Une caméra qui peut voir au-delà des coins de rue

Pour fonctionner sans danger, les voitures autonomes doivent éviter les obstacles -- y compris ceux qui sont en dehors de leur champ de vision. Et pour cela, nous avons besoin d'outils technologiques qui voient mieux que les humains, nous dit l'ingénieur en électronique David Lindell. Préparez vous à une courte démonstration technologique révolutionnaire au cours de laquelle Lindell explique l'important potentiel et polyvalence dans de nombreux domaines de cette caméra haute-vitesse qui peut détecter les objets dissimulés au-delà d'un coin de rue.

Dans le futur,

les voitures autonomes seront plus sûres
et plus fiables que les humains.

Mais, pour y arriver,
il faut des technologies

qui permettent aux voitures de réagir
plus vite que les humains,

il faut des algorithmes
qui conduisent mieux que les humains

et il faut des caméras
qui voient plus que les humains.

Par exemple, imaginez une voiture autonome
qui arrive dans un virage aveugle

et une autre voiture arrive

ou il y a un enfant
sur le point de courir sur la route.

Heureusement, notre voiture du futur
aura ce super-pouvoir :

une caméra qui peut voir
derrière les angles

afin de détecter ces éventuels dangers.

Depuis quelques années,
en tant que doctorant

au laboratoire d'imagerie
computationnelle de Stanford,

je travaille sur une caméra
qui peut justement faire ça,

une caméra qui peut visualiser
des objets cachés derrière un angle

ou en dehors de la ligne de vue directe.

Permettez-vous de vous montrer
ce que notre caméra permet de voir.

Il s'agit d'une expérience en plein air

où notre système de caméra scanne
le côté de ce bâtiment avec un laser,

et où la scène que l'on veut enregistrer
est cachée derrière ce rideau.

Notre caméra ne la peut donc
pas voir directement

et pourtant,

notre caméra peut néanmoins capter
la géométrie 3D de cette scène.

Comment est-ce possible ?

La magie se produit dans cette caméra.

Vous pouvez voir ça comme
une sorte de caméra haute vitesse.

Pas une caméra qui enregistrerait
1 000 images par seconde,

ni même un million d'images par seconde,

mais un billion d'images par seconde.

Si rapide qu'il peut capturer
le mouvement de la lumière elle-même.

Pour vous donner un exemple de la vitesse
à laquelle voyage la lumière,

comparons cela à la vitesse
d'un super-héros ultra-rapide

qui peut se déplacer
jusqu'à trois fois la vitesse du son.

Il faut à une impulsion de lumière
environ 3,3 milliardièmes de seconde,

ou 3,3 nanosecondes,

pour parcourir la distance d'un mètre.

Et, en ce même laps de temps,

notre super-héros a parcouru moins
que la largeur d’un cheveu humain.

C'est plutôt rapide.

Mais en fait, on doit filmer
beaucoup plus rapidement

si on veut capturer
la lumière se déplaçant

à des échelles subcentimétriques.

Notre caméra peut capturer des photons

à des échelles de temps de l'ordre
du 50 billionième de seconde,

ou 50 picosecondes.

Donc, on prend cette caméra hyper rapide

et on la couple à un laser qui envoie
de courtes impulsions de lumière.

Chaque impulsion se déplace
vers ce mur visible

et de la lumière est renvoyée
vers notre caméra,

mais on utilise aussi le mur
pour disperser la lumière au-delà du mur

vers l'objet dissimulé et retour.

On répète cette mesure plusieurs fois

pour capturer les temps d'arrivée
de nombreux photons

à partir de différents endroits du mur.

Et après avoir pris ces mesures,

on peut créer une vidéo du mur
avec un billion d'images par seconde.

Alors que ce mur peut sembler ordinaire
à nos propres yeux,

avec un billion d'images par seconde,

on peut voir quelque chose
d'extraordinaire.

On peut voir les ondes de lumière
revenant de la scène cachée

et éclaboussant le mur.

Et chacune de ces ondes
contient des informations

sur l'objet caché qui l'a renvoyée.

On peut donc prendre ces mesures

et les soumettre à un algorithme
de reconstruction

pour récupérer la géométrie 3D
de cette scène cachée.

Je veux vous montrer un dernier exemple
d'une scène enregistrée à l'intérieur,

cette fois avec une gamme
de différents objets cachés.

Ces objects ont différentes apparences,

donc renvoient différemment la lumière.

Par exemple,
cette statue brillante de dragon

réfléchit la lumière différemment
de cette boule à facettes

ou de cette statue blanche
de lanceur de disque.

Et on peut voir les différences
dans la lumière réfléchie

en les regardant dans ce volume 3D,

dans lequel on a pris les images vidéo
qu'on a assemblées.

Le temps est représenté
par la profondeur de ce cube.

Ces points lumineux que vous voyez
correspondent à la lumière réfléchie

par chacune des facettes
de cette boule à facettes,

dispersées contre le mur au fil du temps.

Ces rayures de lumière
que vous voyez arriver en premier

viennent de la statue brillante du dragon
qui est la plus proche du mur,

et les autres rayures proviennent
des reflets de lumière sur la bibliothèque

et la statue.

On peut également regarder
ces mesures image par image,

comme une vidéo,

et voir directement la lumière éparpillée.

Et une fois encore, on voit d'abord
la lumière réfléchie par le dragon,

le plus proche du mur,

suivie par les points lumineux
produits par la boule à facettes

et d'autres par l'étagère.

Et enfin, on voit les ondes lumineuses
renvoyées par la statue.

Ces ondes lumineuses éclairent le mur

comme des feux d'artifices qui ne durent
qu'un billionième de seconde.

Et bien que ces objets réfléchissent
la lumière différemment,

nous pouvons néanmoins
reconstruire leurs formes.

Voici ce que vous voyez
au-delà du coin du mur.

Je veux vous montrer un autre exemple
légèrement différent.

Dans cette vidéo, vous me voyez
habillé en ce costume réfléchissant

et notre système caméra scanne le mur
à un rythme de quatre fois par seconde.

Le costume est réfléchissant,

donc il est possible de capturer
assez de photons

pour voir où je suis
et ce que je fais,

sans que la caméra
ne me filme directement.

En capturant des photons réfléchis
depuis le mur sur mon costume,

puis vers le mur et vers la caméra,

on peut enregistrer cette vidéo
indirecte en temps réel.

Et nous pensons que ce type
d'imagerie visuelle indirecte

pourrait servir pour des applications
comme les voitures autonomes,

mais aussi dans l'imagerie médicale,

où on doit pénétrer
les plus petites structures du corps.

Et peut-être pourrions-nous mettre
des caméras similaires sur les robots

que nous envoyons
explorer d'autres planètes.

Vous avez peut-être déjà entendu
parler de voir au-delà des coins,

mais ce que je vous ai montré
aurait été impossible il y a deux ans.

Par exemple,

on peut maintenant visualiser des scènes
de la taille d'une pièce, dehors

et en temps réel,

et nous avons fait des progrès importants
pour rendre cette technologie applicable

que vous pourriez un jour voir
sur une voiture.

Mais bien sûr, il reste encore
des défis à relever.

Par exemple, pouvons-nous visualiser
des scènes dissimulées à longue distance

pour lesquelles on ne collecte
que très très peu de photons,

avec des lasers de faible puissance
qui seraient sans danger pour nos yeux ?

Ou pouvons-nous créer des images
à partir de photons

qui ont été réfléchis plus d'une fois,

plus qu'un simple rebond
à un coin de mur ?

Pouvons-nous faire de notre prototype,
qui est actuellement grand et encombrant,

une version miniature qui pourrait
servir à l'imagerie médicale

ou alors un système de sécurité
amélioré pour les domiciles,

ou pouvons-nous utiliser
cette nouvelle méthode d'imagerie

pour d'autres applications ?

C'est une nouvelle technologie passionante

et il pourrait y avoir autres choses
auxquelles nous n'avons pas encore pensé.

En fin de compte, si un futur
avec des voitures autonomes

peut sembler lointain pour l'instant --

nous développons déjà les technologies

qui permettraient des voitures
plus sûres et plus intelligentes.

Avec le rythme soutenu de la découverte
et de l’innovation scientifiques,

on ne sait jamais quelles nouvelles
et incroyables possibilités

pourraient être juste au coin de la rue.

(Applaudissements)