I ricercatori hanno sviluppato il primo head-up display di realtà aumentata basato su Lidar per l’uso nei veicoli. La tecnologia, sviluppata da ricercatori dell’Università di Cambridge, dell’Università di Oxford e dell’University College London (UCL), si basa sul Lidar (acronimo dall’inglese Light Detection and Ranging – è una tecnica di telerilevamento che permette di determinare la distanza di un oggetto o di una superficie utilizzando un impulso laser), utilizza i dati Lidar per creare rappresentazioni olografiche ad altissima definizione di oggetti stradali che vengono trasmesse direttamente agli occhi del conducente, invece delle proiezioni 2D sul parabrezza utilizzate nella maggior parte dei display head-up. La tecnologia mentre non è ancora stata testata in un’auto, i primi test, basati sui dati raccolti da una strada trafficata nel centro di Londra, hanno mostrato che le immagini olografiche appaiono nel campo visivo del conducente in base alla loro posizione reale, creando una realtà aumentata. Ciò potrebbe essere particolarmente utile dove gli oggetti come i segnali stradali sono nascosti da grandi alberi o camion, per esempio, permettendo al conducente di “vedere attraverso” le ostruzioni visive. I risultati dello studio sono riportati nella rivista Optics Express.
Jana Skirnewskaja del Dipartimento di Ingegneria di Cambridge, autrice principale dello studio, ha detto:
«I display head-up sono incorporati nei veicoli connessi, di solito proiettano informazioni come la velocità o i livelli di carburante direttamente sul parabrezza di fronte al conducente, che deve tenere gli occhi sulla strada. Tuttavia, abbiamo voluto fare un passo avanti rappresentando oggetti reali come proiezioni 3D panoramiche».
Jana Skirnewskaja è il suo team hanno basato il loro sistema su Lidar, un metodo di telerilevamento che funziona inviando un impulso laser per misurare la distanza tra lo scanner e un oggetto. Lidar è comunemente usato in agricoltura, archeologia e geografia, ma è anche in fase di sperimentazione in veicoli autonomi per il rilevamento di ostacoli. I ricercatori usando Lidar, hanno scansionato Malet Street, una strada trafficata nel campus UCL nel centro di Londra.
Phil Wilkes co-autore della ricerca, è un geografo che normalmente usa Lidar per la scansione delle foreste tropicali, ha scansionato l’intera strada usando una tecnica chiamata laser scanner terrestre. Milioni di impulsi sono stati inviati da più posizioni lungo Malet Street. I dati Lidar sono stati poi combinati con i dati della Nuvola di punti, costruendo un modello 3D.
Phil Wilkes ha detto:
«In questo modo, possiamo unire le scansioni, costruendo un’intera scena, che non cattura solo gli alberi, ma le auto, i camion, le persone, i cartelli e tutto ciò che si vede in una tipica strada cittadina. I dati che abbiamo catturato, anche se provengono da una piattaforma stazionaria, sono simili ai sensori che saranno utilizzati nella prossima generazione di veicoli autonomi o semi-autonomi».
I ricercatori quando il modello 3D di Malet Street è stato completato, hanno poi trasformato vari oggetti sulla strada in proiezioni olografiche. I dati Lidar, sotto forma di Nuvole di punti, sono stati elaborati da algoritmi di separazione per identificare ed estrarre gli oggetti target. È stato utilizzato un altro algoritmo per convertire gli oggetti target in modelli di diffrazione generati dal computer, questi punti dati sono stati implementati nel setup ottico per proiettare oggetti olografici 3D nel campo visivo del conducente.
La configurazione ottica è in grado di proiettare più livelli di ologrammi con l’aiuto di algoritmi avanzati. La proiezione olografica può apparire in diverse dimensioni ed è allineata con la posizione dell’oggetto reale rappresentato sulla strada: per esempio, un cartello stradale nascosto apparirebbe come una proiezione olografica relativa alla sua posizione reale dietro l’ostruzione, agendo come un meccanismo di allarme.
I ricercatori in futuro sperano di perfezionare il loro sistema personalizzando il layout degli head-up display, hanno creato un algoritmo in grado di proiettare vari livelli di differenti oggetti, questi ologrammi a più livelli possono essere disposti liberamente nello spazio di visione del guidatore, per esempio, nel primo livello, un segnale stradale ad una distanza maggiore può essere proiettato ad una dimensione più piccola; nel secondo livello, un segnale di avvertimento a una distanza più vicina può essere visualizzato a una dimensione più grande.
Jana Skirnewskaja in conclusione ha detto:
«Questa tecnica di sovrapposizione fornisce un’esperienza di realtà aumentata e avvisa il conducente in modo naturale. Ogni individuo può avere preferenze diverse per le opzioni di visualizzazione, per esempio, i segni vitali della salute del conducente potrebbero essere proiettati in una posizione desiderata dell’head-up display. Le proiezioni olografiche panoramiche potrebbero essere una preziosa aggiunta alle misure di sicurezza esistenti, mostrando gli oggetti della strada in tempo reale. Gli ologrammi agiscono per avvisare il guidatore ma non sono una distrazione».
I ricercatori stanno ora lavorando per miniaturizzare i componenti ottici utilizzati nel loro setup olografico in modo che possano entrare in un’auto, una volta che l’installazione è completa, saranno effettuati dei test sui veicoli sulle strade pubbliche di Cambridge.
