對於機器而言,視覺是測距的過程,雷達或是紅外線感測器發射的光束,打在障礙物上會反射回來,通過發射到反射回來的時間計算出距離,從而知道那個位置有某個東西存在。
機器視覺遠不能達到人眼的效果,但機器的優勢在於,可以穿透障礙物看到它背後的東西。今年早些時候,麻省理工學院研發了一款微波攝影機,可以拍到障礙物背後的3D圖像。這款攝影機與微軟最新的Xbox Kinect感測器的工作方式相同,發射微波脈衝並追蹤獲得回饋的時間,並利用電腦成像技術生成圖像。但是這種成像技術很慢,需要花費較長的時間。如果你想知道拐角處是否有車過來,它是沒辦法及時做到的。
由ScanLAB Projects製作的無人駕駛汽車的“眼中”世界
英國赫瑞·瓦特大學的物理系博士生 Genevieve Gariepy和她的同學們一起研發了一套跟雷射雷達類似的系統,不過反應更快更靈敏,它可以在短短幾秒鐘檢測出隱藏的物體。
該攝影機採用回聲定位技術,定位盲區附近的物體。同時,其先進的攝影機模組非常敏感,它可以跟蹤單個光子的光。系統會向周圍發射數百萬的脈衝波,當這些脈衝波到達地面後,會以球狀波發散出去,碰到障礙物後會再反射回來,當這些反射回來的光出現在攝像頭的“視線”範圍內,通過計算來回的時間,就可以判斷出障礙物的位置。攝影機以200 億幀/秒的速度進行拍攝,位置的精確度能達到釐米。
根據他們在Nature Photonics
上發表的論文,他們用一個30釐米高的泡沫小人當做實驗物件,讓小人以每秒2.8cm的速度移動,在這個過程中監測出小人的具體位置。Gariepy表示目前他們只是通過這個實驗證實了這個概念的可能性,未來他們希望將這項技術應用於真實的環境中,比如汽車系統,可用於避免汽車的碰撞。
step 1:觀察角落
step 2:定位隱藏物體
step 3:計算出具體位置
step 4:運動目標的移動跟蹤
團隊希望能更快更遠地檢測。現在得到具體位置需要花費5秒鐘,3秒鐘是SPAD相機用來接收資料,另外2秒是用來計算的。他們希望將整個過程壓縮到1秒。而在檢測距離上,目前只能檢測到1米左右距離的物體,而他們希望能實現10米的檢測。
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