A camera that can see around corners | David Lindell

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TED


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00:00
Transcriber: Ivana Korom Reviewer: Krystian Aparta
0
0
7000
翻訳: Hiroshi Yasuda 校正: Eriko Tsukamoto
00:12
In the future,
1
12937
1175
将来的に
自動運転車は人間よりも安全で 信頼できるものになるでしょう
00:14
self-driving cars will be safer and more reliable than humans.
2
14136
3654
00:18
But for this to happen,
3
18175
1222
しかしその実現には
00:19
we need technologies that allow cars to respond
4
19421
2730
人間より早く反応できる車を作る テクノロジーや
00:22
faster than humans,
5
22175
1267
00:23
we need algorithms that can drive better than humans
6
23466
3714
人間をしのぐ運転をできる アルゴリズムの開発 そして
00:27
and we need cameras that can see more than humans can see.
7
27204
4103
人間より良く見る事のできる カメラが必要となります
00:32
For example, imagine a self-driving car is about to make a blind turn,
8
32061
4730
例えば 見通しの悪い角で 自動運転車が曲がる時に
00:36
and there's an oncoming car
9
36815
1334
向こうから車が来たり
00:38
or perhaps there's a child about to run into the street.
10
38173
2785
あるいは子供が道に飛び出す事を 想像してください
00:41
Fortunately, our future car will have this superpower,
11
41458
3564
幸い 未来の自動車はカメラで 角の向こうを見る特別な能力を持ち
00:45
a camera that can see around corners to detect these potential hazards.
12
45046
4099
事故を未然に察知するでしょう
00:49
For the past few years as a PhD student
13
49876
2079
私は この数年間 スタンフォードの博士課程で
00:51
in the Stanford Computational Imaging Lab,
14
51979
2277
コンピュテーショナルイメージングの 研究室に所属し
00:54
I've been working on a camera that can do just this --
15
54280
2754
これについての研究をしています
00:57
a camera that can image objects hidden around corners
16
57058
3398
視覚が遮られた所や死角にある物を 見通せるカメラの研究です
01:00
or blocked from direct line of sight.
17
60480
2772
01:03
So let me give you an example of what our camera can see.
18
63276
3452
我々のカメラで何が見えるのか ご紹介しましょう
01:06
This is an outdoor experiment we conducted
19
66752
2563
レーザーで建物の側面をスキャンする
01:09
where our camera system is scanning the side of this building with a laser,
20
69339
3810
屋外での実験をしています
01:13
and the scene that we want to capture
21
73173
1960
我々の見たい光景は角を曲がった先の
01:15
is hidden around the corner behind this curtain.
22
75157
2960
カーテンの向こうに隠れています
01:18
So our camera system can't actually see it directly.
23
78141
2977
カメラは直接それを 見る事はできません
01:21
And yet, somehow,
24
81561
1168
しかしこの光景を それでも
01:22
our camera can still capture the 3D geometry of this scene.
25
82753
4548
立体的に捉える事はできます
01:27
So how do we do this?
26
87704
1400
一体どんな方法で?
01:29
The magic happens here in this camera system.
27
89498
2722
秘密はこのカメラシステムにあります
01:32
You can think of this as a type of high-speed camera.
28
92244
3325
一種の高速カメラと思ってください
01:35
Not one that operates at 1,000 frames per second,
29
95593
3470
しかし秒速1000コマとか
01:39
or even a million frames per second,
30
99087
2745
100万コマどころではなく
01:41
but a trillion frames per second.
31
101856
2253
1秒間に1兆コマを撮影します
01:45
So fast that it can actually capture the movement of light itself.
32
105023
4835
あまりに速いので 光そのものの 動きを捉える事も可能です
01:50
And to give you an example of just how fast light travels,
33
110652
3643
光がどれほど早く移動するかを示すため
01:54
let's compare it to the speed of a fast-running comic book superhero
34
114319
4285
音速の3倍の速さで走る マンガのスーパーヒーローの速さと
01:58
who can move at up to three times the speed of sound.
35
118628
2748
比較してみましょう
02:02
It takes a pulse of light about 3.3 billionths of a second,
36
122201
4199
光の波動は1メートルの距離を進むのに
02:06
or 3.3 nanoseconds,
37
126424
1873
10億分の3.3秒
02:08
to travel the distance of a meter.
38
128321
2129
または3.3ナノ秒かかります
02:10
Well, in that same time,
39
130474
1935
しかしこの短時間では スーパーヒーローは
02:12
our superhero has moved less than the width of a human hair.
40
132433
3874
髪の毛1本分の幅さえ進めません
02:16
That's pretty fast.
41
136633
1267
大した速さです
02:18
But actually, we need to image much faster
42
138306
2454
しかし光の動きをセンチよりも 小さい目盛りで捉えるには
02:20
if we want to capture light moving at subcentimeter scales.
43
140784
3388
桁違いな速さで画像化しなくてはなりません
02:24
So our camera system can capture photons
44
144784
2497
我々のカメラシステムはフォトン(光子)を
02:27
at time frames of just 50 trillionths of a second,
45
147305
3516
1兆分の50秒 言い換えると50ピコ秒の コマ単位で捉える事ができます
02:30
or 50 picoseconds.
46
150845
1745
02:33
So we take this ultra-high-speed camera
47
153821
2502
我々はこの超高速カメラを
02:36
and we pair it with a laser that sends out short pulses of light.
48
156347
3674
極めて短い光の波動を放射する レーザー装置と組合わせます
02:40
Each pulse travels to this visible wall
49
160553
2635
個々の光の波動はここに見える壁に進み
02:43
and some light scatters back to our camera,
50
163212
2127
一部の光は反射しカメラに戻ります
02:45
but we also use the wall to scatter light around the corner
51
165363
3216
この壁は 角の周囲に光を撒き 隠れた物体に反射させる事にも使われます
02:48
to the hidden object and back.
52
168603
1933
02:51
We repeat this measurement many times
53
171363
2238
大量のフォトンが壁の様々な部分から届く 到達時間を捉えるために
02:53
to capture the arrival times of many photons
54
173625
2540
02:56
from different locations on the wall.
55
176189
2087
この測定を何度も繰り返します
02:58
And after we capture these measurements, we can create
56
178300
2856
こうしてやっと その壁の 毎秒1兆コマものビデオを構成できます
03:01
a trillion-frame-per-second video of the wall.
57
181180
2635
03:04
While this wall may look ordinary to our own eyes,
58
184371
3008
我々の目には 普通の壁にしか見えませんが
03:07
at a trillion frames per second, we can see something truly incredible.
59
187403
4475
毎秒1兆コマの世界では 実に驚異的なものが見えます
03:12
We can actually see waves of light scattered back from the hidden scene
60
192275
4367
光の波が隠れた部分から反射して戻り
03:16
and splashing against the wall.
61
196666
2067
壁にぶつかる様子を実際に見られます
03:19
And each of these waves carries information
62
199063
2952
光波のそれぞれが 自分を反射した物体の情報を
03:22
about the hidden object that sent it.
63
202039
2278
視覚が遮られた場所から 運んでくるのです
03:24
So we can take these measurements
64
204341
1681
この測定値をアルゴリズムに送り
03:26
and pass them into a reconstruction algorithm
65
206046
2499
隠された光景を
03:28
to then recover the 3D geometry of this hidden scene.
66
208569
3881
3D幾何学的に再構成するのです
03:33
Now I want to show you one more example of an indoor scene that we captured,
67
213379
3810
さて今度は屋内で捉えた光景の例を もう1つお見せしましょう
03:37
this time with a variety of different hidden objects.
68
217213
3110
今回は様々な隠れた物体が対象です
03:40
And these objects have different appearances,
69
220347
2127
これらの物体はそれぞれ見た目が違い
03:42
so they reflect light differently.
70
222498
1833
光の反射の様子も異なります
03:44
For example, this glossy dragon statue reflects light differently
71
224355
3754
この光沢あるドラゴンの置き物の反射は
03:48
than the mirror disco ball
72
228133
1777
ミラーボールのそれとは違い
03:49
or the white discus thrower statue.
73
229934
2611
円盤投げの白い立像による反射とも 異なります
03:52
And we can actually see the differences in the reflected light
74
232998
3419
反射してきた光の差異は
03:56
by visualizing it as this 3D volume,
75
236441
2841
撮影したコマを重ね合わせて 3D化された状態に可視化する事で
03:59
where we've just taken the video frames and stacked them together.
76
239306
3310
実際に見られます
04:02
And time here is represented as the depth dimension of this cube.
77
242640
4299
時間は 立方体の奥行きで 表されています
04:07
These bright dots that you see are reflections of light
78
247914
3191
ここに見える明るい点は
04:11
from each of the mirrored facets of the disco ball,
79
251129
2546
ミラーボールの 切り子状の面 1つ1つからの反射光で
04:13
scattering against the wall over time.
80
253699
2191
時間の経過とともに壁に煌めいています
04:16
The bright streaks of light that you see arriving soonest in time
81
256422
3536
壁近くの光沢ある ドラゴンからの光の層が
04:19
are from the glossy dragon statue that's closest to the wall,
82
259982
3960
最も早く到着しているのが見えています
04:23
and the other streaks of light come from reflections of light from the bookcase
83
263966
3801
その他の光の層は本棚と立像からの
04:27
and from the statue.
84
267791
1333
反射から来ています
04:29
Now, we can also visualize these measurements frame by frame,
85
269727
3887
さて これらの観測はコマ毎に
04:33
as a video,
86
273638
1192
ビデオ映像としてダイレクトに 反射光を視覚化できます
04:34
to directly see the scattered light.
87
274854
1882
04:37
And again, here we see, first, reflections of light from the dragon,
88
277461
3619
繰り返しますが ここではまず
壁に一番近いドラゴンからの 反射光が見られ
04:41
closest to the wall,
89
281104
1246
04:42
followed by bright dots from the disco ball
90
282374
3389
続いてミラーボールの白い点
04:45
and other reflections from the bookcase.
91
285787
2719
最後に本棚から残りの反射です
04:48
And finally, we see the reflected waves of light from the statue.
92
288530
4452
そして最後に見えているのは 立像からの光の波です
04:53
These waves of light illuminating the wall
93
293840
2793
壁を照らす光の波は
04:56
are like fireworks that last for just trillionths of a second.
94
296657
4618
ほんの1兆分の1秒の はかない花火のようです
05:05
And even though these objects reflect light differently,
95
305649
3246
各物体は違う形で光を反射しますが
05:08
we can still reconstruct their shapes.
96
308919
2634
それでも形を再現できるのです
05:11
And this is what you can see from around the corner.
97
311577
2760
そして角の向こうに 見えるものがこれです
05:15
Now, I want to show you one more example that's slightly different.
98
315547
3429
次はちょっと違う事例をお見せしましょう
05:19
In this video, you see me dressed in this reflective suit
99
319000
3380
このビデオで私は反射材のスーツを着て
05:22
and our camera system is scanning the wall at a rate of four times every second.
100
322404
4395
カメラは壁を毎秒4回スキャンしています
05:27
The suit is reflective,
101
327173
1214
反射スーツなので
05:28
so we can actually capture enough photons
102
328411
2658
カメラは直接 私を捉えなくとも
05:31
that we can see where I am and what I'm doing,
103
331093
3548
私の居場所やしている事を把握するのに 充分なフォトンを撮影できます
05:34
without the camera actually directly imaging me.
104
334665
2897
05:37
By capturing photons that scatter from the wall to my tracksuit,
105
337586
4539
壁から私の服に飛んできたフォトンが
05:42
back to the wall and back to the camera,
106
342149
2134
再び壁に跳ね返り カメラに戻るのを捉え
05:44
we can capture this indirect video in real time.
107
344307
3596
間接的ながらリアルタイムで ビデオを撮れるのです
05:48
And we think that this type of practical non-line-of-sight imaging
108
348954
3206
こうした 死角を見通す 実用的な画像技術は
05:52
could be useful for applications including for self-driving cars,
109
352184
3726
自動運転車への応用や
05:55
but also for biomedical imaging,
110
355934
2095
微細な身体構造を観察する必要のある―
05:58
where we need to see into the tiny structures of the body.
111
358053
3571
生体医用画像に使えると 我々は見ています
06:01
And perhaps we could also put similar camera systems on the robots
112
361974
3501
別な可能性としては このようなカメラシステムを
惑星探査用ロボットに 装備できるかもしれません
06:05
that we send to explore other planets.
113
365499
2665
06:08
Now you may have heard about seeing around corners before,
114
368839
2762
死角を見通す方法は 既知の事だったかもしれません
06:11
but what I showed you today would have been impossible
115
371625
2574
しかし今日お見せしたような事は
2年前には不可能でした
06:14
just two years ago.
116
374223
1164
06:15
For example, we can now image large, room-sized hidden scenes outdoors
117
375411
3857
部屋ほどもある大きさの 屋外の隠れた光景も
06:19
and at real-time rates,
118
379292
1849
今やリアルタイムで画像化可能です
06:21
and we've made significant advancements towards making this a practical technology
119
381165
4357
これを自動車に搭載可能な 実用的技術にするべく
06:25
that you could actually see on a car someday.
120
385546
2293
我々は大きな成果を上げてきています
06:28
But of course, there's still challenges remaining.
121
388156
2580
しかし当然ながら 多くの課題が残っています
06:30
For example, can we image hidden scenes at long distances
122
390760
4063
例えば 隠れた光景が 遠くにあり
06:34
where we're collecting very, very few photons,
123
394847
3143
わずかなフォトンしか集められないとしたら
06:38
with lasers that are low-power and that are eye-safe.
124
398014
3277
目に安全な低出力のレーザーを使っていて 画像化などできるでしょうか?
06:41
Or can we create images from photons
125
401641
2335
あるいは 角から一度だけ 反射をしてきたのではなく
06:44
that have scattered around many more times
126
404000
2029
何度もあちこちを跳ね返ってきたフォトンから
06:46
than just a single bounce around the corner?
127
406053
2603
画像を生み出せるでしょうか?
06:48
Can we take our prototype system that's, well, currently large and bulky,
128
408680
4643
大きく嵩張る試作段階のシステムを小型化して
06:53
and miniaturize it into something that could be useful
129
413347
2540
06:55
for biomedical imaging
130
415911
1199
生体医用画像や
06:57
or perhaps a sort of improved home-security system,
131
417134
3086
より高機能なホームセキュリティに 使えるようにしたり
07:00
or can we take this new imaging modality and use it for other applications?
132
420244
5512
あるいはこのようなイメージングを 新たな方面に応用できるでしょうか?
07:05
I think it's an exciting new technology
133
425780
1889
これはとてもエキサイティングで
07:07
and there could be other things that we haven't thought of yet
134
427693
2928
思いもよらない使い道が 見つかるかもしれない―
07:10
to use it for.
135
430645
1174
新しいテクノロジーです
07:11
And so, well, a future with self-driving cars
136
431843
2545
自動運転車の活躍する未来は
07:14
may seem distant to us now --
137
434412
2166
まだ遠いものに見えるかもしれませんが
07:16
we're already developing the technologies
138
436602
1977
車をより安全で賢くする技術開発は
07:18
that could make cars safer and more intelligent.
139
438603
2547
すでに進行中です
07:21
And with the rapid pace of scientific discovery and innovation,
140
441698
3302
科学的発見と革新が急速に進む中
07:25
you never know what new and exciting capabilities
141
445024
3047
思いもよらない 新たな素晴らしい可能性が
07:28
could be just around the corner.
142
448095
2134
今にも角を曲がって 現れるかもしれません
07:30
(Applause)
143
450810
2920
(拍手)
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