Determinare la presenza di un oggetto fuori dalla linea visiva e anticiparne il movimento sono due fattori critici per molti sistemi, cominciando con le auto autonome. Una fotocamera tradizionale soffre le stesse restrizioni dei nostri occhi, ma la piattaforma CornerCameras sviluppata dal CSAIL al MIT può ottenere informazioni su ciò che si nasconde dietro un angolo, utilizzando come riferimento i riflessi di luce sul pavimento.
Un'idea che arriva da lontano
Immaginiamo una fotocamera con la capacità di vedere dietro un angolo. Pensiamo al suo potenziale in zone di rischio, situazioni di emergenza, o ambienti che in futuro potrebbero essere all'ordine del giorno, come ad esempio strade piene di auto che si guidano da sole. L'idea non è esattamente nuova. Nell'anno 2012, il MIT sviluppò una fotocamera dotata di tecnologia laser che poteva ricostruire un oggetto sparando impulsi e usando i muri come superfici di rimbalzo. Le ultime novità ci riportano al prestigioso istituto, questa volta grazie agli sforzi del CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory), ma la sua nuova creazione non dipende dai raggi laser, bensì da qualcosa di molto più sottile.
Come funziona CornerCameras
Il suo nome ufficiale è CornerCameras, ed è un sistema che combina la registrazione delle fotocamere con un robusto algoritmo. Ipotizziamo che ti stia avvicinando a un angolo che nasconde un paio di oggetti che non puoi vedere. Questi oggetti riflettono una quantità molto piccola di luce sul pavimento nella tua linea visiva, generando una debole penombra. Ottenendo un video di quella penombra, CornerCameras crea una composizione di immagini unidimensionali che rivelano dati sugli oggetti nascosti. Se si trovano in movimento, il sistema aiuta a stabilire dettagli che includono posizione, velocità relativa e il momento in cui un oggetto passa davanti a un altro.
Sfide e prospettive
Inutile dirlo, CornerCameras affronta decine di sfide. Assenza totale di luce, bruschi cambiamenti nell'illuminazione e persino la pioggia presentano difficoltà. I prossimi studi cercheranno di sviluppare soluzioni specifiche per ogni caso, mentre le prime valutazioni saranno effettuate con una sedia a rotelle. Se il risultato sarà positivo, il piano è adattare il sistema ad altri veicoli.
