ایک حالیہ مطالعہ میں، چین کے محققین نے ایک چپ-اسکیل کا LiDAR سسٹم تیار کیا ہے جو کہ پوری دنیا میں وسیع بیداری کو برقرار رکھتے ہوئے دلچسپی کے علاقوں (ROIs) پر متحرک طور پر توجہ مرکوز کرکے اعلی-ریزولوشن سینسنگ کے ذریعے انسانی آنکھ کے فوویشن کی نقل کرتا ہے۔
یہ مطالعہ جرنل میں شائع ہوا ہے۔نیچر کمیونیکیشنز.
LiDAR سسٹمز خود کاروں، ڈرونز، اور روبوٹس کو چلاتے ہوئے ملی میٹر کی درستگی کے ساتھ 3D مناظر کا نقشہ بنانے کے لیے لیزر بیم چلا کر پاور مشین وژن۔ آنکھ اپنے سب سے گھنے سینسر کو فووا (تیز مرکزی بصارت کی جگہ) میں پیک کرتی ہے اور نظریں اس چیز کی طرف موڑ دیتی ہے جو اہم ہے۔ اس کے برعکس، زیادہ تر LiDARs سخت متوازی بیم یا اسکین استعمال کرتے ہیں جو ہر جگہ یکساں (اکثر موٹے) ریزولوشن کو پھیلاتے ہیں۔ تفصیل کو بڑھانے کا مطلب ہے مزید چینلز کو یکساں طور پر شامل کرنا، جس سے لاگت، طاقت اور پیچیدگی ختم ہوتی ہے۔
ٹیم کا ڈیزائن ROIs میں 0.012 ڈگری کی "-ریٹنا سے باہر" کونیی ریزولوشن حاصل کرتا ہے- آنکھ کی لگ بھگ 0.017 ڈگری کی حد سے دوگنا تیز ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ سسٹم چھوٹے زاویوں سے الگ کیے گئے پوائنٹس کی تمیز کر سکتا ہے، جیسے دور سڑک کے نشان پر باریک تفصیلات چننا۔ یہ مہنگی بروٹ-فورس اسکیلنگ سے گریز کرتے ہوئے ڈیمانڈ پر متوازی سینسنگ چینلز کو دوبارہ مختص کرتا ہے۔
Phys.org نے پیکنگ یونیورسٹی کے سکول آف الیکٹرانکس سے مطالعہ کے شریک مصنفین، Ruixuan Chen اور Xingjun Wang سے بات کی۔
"محرکات حیاتیاتی اور مشینی ادراک کے درمیان عملی مماثلت سے آتا ہے،" محققین نے وضاحت کی۔ "انسانی آنکھ توجہ کو دوبارہ مختص کرکے-وسائل کو اہمیت دیتے ہوئے وسیع بیداری کو برقرار رکھ کر اعلی تیکشنتا اور توانائی کی کارکردگی حاصل کرتی ہے۔ اس کے برعکس، LiDAR ریزولوشن کو اکثر 'ہر جگہ زیادہ چینلز' کے ذریعے حاصل کیا جاتا ہے، جو کہ تیزی سے مہنگا اور طاقت کی-بھوک لگ جاتی ہے۔"
اسکیلنگ کا مسئلہ
مشین ویژن سسٹمز نے روایتی کیمروں سے آگے بڑھ کر LiDAR سینسر شامل کیے ہیں، جو درست فاصلے کی پیمائش اور 3D ماحولیاتی ادراک کو قابل بناتے ہیں۔ غیر فعال کیمروں کے برعکس، تاہم، LiDAR ہر پکسل کے لیے اخراج اور استقبالیہ ہارڈویئر کا مطالبہ کرتا ہے، قابل حصول ریزولوشن کیپنگ کرتا ہے۔
LiDAR ریزولوشن کو بہتر بنانے کے لیے موجودہ نقطہ نظر کو ایک اہم رکاوٹ کا سامنا ہے۔ چینل ڈپلیکیشن لکیری ریزولوشن کے فوائد فراہم کرتا ہے لیکن پیچیدگی، طاقت اور لاگت میں سپر لائنر دھماکے کو متحرک کرتا ہے۔
"پہلے، ریزولیوشن کو ہارڈ ویئر چینل کی گنتی اور اسکیننگ میکینکس کے ساتھ مضبوطی سے جوڑا جاتا ہے۔ دوسرا، LiDAR ایک فعال سینسر ہے: ہر پکسل مؤثر طریقے سے وسائل کی ترسیل اور وصولی دونوں کی لاگت کرتا ہے،" محققین نے وضاحت کی۔ "یہ انکولی توجہ مرکوز کرنے کو غیر فعال امیجنگ کے مقابلے میں بنیادی طور پر مشکل بناتا ہے، کیونکہ آپ کو نظری طاقت، وصول کنندہ کی حساسیت، اور ڈیجیٹائزیشن بینڈوتھ کا انتظام کرنا چاہیے جب کہ آنکھوں کی حفاظتی رکاوٹوں کو پورا کرتے ہوئے-۔"
مربوط فریکوئنسی-ماڈیول کردہ مسلسل لہر LiDAR کے لیے، یہ چیلنج خاص طور پر شدید ہے۔ ہر مربوط چینل کو مستحکم فریکوئنسی کنٹرول، نفیس استقبالیہ ہارڈویئر، اور سخت انشانکن کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس سے بڑے پیمانے پر چینل کی نقل کو معاشی طور پر درست ثابت کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔
ایک بایومیمیٹک حل
محققین کا حل دو اہم ٹیکنالوجیز کو یکجا کرتا ہے۔ ان میں 100 nm سے زیادہ کی ٹیوننگ رینج کے ساتھ ایک چست بیرونی-کیوٹی لیزر (ECL)، اور پتلی-فلم لیتھیم نائوبیٹ (TFLN) پلیٹ فارم پر بنائے جانے والے الیکٹرو-آپٹک فریکوئنسی کومبس شامل ہیں۔
ای سی ایل ہم آہنگ رینج کے لیے اعلی-معیار FMCW چیرپ سگنل فراہم کرتا ہے اور ایک طول موج-کنٹرولڈ بیم-اسٹیئرنگ میکانزم کے طور پر کام کرتا ہے۔ مرکز طول موج کو ٹیوننگ کرکے، نظام تیزی سے اپنے دیکھنے کی سمت کو وسیع میدان کے اندر ری ڈائریکٹ کرسکتا ہے۔
الیکٹرو-آپٹک کامب پھر ایک ہی چرپڈ لیزر سورس سے متعدد متوازی FMCW کیریئرز تیار کرتا ہے۔ اہم طور پر، ریڈیو فریکوئنسی ڈرائیو کے حالات کو ایڈجسٹ کرنے سے کنگھی کی جگہ بدل جاتی ہے۔
محققین نے مزید کہا کہ "یہ وہی چیز ہے جو 'زوم' کو قابل بناتی ہے-ہم آپٹکس کو تبدیل کیے بغیر یا چینلز کو شامل کیے بغیر کسی منتخب علاقے (بہتر نمونے لینے) میں پوائنٹ کثافت کو بڑھا سکتے ہیں یا اس میں نرمی (موٹے نمونے لینے) کر سکتے ہیں۔"
یہ نظام استعمال کرتا ہے جسے محققین "مائیکرو-متوازی" کہتے ہیں۔ اس کا مطلب ہے کہ متحرک ریپوزیشننگ کے ذریعے کہیں زیادہ سکیننگ لائنوں کے مساوی حاصل کرنے کے لیے معتدل تعداد میں فزیکل چینلز کا استعمال کرنا۔
تجرباتی توثیق
ٹیم نے تین تجرباتی منظرناموں میں سسٹم کی صلاحیتوں کا مظاہرہ کیا، فوکس شدہ علاقوں میں 0.012 ڈگری کی کونیی ریزولیوشن حاصل کرتے ہوئے-انسانی ریٹنا کی معمولی حد کو عبور کیا۔
سٹیٹک سین امیجنگ میں، سسٹم نے مکمل فیلڈ-دیکھنے کے اسکینوں کے لیے 54 بائی 71 پکسلز کی ریزولیوشن پر سڑک کے ماحول کو حاصل کیا اور مقامی طور پر مرکوز اسکینوں کے لیے 17 بائی 71 پکسلز۔ ان فوکسڈ اسکینوں نے عمودی تفصیل کی کثافت کو چار گنا بڑھا دیا، جو پہلے سے نظر نہ آنے والی رکاوٹوں کو ظاہر کرتے ہیں، 90% پوائنٹس عین مطابق 1.3 سینٹی میٹر سے کم ہیں۔
محققین نے LiDAR-کیمرہ فیوژن کا بھی مظاہرہ کیا، رنگین پوائنٹ کلاؤڈز بنائے جو RGB ظاہری اعداد و شمار کے ساتھ درست 3D جیومیٹری کو یکجا کرتے ہیں۔ معیاری بمقابلہ فوکسڈ اسکینز کا موازنہ کرتے وقت، کلر ہسٹوگرام کی سیدھ میں تقریباً 10 فیصد بہتری آئی، جو 3D پوائنٹس اور امیج پکسلز کے درمیان بہتر خط و کتابت کی نشاندہی کرتی ہے۔
"کیمرہ کے ساتھ LiDAR کو فیوز کرنے سے، ہم رنگین پوائنٹ کلاؤڈز تیار کرتے ہیں اور منظر کی نمائندگی کو بہتر بناتے ہیں، جو تشریح کو بہتر بناتا ہے اور نیچے کی طرف محسوس کرنے والے کاموں کو سپورٹ کرتا ہے جو ساخت اور معنوی اشارے پر منحصر ہوتے ہیں،" محققین نے وضاحت کی۔
شاید سب سے زیادہ متاثر کن طور پر، ٹیم نے حقیقی-ٹائم 4D-پلس امیجنگ-ایک باسکٹ بال ٹاس حاصل کیا جہاں ہر پوائنٹ نے پوزیشن، گھماؤ کی رفتار، سطح کی عکاسی، اور رنگ بیک وقت دکھایا۔ 8 ہرٹز پر وسیع میدان میں، اس نے موشن پیٹرن کا انکشاف کیا جو معیاری 3D LiDAR سے پوشیدہ ہے۔
تجرباتی کام نے اہم نظام-سطح کی تجارت کا انکشاف کیا جو مستقبل کی ترقی کے راستوں سے آگاہ کرتے ہیں۔
محققین نے نوٹ کیا کہ "سب سے واضح کونیی ریزولیوشن اور ہر{0}}چینل کی پیمائش کے ہیڈ روم کے درمیان تناؤ ہے۔ "ہمارے متوازی مربوط ریڈ آؤٹ میں، ہر چینل کو اپنے غیر-اوور لیپنگ برقی بینڈ پر قبضہ کرنا چاہیے۔ جب ہم تکرار کی شرح کو کم کرتے ہیں، تو ہم واقعی کونیی نمونہ لینے کو بہتر بنا سکتے ہیں، لیکن تجربہ ظاہر کرتا ہے کہ یہ فی-چینل ریڈ آؤٹ بینڈوتھ کو بھی کمپریس کرتا ہے۔"
ٹیم نے عملی تعیناتی کی طرف ٹیکنالوجی کو آگے بڑھانے کے لیے کئی ترجیحی سمتوں کی نشاندہی کی۔ ان میں TFLN پلیٹ فارمز پر گہرا یک سنگی انضمام، بہتر رینج ریزولوشن کے لیے الٹرا-وائیڈ بینڈ سویپٹ سورسز کی ترقی، اور تقریب کے لیے بند-لوپ توجہ کی پالیسیوں کا نفاذ-شامل ہے۔
فائبر لنکس کا استعمال کرتے ہوئے موجودہ تجربات پولرائزیشن عدم استحکام کو متعارف کراتے ہیں جو مواد کی درجہ بندی کی صلاحیتوں کو محدود کرتے ہیں۔
"تاہم، ہم تصور کرتے ہیں کہ یک سنگی انضمام بنیادی طور پر اس رکاوٹ کو حل کرے گا،" محققین نے کہا۔ "غیر مستحکم فائبر راستوں سے چپ ویو گائیڈز پر محدود-کی طرف منتقل کر کے، ہم مستحکم پولرائزیشن ریکوری حاصل کر سکتے ہیں۔"
بایونک LiDAR سسٹم خود مختار گاڑیوں، فضائی اور سمندری ڈرونز، روبوٹکس، اور نیورومورفک وژن سسٹمز پر محیط ممکنہ ایپلی کیشنز پیش کرتا ہے۔ محققین کے مطابق، LiDAR سے آگے، دوبارہ ترتیب دینے کے قابل کنگھیاں آپٹیکل کمیونیکیشنز، ہم آہنگی ٹوموگرافی، کمپریسیو سینسنگ، اور درست میٹرولوجی کے لیے تیز سپیکٹرل تجزیہ کو قابل بناتی ہیں۔
