[연구] 투명 물체를 인식하게 가르치다 ! Learning to See Transparent Objects

출처 : ai.googleblog.com/2020/02/learning-to-see-transparent-objects.html 

Learning to See Transparent Objects

Optical 3D range sensors, like RGB-D cameras and LIDAR, have found widespread use in robotics to generate rich and accurate 3D maps of the environment, from self-driving cars to autonomous manipulators.

RGB-D 카메라다 LIDAT같은 광학 3D 범위의 센서는, 자율주행자동차의 자동 조작장치에서부터 풍부하고 정확한 3D지도를 만들기 위해서까지 로봇공학에서 널리 사용되고 있습니다. 

However, despite the ubiquity of these complex robotic systems, transparent objects (like a glass container) can confound even a suite of expensive sensors that are commonly used. This is because optical 3D sensors are driven by algorithms that assume all surfaces are Lambertian, i.e., they reflect light evenly in all directions, resulting in a uniform surface brightness from all viewing angles. However, transparent objects violate this assumption, since their surfaces both refract and reflect light. Hence, most of the depth data from transparent objects are invalid or contain unpredictable noise.

그러나, 이렇게 편재되어 있음에도 불구하고, 투명한 물체들은 (유리용기 같은) 흔히 사용되는 아주 비싼 센서들마저도 혼란스럽게 만들 수 있습니다. 왜냐하면 이러한 광학 3D센서들은 '램버시안' 반사에 근거한 알고리즘으로 작동하기 때문입니다. 

*램버시안 (Lambertian) 반사 : 관찰하는 사람이 바라보는 각도랑 관계없이 물체의 표면은 같은 겉보기 밝기를 갖는다.가령 표면이 매끄럽지 않은 A4용지는 보는 각도를 달리하여도 크게 밝기가 달라보이지 않는데, 이때 램버시안 반사에 가까운 경우라고 할 수 있다. 램버시안 반사를 따르는 표면은 모든 방향으로 똑같은 양의 빛을 (완전확산)반사를 한다. 반면 표면이 매끄러운 유리, 거울 등은 정반사, 즉 빛이 들어오는 각도와 동일한 각도로 반사된다. 실제 생활 속 물건은 정반사와 램버시안 반사가 조금씩 섞여있는 경우가 많다고 한다.