Группа исследователей из США и Великобритании разработала однопиксельную систему LiDAR на базе технологии single-photon time-of-flight, которая способна получать высокое пространственное разрешение при дистанциях вплоть до 1 километра. Новая методика описана в журнале Optica и подразумевает применение сверхчувствительного детектора, созданного совместно учеными из NASA Jet Propulsion Laboratory (группа Мэттью Шоу) и MIT (группа Карла Берггрена), а также специального трансивера на 1550-нм длине волны, разработанного Аонгусом Маккарти в Герриот-Ваттском университете.
"Our system uses a single-photon detector approximately twice as efficient as detectors deployed in similar LiDAR systems reported by other research groups and has a system timing resolution at least 10 times better... These improvements allow the imaging system to collect more scattered photons from the target and achieve a much higher spatial resolution," — отметил Аонгус Маккарти из Герриот-Ваттского университета. Благодаря этим улучшениям система может собирать больше рассеянных фотонов, позволяя различать детали в пределах 1 миллиметра по глубине и формировать четкое 3D-изображение объекта даже в условиях дневного освещения.
Ученые провели эксперименты на дистанциях 45, 325 и 1000 метров, используя компактный криокулер от группы Роберта Хэдфилда из Университета Глазго для охлаждения сверхпроводящего нанопроволочного детектора (SNSPD) до температуры чуть ниже 1 Кельвина. Система показала превосходную точность: в 1 000 пикосекунд свет преодолевает примерно 300 мм, а полученная аппаратура способна различить объекты с разницей всего около 1 мм в глубину на расстоянии 325 метров.
При проверке возможность построения 3D-изображения человеческого лица была успешно продемонстрирована на дистанции 45 и 325 метров. Для этой задачи применили безопасный для глаз лазер мощностью 3,5 мВт и затрачивали примерно 1 миллисекунду на пиксель. Дополнительно исследователи создали специальную 3D-печатную цель, позволившую подтвердить высокую точность глубинного сканирования и убедиться, что система в дневное время может различать мельчайшие элементы.
"This type of measurement system... could also enable the remote identification of objects in various environments and monitoring of movement...," — добавил Маккарти, подчеркивая потенциал использования в задачах выявления объектов сквозь листву или сетку маскировки. Детализация порядка 1 миллиметра при довольно коротком времени измерения делает такой подход крайне полезным для сложных условий мониторинга.
Для достижения стабильных результатов при больших расстояниях авторы применили ультрачувствительные методы определения времени пролета сигнала. Специальное оборудование, способное измерять интервалы, равные пикосекундам, дает возможность дистанционно оценивать форму и глубину скрытых под дымом или густой растительностью объектов. Исследователи также подчеркивают универсальность SNSPD при переходе на более протяженные волны, включая средний инфракрасный диапазон, чтобы еще успешнее преодолевать помехи в виде тумана или смога.
Эксперименты уже подтвердили надежную работу при 1 километре, а в дальнейших планах тесты на дистанциях до 10 километров и развитие методов вычислительной обработки больших объемов данных. Ускоренные алгоритмы анализа и совершенствование аппаратной базы позволят решать все более сложные задачи, в том числе отслеживание подвижных объектов или наблюдение за деформациями строений и рельефа в реальном времени.
Изображение носит иллюстративный характер
"Our system uses a single-photon detector approximately twice as efficient as detectors deployed in similar LiDAR systems reported by other research groups and has a system timing resolution at least 10 times better... These improvements allow the imaging system to collect more scattered photons from the target and achieve a much higher spatial resolution," — отметил Аонгус Маккарти из Герриот-Ваттского университета. Благодаря этим улучшениям система может собирать больше рассеянных фотонов, позволяя различать детали в пределах 1 миллиметра по глубине и формировать четкое 3D-изображение объекта даже в условиях дневного освещения.
Ученые провели эксперименты на дистанциях 45, 325 и 1000 метров, используя компактный криокулер от группы Роберта Хэдфилда из Университета Глазго для охлаждения сверхпроводящего нанопроволочного детектора (SNSPD) до температуры чуть ниже 1 Кельвина. Система показала превосходную точность: в 1 000 пикосекунд свет преодолевает примерно 300 мм, а полученная аппаратура способна различить объекты с разницей всего около 1 мм в глубину на расстоянии 325 метров.
При проверке возможность построения 3D-изображения человеческого лица была успешно продемонстрирована на дистанции 45 и 325 метров. Для этой задачи применили безопасный для глаз лазер мощностью 3,5 мВт и затрачивали примерно 1 миллисекунду на пиксель. Дополнительно исследователи создали специальную 3D-печатную цель, позволившую подтвердить высокую точность глубинного сканирования и убедиться, что система в дневное время может различать мельчайшие элементы.
"This type of measurement system... could also enable the remote identification of objects in various environments and monitoring of movement...," — добавил Маккарти, подчеркивая потенциал использования в задачах выявления объектов сквозь листву или сетку маскировки. Детализация порядка 1 миллиметра при довольно коротком времени измерения делает такой подход крайне полезным для сложных условий мониторинга.
Для достижения стабильных результатов при больших расстояниях авторы применили ультрачувствительные методы определения времени пролета сигнала. Специальное оборудование, способное измерять интервалы, равные пикосекундам, дает возможность дистанционно оценивать форму и глубину скрытых под дымом или густой растительностью объектов. Исследователи также подчеркивают универсальность SNSPD при переходе на более протяженные волны, включая средний инфракрасный диапазон, чтобы еще успешнее преодолевать помехи в виде тумана или смога.
Эксперименты уже подтвердили надежную работу при 1 километре, а в дальнейших планах тесты на дистанциях до 10 километров и развитие методов вычислительной обработки больших объемов данных. Ускоренные алгоритмы анализа и совершенствование аппаратной базы позволят решать все более сложные задачи, в том числе отслеживание подвижных объектов или наблюдение за деформациями строений и рельефа в реальном времени.
