國外研發(fā)深度傳感器可用于微型機(jī)器人、可穿戴設(shè)備及AR/VR

導(dǎo)語：受到跳蛛的啟發(fā)，哈佛大學(xué)約翰·保爾森工程與應(yīng)用科學(xué)學(xué)院(SEAS)的研究人員開發(fā)了一種緊湊而高效的深度傳感器。該傳感器將多功能，扁平的金屬元素與超高效算法結(jié)合在一個單鏡頭里來測量深度?？捎糜谖⑿蜋C(jī)器人、小型可穿戴設(shè)備或輕量級的虛擬現(xiàn)實和增強(qiáng)現(xiàn)實頭盔。(該研究發(fā)表在《美國國家科學(xué)院院刊》上)

盡管我們的技術(shù)不斷進(jìn)步，但在研發(fā)方面，沒有什么能打敗自然的進(jìn)化，比如跳蛛。盡管它們的大腦很小，但這種小蛛形綱動物有著令人印象深刻的深度感知能力，這使得它們能夠從幾倍長于身體長度的距離精確地?fù)湎蚝翢o戒心的目標(biāo)。

于是，受到跳蛛的啟發(fā)，哈佛大學(xué)約翰·保爾森工程與應(yīng)用科學(xué)學(xué)院(SEAS)的研究人員開發(fā)了一種緊湊而高效的深度傳感器。該傳感器將多功能，扁平的金屬元素與超高效算法結(jié)合在一個單鏡頭里來測量深度?？捎糜谖⑿蜋C(jī)器人、小型可穿戴設(shè)備或輕量級的虛擬現(xiàn)實和增強(qiáng)現(xiàn)實頭盔。

下圖顯示了金屬深度傳感器實時捕獲半透明蠟燭火焰的深度的過程。左邊的兩個圖像是相機(jī)傳感器捕獲的原始圖像，這兩張圖像由金屬元素形成，并且模糊程度略有不同。通過這兩幅圖像，研究人員實時計算出物體的深度，結(jié)果如下圖右邊所示。

圖片來源：Qi Guo and Zhujun Shi /哈佛大學(xué)

“進(jìn)化產(chǎn)生了各種各樣的光學(xué)配置和視覺系統(tǒng)，而這些光學(xué)配置和視覺系統(tǒng)是為不同目的量身定制的。而光學(xué)設(shè)計和納米技術(shù)最終使我們能夠探索人造深度傳感器和其他視覺系統(tǒng)，這些系統(tǒng)同樣具有多樣性和有效性?！闭撐暮现?、物理學(xué)博士Zhujun Shi 這樣表示。

當(dāng)今許多深度傳感器，例如手機(jī)、汽車和視頻游戲機(jī)中的深度傳感器，都使用集成光源和多個攝像頭來測量距離。例如，智能手機(jī)上的人臉識別使用數(shù)千個激光點(diǎn)來映射人臉輪廓，這適用于有足夠空間放置電池和快速電腦的大型設(shè)備，但對于像智能手表或微型機(jī)器人這樣的功率和計算能力有限的小型設(shè)備呢?

明顯是不適用的。而事實證明，進(jìn)化為我們提供了許多選擇。

我們知道，人類使用立體視覺來測量深度，這意味著當(dāng)我們看著一個物體時，我們的兩只眼睛中的每只正在收集略有不同的圖像。嘗試以下操作：將手指直接放在您的臉部前面，然后交替睜開和閉合雙眼?？纯词种甘侨绾我苿拥?事實上，我們的大腦獲取了這兩個圖像，并逐個像素地對其進(jìn)行檢查，然后根據(jù)像素的移動方式計算到手指的距離。

但是，這種匹配計算，即你獲取兩幅圖像，然后搜索對應(yīng)的部分，在計算上是很繁瑣的。人類有一個很好的、很大的大腦來進(jìn)行這些計算，但是蜘蛛沒有。不過，如今跳蛛已經(jīng)進(jìn)化出一種更有效的深度測量系統(tǒng)：跳蛛的每只主眼都有一些分層排列的半透明視網(wǎng)膜，這些視網(wǎng)膜可測量具有不同模糊量的多個圖像。

例如，如果一只跳躍的蜘蛛用一只主眼注視著一只果蠅，那么該果蠅在一個視網(wǎng)膜的圖像中會顯得更清晰，而在另一幅視網(wǎng)膜的圖像中則更模糊。正是這種模糊變化編碼了果蠅的飛行距離信息。

金屬深度傳感器可以實時捕捉果蠅的深度

圖片來源：Qi Guo and Zhujun Shi /哈佛大學(xué)

在機(jī)器視覺中，這種距離計算稱為離焦深度。但是到目前為止，要復(fù)制大自然，就需要配備有內(nèi)部動力元件的大型攝像頭，這些攝像頭可以隨時間捕獲不同焦點(diǎn)的圖像。但很明顯，這限制了傳感器的速度和實際應(yīng)用。

而金屬元素可以解決這一問題。

該論文的研究人員通過實驗證明了金屬可以同時產(chǎn)生包含不同信息的多個圖像，且在此基礎(chǔ)上，設(shè)計了可以同時產(chǎn)生兩個具有不同模糊度的圖像的金屬材料。該金屬為緊湊的深度傳感而設(shè)計，由亞波長間隔的方形納米顆粒組成。如下圖所示，通過交替使用兩種不同的納米圖形(在這里以紅色和藍(lán)色顯示)，該金屬同時形成兩個圖像。這兩幅圖像模擬了跳蛛眼中分層的視網(wǎng)膜所捕捉到的圖像。

為緊湊的深度傳感設(shè)計的金屬

圖片來源：Qi Guo and Zhujun Shi /哈佛大學(xué)

但不同于跳蛛的是，跳蛛是通過分層的視網(wǎng)膜來捕獲多個同時圖像的，而金屬則可以將光線分開，并在光敏傳感器上同時形成兩個不同的散焦圖像。

而在獲取分層圖像后，為解決繁瑣計算的問題，該研究團(tuán)隊還開發(fā)了一種超級高效的算法，來解釋這兩幅圖像，并構(gòu)建一個深度圖來表示物體距離。

Zickler實驗室研究人員、該論文合著者，博士QiGuo表示：“能夠一起設(shè)計超表面和計算算法是非常令人興奮的，這是創(chuàng)建計算傳感器的新方法，它為許多可能性打開了大門?！?/p>

金屬透鏡是一項改變游戲規(guī)則的技術(shù)，因為他們有能力實現(xiàn)現(xiàn)有的和新的光學(xué)功能，比現(xiàn)有的鏡片更有效、更快、更少體積和復(fù)雜性。光學(xué)設(shè)計和計算成像技術(shù)的突破使我們研制出了這種新型深度相機(jī)，它將為科學(xué)和技術(shù)帶來廣泛的機(jī)遇。