Pseudo-passive indoor ToF 3D sensing exploiting light-based wireless communication infrastructure

Las cámaras 3D de tiempo de vuelo (ToF) han despertado un gran interés debido a sus diversas aplicaciones, como la navegación robótica, la detección 3D en interiores, la conducción autónoma y la percepción 3D industrial. Sin embargo, las cámaras ToF existentes se enfrentan a retos como el alto consumo y la interferencia del sistema de iluminación y las inconsistencias de medición causadas por la deriva térmica. Esta tesis aborda estos retos aprovechando la comunicación por luz visible (VLC) o la infraestructura Li-Fi como iluminadores de oportunidad para las imágenes ToF, en lugar de depender de fuentes integradas. Este enfoque se basa en la sinergia entre la comunicación óptica inalámbrica y las imágenes ToF, similar a la tecnología de radar pasivo que utiliza la infraestructura de comunicación para la detección de objetivos. Este trabajo introduce una configuración de detección pasiva que utiliza iluminadores de oportunidad no coubicados y desarrolla herramientas matemáticas para fusionar los modelos de comunicación y detección ToF. La modalidad pasiva se basa en ToF codificado y se implementa utilizando tecnología de Dispositivo Mezclador Fotónico (PMD) para lograr perfiles de profundidad e intensidad de los objetivos. Se propone un enfoque pasivo asíncrono, que utiliza señales de comunicación para la iluminación, con una señal de referencia generada internamente. El estudio también explora diferentes esquemas de muestreo en el dominio del desplazamiento temporal, manteniendo una alta precisión de profundidad con mediciones mínimas. En cuanto al hardware, se desarrolla una solución a medida para controlar la demodulación de la placa de evaluación ToF, mientras que se proponen algoritmos para recuperar mapas de profundidad a partir de muestras de correlación cruzada. Los resultados experimentales confirman el potencial de ahorro energético significativo, de hasta un 59% para el sensor ToF IRS2381C de Infineon. La tesis también aborda el reto de la localización de fuentes desconocidas en imágenes ToF pasivas, proponiendo métodos computacionales basados en la planaridad local y un enfoque probabilístico mediante un filtro de Kalman para la localización de fuentes. Estos métodos muestran resultados prometedores en la reconstrucción precisa de mapas de profundidad, mostrando aplicaciones en campos de rápido crecimiento como la detección 3D en interiores, la conducción autónoma y la percepción 3D industrial.

keywords: sensores de tiempo de vuelo (ToF), sensores de imagen 3D