Testen von Sensoren im Nebel, um zukünftige Transporte sicherer zu machen

Selbstfliegende Drohnen und autonome Taxis, die sicher im Nebel operieren können, mögen futuristisch klingen, aber neue Forschungen in der Nebelanlage der Sandia National Laboratories bringen die Zukunft näher.

Nebel kann Reisen zu Wasser, in der Luft und zu Land gefährlich machen, wenn es sowohl für Menschen als auch für Sensoren schwierig wird, Objekte zu erkennen. Forscher in der Nebelanlage von Sandia stellen sich dieser Herausforderung durch neue optische Forschung in der Computerbildgebung und durch Partnerschaften mit NASA-Forschern, die an Advanced Air Mobility, Teledyne FLIR und anderen arbeiten, um Sensoren in kundenspezifischem Nebel zu testen, der gemessen und bei Bedarf wiederholt erzeugt werden kann. P>

Die Nebelkammer von Sandia wurde 2014 gebaut und ist 180 Fuß lang, 10 Fuß hoch und 10 Fuß breit. Die Kammer ist mit Plastikfolie ausgekleidet, um den Nebel einzuschließen. Wenn das Team mit einem Test beginnt, zischen 64 Düsen, während sie eine benutzerdefinierte Mischung aus Wasser und Salz versprühen. Während sich das Spray ausbreitet, baut sich die Feuchtigkeit auf und es bildet sich dichter Nebel. Bald wird ein Beobachter im Inneren die Wände, die Decke oder den Eingang durch das Aerosol nicht mehr sehen können, und Personen und Objekte in wenigen Metern Entfernung werden verdeckt oder vollständig verborgen sein.

Die Forscher von Sandia messen sorgfältig die Eigenschaften von Nebel im Laufe der Zeit, um zu verstehen, wie er sich bildet und verändert. Durch die Anpassung von Umgebungsparametern können die Forscher die Nebeleigenschaften ändern, um sie besser an den natürlich vorkommenden Nebel anzupassen.

„Unser Team kann den Nebel, den wir in der Anlage produzieren, messen und vollständig charakterisieren, und wir können an verschiedenen Tagen wiederholt ähnlichen Nebel erzeugen“, sagte Andres Sanchez, Chemieingenieur. „Konstante und messbare Bedingungen sind wichtig, wenn wir testen, wie Sensoren bei Nebel funktionieren.“

Forscher des Ames Research Center der NASA besuchten kürzlich Sandia, um eine Reihe von Experimenten durchzuführen, um zu testen, wie im Handel erhältliche Sensoren Hindernisse im Nebel wahrnehmen. Die Gruppe „Revolutionary Aviation Mobility“ ist Teil des NASA-Projekts „Transformational Tools and Technologies“.

„Wir haben Wahrnehmungstechnologien getestet, die in autonomen Luftfahrzeugen eingesetzt werden könnten“, sagte Nick Cramer, der leitende NASA-Ingenieur für dieses Projekt. „Wir wollen sicherstellen, dass diese Fahrzeuge in unserem Luftraum sicher operieren können. Diese Technologie wird die Augen eines Piloten ersetzen, und wir müssen in der Lage sein, dies bei jedem Wetter zu tun.“

Das Team baute eine stationäre Drohne in der Kammer als Ziel auf und testete dann verschiedene Sensoren, um zu sehen, wie gut sie die Drohne im Nebel wahrnehmen konnten.

„Die Nebelkammer der Sandia National Laboratories ist unglaublich wichtig für diesen Test“, sagte Cramer. „Es ermöglicht uns, die Parameter wirklich abzustimmen und Variationen über große Entfernungen zu betrachten. Wir können große Entfernungen und verschiedene Arten von Nebel nachbilden, die für die Luft- und Raumfahrt relevant sind.“ Cramer sagte, eine der Herausforderungen der Selbstflugtechnologie sei, dass viele kleine Fahrzeuge in unmittelbarer Nähe fliegen würden.

Teledyne FLIR hat seine eigenen Infrarotkameras in der Nebelanlage von Sandia getestet, um festzustellen, wie gut sie Fußgänger und andere Objekte erkennen und klassifizieren. Chris Posch, Engineering Director, Automotive, bei Teledyne FLIR, sagte, die Kameras könnten verwendet werden, um sowohl die Sicherheit heutiger Fahrzeuge mit fortschrittlichen fahrerunterstützten Systemfunktionen wie automatischer Notbremsung als auch autonome Fahrzeuge der Zukunft zu verbessern.

„Nebeltests sind in der Natur sehr schwierig durchzuführen, weil sie so flüchtig sind und es viele inhärente Unterschiede gibt, die typischerweise in Wassertröpfchengröße, Konsistenz und Wiederholbarkeit von Nebel oder Dunst zu sehen sind“, sagte Posch. „Da die Sandia-Nebelanlage wiederholt Nebel mit unterschiedlichem Wassergehalt und unterschiedlicher Größe erzeugen kann, war die Anlage entscheidend, um die Testdaten auf gründliche wissenschaftliche Weise zu sammeln.“

Sandia und Teledyne FLIR führten mehrere Leistungstests mit Fahrzeugsicherheitssensoren durch, darunter sichtbare Kameras, Langwellen-Infrarotkameras, Mittelwellen-Infrarotkameras, Kurzwellen-Infrarotkameras und Lidar. Posch sagte, die Ergebnisse zeigten, dass die Langwellen-Infrarotkameras von Teledyne FLIR Fußgänger und andere Objekte in den meisten Nebeln genau erkennen und klassifizieren können, wo sichtbare Kameras herausgefordert werden.

Ein Team von Sandia-Forschern hat kürzlich in Optics Express einen Artikel veröffentlicht, in dem die aktuellen Ergebnisse eines dreijährigen Projekts beschrieben werden, in dem Computerbildgebung und die Wissenschaft hinter der Ausbreitung und Streuung von Licht im Nebel verwendet werden, um Algorithmen zu entwickeln, die es Sensoren ermöglichen, Objekte zu erkennen, zu lokalisieren und darin abzubilden Nebel.

„Aktuelle Methoden, um durch Nebel und mit Streulicht zu sehen, sind kostspielig und können begrenzt sein“, sagte Brian Bentz, Elektroingenieur und Projektleiter. „Wir nutzen unser Wissen darüber, wie sich Licht im Nebel ausbreitet und streut, um die Wahrnehmung und das Situationsbewusstsein zu verbessern.“

Brian Bentz, Elektroingenieur und Projektleiter, sagte, das Team habe modelliert, wie sich Licht durch Nebel zu einem Objekt und zu einem Detektor ausbreitet – normalerweise ein Pixel in einer Kamera – und dieses Modell dann invertiert, um abzuschätzen, woher das Licht kam und welche Eigenschaften es hat Objekt. Durch Ändern des Modells kann dieser Ansatz entweder mit sichtbarem oder thermischem Licht verwendet werden. Laut Bentz hat das Team das Modell verwendet, um Objekte im Nebel zu erkennen, zu lokalisieren und zu charakterisieren, und wird im letzten Jahr des Projekts an der Abbildung von Objekten arbeiten.