Système avancé de suivi de mouvement 3D : Capteur nouvelle génération pour technologies autonomes

Imagerie 3D par détecteurs graphène transparents et réseaux de neurones

Un système de suivi de mouvement 3D en temps réel combine des détecteurs de lumière transparents avec des méthodes avancées de réseaux de neurones pour créer un système qui pourrait un jour remplacer le LiDAR et les caméras dans les technologies autonomes. Le système d'imagerie exploite les avantages des photodétecteurs en graphène nanoscopiques, hautement sensibles et transparents.

Les photodétecteurs en graphène ont été ajustés pour absorber seulement environ 10 % de la lumière à laquelle ils sont exposés, les rendant presque transparents. Comme le graphène est si sensible à la lumière, cela suffit pour générer des images qui peuvent être reconstruites par imagerie computationnelle. Les photodétecteurs sont empilés les uns derrière les autres, résultant en un système compact, et chaque couche se concentre sur un plan focal différent, ce qui permet l'imagerie 3D.

L'équipe a également abordé le suivi de mouvement en temps réel, qui est critique pour une large gamme d'applications robotiques autonomes. Pour ce faire, ils avaient besoin d'un moyen de déterminer la position et l'orientation d'un objet suivi. Les approches typiques impliquent des systèmes LiDAR et des caméras à champ de lumière, qui souffrent tous deux de limitations significatives. D'autres utilisent des métamatériaux ou plusieurs caméras. Le matériel seul ne suffisait pas à produire les résultats souhaités.

L'équipe a construit une configuration optique et a permis à un réseau de neurones de déchiffrer l'information positionnelle. Le réseau de neurones est entraîné pour rechercher des objets spécifiques dans toute la scène et puis se concentrer seulement sur l'objet d'intérêt ; par exemple, un piéton dans la circulation ou un objet se déplaçant dans votre voie sur une autoroute. La technologie fonctionne particulièrement bien pour les systèmes stables, tels que la fabrication automatisée, ou la projection de structures corporelles humaines en 3D pour la communauté médicale.

Le type d'algorithmes que l'équipe a développés sont différents des algorithmes de traitement de signal traditionnels utilisés pour les technologies d'imagerie de longue date telles que les rayons X et l'IRM. L'équipe a démontré le succès du suivi d'un faisceau de lumière ainsi que d'une vraie coccinelle avec une pile de deux réseaux de photodétecteurs graphène 4 × 4 (16 pixels). Ils ont également prouvé que leur technique est évolutive. Il faudrait aussi peu que 4 000 pixels pour certaines applications pratiques et des réseaux de 400 × 600 pixels pour beaucoup d'autres.

Bien que la technologie puisse être utilisée avec d'autres matériaux, des avantages supplémentaires du graphène sont qu'il ne nécessite pas d'éclairage artificiel et qu'il est respectueux de l'environnement.