindlich zum Anfassen haben.
