Scitech Daily dẫn báo cáo khoa học của Đại học Purdue cho biết , phương pháp này khắc phục những hạn chế của các phương pháp truyền thống, tận dụng bức xạ nhiệt, quang ảnh hồng ngoại và máy học để nhận biết kết cấu, độ sâu và các thuộc tính vật lý của khung cảnh và vật thể trong điều kiện ánh sáng rất yếu.

PGS Jacob cho biết, đến năm 2030, ​​cứ 10 phương tiện di động thì có một phương tiện được tự động hóa và sẽ có 20 triệu robot mục đích chung trợ giúp, phục vụ con người.

Ông Jacob nhận xét: “Mỗi thiết bị tự động hóa này sẽ thu thập thông tin về khung cảnh xung quanh bằng những cảm biến tiên tiến, đưa ra quyết định không cần có sự can thiệp của con người. Nhưng nhiều thiết bị đồng thời thu thập thông tin nhận thức về môi trường xung quanh về cơ bản là không thể.”

Nguyên lý hoạt động của công nghệ HADAR. Ảnh: Đại học Purdue

Các cảm biến hoạt động truyền thống như LiDAR, phát hiện ánh sáng và khoảng cách, radar và sonar phát tín hiệu, sau đó nhận các xung phản hồi để thu thập thông tin 3D về quang cảnh xung quanh.

Những phương pháp này có những nhược điểm, sẽ gia tăng lên khi các thiết bị được mở rộng quy mô ứng dụng về số lượng và công suất như nhiễu tín hiệu đầu thu và rủi ro mất an toàn với mắt mọi người. Camera không có những nhược điểm này, nhưng chỉ hoạt động hiệu quả dưới ánh sáng mặt trời hoặc những nguồn sáng khác tương đương, trong điều kiện ánh sáng yếu như ban đêm, sương mù hoặc mưa, camera sẽ không thu hình ảnh rõ nét.

Ảnh nhiệt truyền thống là một phương pháp cảm biến hoàn toàn thụ động, thu thập bức xạ nhiệt vô hình, phát ra từ tất cả mọi đối tượng trong một cảnh. Nhiệt năng có thể được cảm biến cảm nhận trong điều kiện bóng tối, thời tiết khắc nghiệt và ánh sáng mạnh nhất của mặt trời. Nhưng PGS Jacob cho biết, có những thách thức cơ bản cản trở ứng dụng cảm biến nhiệt cho đến hiện nay.

TS Bao giải thích: “Các vật thể và môi trường xung quanh liên tục phát và phân tán bức xạ nhiệt, khiễn hình ảnh thu được từ cảm biến nhiệt không có kết cấu, được biết đến với tên gọi “hiệu ứng bóng ma”. Những bức ảnh nhiệt về khuôn mặt của một người chỉ hiển thị các đường nét và một số độ tương phản về nhiệt độ, không có đặc điểm nào, khiến có cảm giác như vừa nhìn thấy ma. Việc mất thông tin, kết cấu và tính năng này là rào cản đối với khả năng nhận thức của robot bằng phương pháp sử dụng bức xạ nhiệt.”

Công nghệ HADAR kết hợp vật lý nhiệt, quang ảnh hồng ngoại và Trí tuệ Nhân tạo Máy học đã mở ra một phương hướng mới, cho phép robot nhận thức hoàn toàn thụ động từ bức xạ nhiệt đối tượng.

PGS Jacob nói: “Nghiên cứu của chúng tôi xây dựng nền tảng lý thuyết thông tin về nhận thức nhiệt học, cho thấy bóng tối cũng mang cùng một lượng thông tin như ánh sáng ban ngày. Sự tiến hóa của nhân loại thiên về nhận thức ban ngày. Nhận thức của máy móc về tương lai sẽ vượt qua sự phân tách lâu đời giữa ngày và đêm.”

TS Bao cho biết: “Kỹ thuật HADAR phục hồi kết cấu đối tượng một cách sống động từ những tín hiệu nhiệt lộn xộn, phân tách chính xác nhiệt độ, độ phát xạ và kết cấu, được gọi là TeX của tất cả các đối tượng trong một khung cảnh. Hệ thống HADAR nhìn thấy kết cấu và độ sâu của đối tượng xuyên qua bóng tối như ban ngày và nhận biết những thuộc tính vật lý khác của đối tượng ngoài màu đỏ, xanh lá cây và xanh lam (RGB), hình ảnh mà cảm biến nhiệt thông thường có thể nhận biết. Ấn tượng là HADAR có thể nhìn xuyên qua bóng tối như trong ánh sáng ban ngày.”

Nhóm đã thử nghiệm hệ thống Tầm nhìn HADAR TeX quan sát cảnh ban đêm ngoài đường.

TS Bao cho biết: “HADAR TeX Vision phục hồi kết cấu và khắc phục hiệu ứng bóng ma. Công nghệ HADAR phục hồi các kết cấu nhỏ như gợn nước, nếp nhăn của vỏ cây và rãnh cống và các chi tiết của vùng đất cỏ.”

Các nhà khoa học tiếp tục những nghiên cứu bổ sung cho HADAR nhằm tối ưu hóa kích thước phần cứng và tốc độ thu thập dữ liệu.

TS Bao cho biết: “Cảm biến nhiệt được sử dụng trong hệ thống hiện đang to và nặng do thuật toán HADAR yêu cầu nhiều màu sắc của bức xạ hồng ngoại vô hình. Để áp dụng công nghệ này cho xe tự lái hoặc robot, chúng tôi cần phải giảm kích thước và giá cả đồng thời khiến máy ảnh hoạt động nhanh hơn. Cảm biến hiện nay cần khoảng một giây để tạo ra một hình ảnh, nhưng đối với xe tự lái, tốc độ khung hình phải khoảng 30 đến 60 hertz hoặc 30-60 khung hình/giây.”

Những ứng dụng ban đầu của công nghệ Tầm nhìn HADAR TeX là những phương tiện tự động và robot tương tác với con người trong những môi trường phức tạp. Công nghệ này có thể được phát triển và hoàn thiện cho rất nhiều những ứng dụng trong nông nghiệp, quốc phòng, khoa học địa chất, chăm sóc sức khỏe và giám sát động vật hoang dã.