Des chercheurs de l’Université de Toronto, dirigés par Dongyu Du et en collaboration avec Ciena, ont développé un nouveau système lidar capable de mesurer simultanément la position, la vitesse et les propriétés matérielles des objets en une seule acquisition. Cette avancée, présentée dans la revue Optica, pourrait transformer les perceptions numériques pour la conduite autonome, la robotique et la télédétection. Contrairement aux lidars commerciaux classiques qui se limitent principalement à la distance, ce dispositif utilise un modem optique cohérent, un composant standard des télécommunications, adapté au contrôle précis de la lumière. Le système émet des impulsions laser modulées à des dizaines de milliards de fois par seconde sur deux canaux de polarisation orthogonaux. En analysant le délai de retour, l’effet Doppler et les modifications de la polarisation de la lumière après son interaction avec une surface, il extrait des coordonnées millimétriques, la vélocité des cibles et des informations sur leur composition physique. Pour surmonter les défis liés au bruit et aux distorsions optiques internes, l’équipe a conçu de nouveaux algorithmes de traitement du signal capables de séparer le signal utile des artefacts techniques. Ces outils garantissent des mesures fiables même dans des conditions de faible luminosité ou sous un éclairement ambiant intense. Lors de tests sur un environnement simulé reproduisant une route avec des véhicules en mouvement, des panneaux et de la végétation, le système a parfaitement distingué les objets statiques des objets dynamiques. La carte de polarisation obtenue a également permis de différencier la végétation artificielle de la végétation réelle et de révéler des détails textuels invisibles sur les cartes de profondeur classiques. Les chercheurs ont démontré que ce lidar peut identifier diverses matières, telles que les métaux, les plastiques et les surfaces à différentes rugosités. Il est également capable de franchir des milieux diffusants jusqu’à une épaisseur optique de 4,76, ouvrant la voie à une meilleure visibilité dans le brouillard, la pluie ou la poussière. Bien que le dispositif en soit encore à un stade de prototype de recherche, il jette les bases de capteurs plus robustes pour les véhicules autonomes et les systèmes industriels. Les travaux se poursuivent désormais pour augmenter la bande passante d’acquisition et accélérer le transfert de données, afin de permettre l’analyse en temps réel de scènes dynamiques complexes.