
Google mise sur un affichage tête haute holographique à 360° en TR
Des chercheurs britanniques travaillent avec Google sur un affichage holographique tridimensionnel en temps réel à haute résolution pour les systèmes d’affichage tête haute (HUD) des automobiles.
Les chercheurs des universités de Cambridge, d’Oxford et de l’University College London (UCL) ont mis au point un affichage holographique en temps réel qui combine un scanner laser 3D et des données LiDAR pour créer une représentation entièrement en 3D des rues de Londres.
Le système peut projeter des représentations holographiques d’obstacles routiers cachés dans le champ de vision du conducteur, alignées sur l’objet réel en termes de taille et de distance. Par exemple, un panneau routier masqué par un gros camion apparaîtrait sous la forme d’un hologramme en 3D, de sorte que le conducteur saurait exactement où se trouve le panneau et quelles sont les informations qu’il affiche.
« L’idée d’un affichage tête haute est de garder les yeux du conducteur levés, car même une fraction de seconde sans regarder la route est suffisante pour qu’un accident se produise », a déclaré la chercheuse Jana Skirnewskaja, du département d’ingénierie de Cambridge. « Cependant, comme il s’agit d’images bidimensionnelles, projetées sur une petite surface du pare-brise, le conducteur peut regarder l’image et non la route devant lui ».
« Nous voulons projeter des informations n’importe où dans le champ de vision du conducteur, mais d’une manière qui ne soit ni écrasante ni distrayante », a-t-elle déclaré. « Nous ne voulons pas fournir d’informations qui ne soient pas directement liées à la tâche de conduite à accomplir.
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Les chercheurs ont testé le système en scannant Malet Street sur le campus de l’UCL, au centre de Londres. Les informations du nuage de points LiDAR ont été transformées en hologrammes 3D superposés, comprenant jusqu’à 400 000 points de données. L’idée de projeter une évaluation des obstacles à 360° pour les conducteurs est née d’un traitement méticuleux des données, garantissant une visibilité claire de la profondeur de chaque objet.
Les données du nuage de points recueillies à l’aide d’un scanner laser 3D sont transformées en couches d’objets de champ de rediffusion 3D constitués de 400 k points. Un GPU a été utilisé pour générer des hologrammes en temps réel 16,6 fois plus rapidement que le temps de traitement du CPU et les projections holographiques ont été obtenues avec un modulateur spatial de lumière (SLM) (3840×2160 px) et des lentilles de Fresnel virtuelles. Le champ de vision du conducteur est ainsi élargi à 25 mm × 36 mm.
Il est important que les scanners puissent fournir des informations dynamiques, car les rues très fréquentées changent d’un moment à l’autre.
« Les données que nous avons collectées peuvent être partagées et stockées dans le nuage, de sorte que tous les conducteurs passant à proximité puissent y avoir accès. Il s’agit d’une version plus sophistiquée des applications de navigation que nous utilisons tous les jours pour fournir des informations en temps réel sur le trafic », a déclaré M. Skirnewskaja. « De cette façon, le système est dynamique et peut s’adapter à des conditions changeantes, lorsque des dangers ou des obstacles se déplacent dans la rue ou en dehors.
La principale avancée réside dans la possibilité d’obtenir une vue à 360° en choisissant des points de données à partir de balayages individuels d’objets spécifiques, tels que des camions ou des bâtiments, ce qui permet une évaluation complète des dangers de la route.
« Nous pouvons numériser jusqu’à 400 000 points de données pour un seul objet, mais cela représente une grande quantité de données et complique la numérisation, l’extraction et la projection de données sur cet objet en temps réel », a déclaré Mme Skirnewskaja. « Avec seulement 100 points de données, nous pouvons savoir quel est l’objet et quelle est sa taille. Nous devons obtenir juste assez d’informations pour que le conducteur sache ce qui l’entoure ».
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Les chercheurs collaborent actuellement avec Google pour développer la technologie afin qu’elle puisse être testée dans des voitures réelles. Ils espèrent effectuer des essais sur route, soit sur des voies publiques, soit sur des voies privées, en 2024.
