연구원들이 실시간으로 운전자의 시야에 잠재적인 위험을 고해상도 3차원 홀로그램으로 직접 표시하여 도로 안전을 향상시킬 수 있는 증강 현실 헤드업 디스플레이를 개발했습니다.

현재 헤드업 디스플레이 시스템은 차량 앞 유리에 2차원으로 투사하는 것으로 제한되어 있지만 케임브리지 대학, 옥스퍼드 대학, 런던 대학(UCL) 연구진은 3D 레이저 스캐너와 LiDAR 데이터를 사용하여 완전한 영상을 생성하는 시스템을 개발했습니다.런던 거리를 3D로 표현한 것입니다.

그들이 개발한 시스템은 물체를 통해 효과적으로 "볼" 수 있어 운전자의 시야에 숨겨져 있는 도로 장애물의 홀로그램 표현을 투영하고 크기와 거리 모두에서 실제 물체와 정렬됩니다.예를 들어, 대형 트럭으로 인해 시야가 차단된 도로 표지판은 3D 홀로그램으로 나타나 운전자가 표지판의 위치와 표시되는 정보를 정확히 알 수 있습니다.

3D 홀로그램 프로젝션 기술은 운전자의 시선을 앞 유리가 아닌 도로에 유지시켜 줍니다.도로 안전어떤 각도에서든 실시간으로 도로 장애물과 잠재적인 위험을 투사하여결과는 저널에 보고됩니다.고급 광학 재료.

사람의 실수로 인한 교통사고로 매일 약 16,000명이 사망하고 있습니다.기술을 사용하면 이 숫자를 줄이고 도로 안전을 향상시킬 수 있으며, 부분적으로 운전자에게 잠재적인 위험에 대한 정보를 제공할 수 있습니다.현재 이는 현재 속도나 운전 방향 등의 정보를 제공할 수 있는 헤드업 디스플레이를 통해 주로 수행됩니다.

캠브리지 공학과의 Jana Skirnewskaja는 "헤드업 디스플레이의 아이디어는 운전자의 눈을 계속 뜨게 하는 것입니다. 왜냐하면 도로를 보지 않는 단 1초도 충돌이 발생할 수 있는 충분한 시간이기 때문입니다."라고 말했습니다.연구의 첫 번째 저자."그러나 이것은 [앞유리]의 작은 영역에 투사된 2차원 이미지이기 때문에 운전자는 실제로 전방 도로를 보는 것이 아니라 이미지를 보고 있을 수 있습니다."

수년 동안 Skirnewskaja와 그녀의 동료들은 도로를 주시하면서 운전자에게 보다 정확한 정보를 제공함으로써 도로 안전을 향상할 수 있는 헤드업 디스플레이(HUD)에 대한 대안을 개발하기 위해 노력해 왔습니다.

Skirnewskaja는 "우리는 운전자의 시야 어느 곳에나 정보를 투사하고 싶지만 압도적이거나 주의를 산만하게 하지 않는 방식을 원합니다"라고 말했습니다."우리는 현재 운전 작업과 직접적으로 관련되지 않은 정보를 제공하고 싶지 않습니다."

팀은 다음을 개발했습니다.증강 현실운전자의 시야 내에서 크기와 거리가 실제 물체와 정렬된 물체를 표시하는 홀로그램 포인트 클라우드 비디오 프로젝션 시스템입니다.이 시스템은 3D 홀로그램 설정의 데이터를 LiDAR(빛 감지 및 거리 측정) 데이터와 결합합니다.LiDAR는 펄스 광원을 사용하여 물체를 조명한 다음 반사된 광 펄스를 측정하여 물체가 광원으로부터 얼마나 멀리 떨어져 있는지 계산합니다.

연구원들은 런던 중심부에 있는 UCL 캠퍼스의 Malet Street를 스캔하여 시스템을 테스트했습니다.LiDAR 포인트 클라우드의 정보는 최대 400,000개의 데이터 포인트로 구성된 계층형 3D 홀로그램으로 변환되었습니다.운전자를 위한 360° 장애물 평가를 계획하는 개념은 세심한 데이터 처리에서 비롯되었으며 각 물체의 깊이에 대한 명확한 가시성을 보장합니다.

연구원들은 홀로그램이 실시간으로 생성되고 투영되도록 스캐닝 프로세스의 속도를 높였습니다.중요한 것은 번잡한 거리가 시시각각 변하기 때문에 스캔이 동적 정보를 제공할 수 있다는 것입니다.

"우리가 수집한 데이터는 공유되어 클라우드에 저장될 수 있으므로 지나가는 모든 운전자가 액세스할 수 있습니다. 이는 실시간 교통 정보를 제공하기 위해 매일 사용하는 내비게이션 앱의 더욱 정교한 버전과 같습니다."Skirnewskaja가 말했습니다."이러한 방식으로 시스템은 역동적이며 위험이나 장애물이 거리 안팎으로 이동함에 따라 변화하는 조건에 적응할 수 있습니다."

더 많은 동안데이터 수집연구자들은 트럭이나 건물과 같은 특정 물체에 대한 단일 스캔에서 데이터 포인트를 신중하게 선택하여 360° 보기를 가능하게 하고 도로 위험에 대한 포괄적인 평가를 가능하게 하는 것이 이번 연구의 고유한 기여에 있다고 말합니다.

Skirnewskaja는 "단일 개체에 대해 최대 400,000개의 데이터 포인트를 스캔할 수 있지만 이는 확실히 데이터가 너무 많고 해당 개체에 대한 데이터를 실시간으로 스캔, 추출 및 투영하는 것을 더 어렵게 만듭니다."라고 말했습니다."100개 정도의 작은 돈으로데이터 포인트, 우리는 물체가 무엇인지, 얼마나 큰지 알 수 있습니다.운전자가 주변에 무엇이 있는지 알 수 있도록 충분한 정보를 얻어야 합니다."

올해 초 Skirnewskaja와 동료들은 가상 시연을 실시했습니다.가상 현실 헤드셋런던 과학 박물관에 있는 시스템의 LiDAR 데이터가 로드되었습니다.세션의 사용자 피드백은 연구원들이 시스템을 개선하여 설계를 더욱 포괄적이고 사용자 친화적으로 만드는 데 도움이 되었습니다.예를 들어, 눈의 피로를 줄이기 위해 시스템을 미세 조정하고 시각 장애를 고려했습니다.

Skirnewskaja는 "우리는 최종 사용자가 편안하게 사용할 수 있도록 접근 가능하고 포괄적인 시스템을 원합니다."라고 말했습니다."시스템이 주의를 산만하게 하면 작동하지 않습니다. 우리는 운전자에게 유용하고 보행자와 자전거 이용자를 포함한 모든 도로 사용자의 안전을 향상시키는 시스템을 원합니다."

연구진은 현재 실제 자동차에서 테스트할 수 있는 기술을 개발하기 위해 구글과 협력하고 있다.그들은 수행하기를 희망하고 있습니다.도로2024년에는 공공 도로나 민간 도로에서 테스트를 실시합니다.